Planificación óptima de la expansión de sistemas de trasmisión con restricciones de seguridad: algoritmo de optimización heurística A.

Abstract

En este trabajo de integración curricular se plantea desarrollar una herramienta de optimización en el lenguaje de programación Python para resolver de manera óptima la expansión del sistema de transmisión, cumpliendo con restricciones de seguridad. En casos en el que ante una contingencia el sistema no pueda operar de forma segura, la herramienta considerará una desconexión selectiva de carga como variable binaria interna del problema de optimización, determinando la mínima cantidad de carga a deslastrar para que cumpla las restricciones. Se utilizará un modelo de red DC para el análisis del sistema de transmisión debido a su simplicidad y eficiencia computacional, sin embargo, se ajustará el modelo a la realidad operativa de un sistema eléctrico, en donde a la demanda se la modelará con varios alimentadores en una misma barra. Se resolverá el problema no lineal mediante el algoritmo de Optimización por Enjambre de Partículas Evolutivas (EPSO por sus siglas en inglés) y para cada plan de expansión propuesto, se resolverá el problema del flujo óptimo de potencia con restricciones de seguridad (SCDCOPF por sus siglas en inglés) utilizando programación lineal entera mixta (MILP por sus siglas en inglés). La metodología y herramienta propuesta se validó en los sistemas de Garver y de 24 barras del IEEE, obteniendo un plan de expansión óptimo y seguro que cumple el criterio de seguridad N-1. Los resultados fueron contrastados con algoritmos heurísticos por algoritmos genéticos (GA) y algoritmo de mapeo de media varianza (MVMO), que fueron desarrollados como componentes de este proyecto.