Abstract
En este artículo se aborda el problema de ubicación y dimensionamiento óptimo de generadores fotovoltaicos (PV) en redes de corriente continua (CC) con el objetivo de minimizar los costos de inversión y operación de la red para la empresa de distribución de energía en un horizonte de operación de 20 años. Este problema es presentado mediante un modelo matemático de programación no lineal entera mixta (PNLEM), el cual se resuelve mediante la aplicación de una metodología de optimización del tipo maestro-esclava. La etapa maestra corresponde a una versión mejorada del algoritmo de optimización aritmética que incluye una etapa de exploración y explotación del espacio de solución que involucra la generación de nuevas soluciones a partir de la aplicación de funciones de distribución gaussiana alrededor de actual en cada iteración . En la etapa esclava se emplea el algoritmo de flujo de potencia especializado para redes de CC, el cual permite evaluar cada posible solución obtenida de la etapa maestra en relación con la ubicación (nodos) y el dimensionamiento de los generadores PV (tamaños), y verificar que todas las restricciones asociadas al modelo de PNLEM se cumplan. El resultado principal de esta investigación corresponde a una metodología mejorada basada en la combinación del algoritmo de optimización aritmética y las funciones de distribución gaussiana para mejorar las etapas de exploración y explotación del espacio de soluciones y encontrar soluciones de mejor calidad que las reportadas en la literatura especializada. En conclusión, los resultados numéricos en los sistemas de prueba IEEE 33 e IEEE 69 nodos demostraron que el algoritmo de optimización propuesto mejoró los resultados existentes en la literatura especializada para la ubicación y el dimensionamiento de fuentes PV en sistemas de distribución de CC, lo cual genera un nuevo punto de referencia para futuras investigaciones en esta temática.
Publisher
Instituto Tecnologico Metropolitano (ITM)
Subject
General Earth and Planetary Sciences,General Engineering,General Environmental Science
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