Reconfiguración optima de redes de distribución considerando la reducción de pérdidas técnicas y el mejoramiento de la confiabilidad

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dc.contributor.advisorDuarte Gualdrón, César Antonio
dc.contributor.advisorBlanco Solano, Jairo
dc.contributor.authorTibaduiza Rincón, Edgar Efrén
dc.date.accessioned2024-03-04T00:47:31Z
dc.date.available2020
dc.date.available2024-03-04T00:47:31Z
dc.date.created2020
dc.date.issued2020
dc.description.abstractEn este trabajo de aplicación, se implementa un método de reconfiguración óptima con un alcance multiobjetivo para ser empleado en sistemas de distribución de energía eléctrica, considerando la minimización de las pérdidas técnicas de potencia y mejorando los índices de confiabilidad: SAIDI, SAIFI y ENS. Se aborda la solución del problema de optimización mediante un enfoque en el cual un algoritmo de enjambre de partículas binarias (BPSO) permite encontrar configuraciones candidatas, que serán usadas siempre que pertenezcan a un frente de Pareto inferior. La determinación del frente de Pareto se ha implementado en el software GAMS y el cálculo de los índices de confiabilidad se realiza mediante la simulación de Montecarlo. Como aporte de este trabajo de aplicación sobresale la evaluación de desempeño de un método de reconfiguración que aprovecha la relación lineal de los índices de confiabilidad con el número de interrupciones del servicio en el punto de carga. Se ha evaluado el desempeño del método de reconfiguración mediante la implementación en varios sistemas de prueba, resaltándose la aplicación a un sistema de distribución real, de propiedad de un operador de red colombiano; en el cual además de la implementación de la técnica de reconfiguración, fue necesario recopilar información técnica del sistema de distribución. Con la ayuda del software OpenDSS, se modela el sistema de distribución de 9 circuitos, 13,2 kV, tres subestaciones que atienden 43068 usuarios con cargas diversas del tipo residencial, industrial y comercial. El sistema de distribución resulta apropiado para probar la reconfiguración óptima multiobjetivo debido a que presenta 22 interruptores de enlace. Para el sistema reconfigurado se consigue una reducción de pérdidas técnicas en un 38,33%, la ENS mejora un 17,70%, el SAIFI se reduce 11,90%, mientras que el SAIDI ha mejorado en 13,06%, respecto de los valores calculados para el sistema sin reconfigurar.
dc.description.abstractenglishThis work presents an optimal reconfiguration method based on multi-objective scope and it is implemented to be used in power delivery systems, minimizing technical power losses and improving reliability indices: SAIDI, SAIFI and NSE. The solution to the optimization problem is reached through an approach in which a binary particle swarm algorithm (BPSO) that allows to find candidate configurations, which will be used whenever they belong to a lower Pareto Front. The best Pareto Front is determined using GAMS software and the calculation of the reliability indices is performed using the Montecarlo approach. The contribution of this work is the performance evaluation of a reconfiguration method that takes advantage of the linear relationship of the reliability indices with the number of service interruptions at the end-user. The effectiveness of the reconfiguration method has been evaluated through the implementation in several test systems, highlighting the application to a real distribution system, of a Colombian network operator; in addition to the implementation of the reconfiguration technique, it was necessary to collect technical information from the distribution system. With the OpenDSS software, the distribution system with nine 13.2 kV feeders is modeled, which include three substations that serve 43068 customers with different loads of the residential, industrial and commercial type. The distribution system is suitable for testing optimal multi-objective reconfiguration because it includes 22 tie switches. For the reconfigured system, a reduction in technical losses of 38.33% is achieved, the NSE improves by 17.70% and SAIFI is reduced by 11.90%, while SAIDI has improved by 13.06%, in relation to the calculated values for the system without reconfiguring.
dc.description.degreelevelMaestría
dc.description.degreenameMagíster en Sistemas de Distribución de Energía Eléctrica
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourlhttps://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/40519
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenierías Fisicomecánicas
dc.publisher.programMaestría en Sistemas de Distribución de Energía Eléctrica
dc.publisher.schoolEscuela de Ingenierías Eléctrica, Electrónica y Telecomunicaciones
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
dc.subjectConfiabilidad
dc.subjectEnjambre de Partículas
dc.subjectMontecarlo
dc.subjectOptimización Multiobjetivo
dc.subjectReconfiguración Óptima
dc.subjectSistema de Distribución de Energía Eléctrica.
dc.subject.keywordElectrical Distribution System
dc.subject.keywordMontecarlo Simulation
dc.subject.keywordMulti-objective Optimization
dc.subject.keywordOptimal Network Reconfiguration
dc.subject.keywordParticle Swarm Optimization
dc.subject.keywordReliability.
dc.titleReconfiguración optima de redes de distribución considerando la reducción de pérdidas técnicas y el mejoramiento de la confiabilidad
dc.title.englishOptimal network reconfiguration considering loss reduction and reliability improvement
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestria
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Maestría en Sistemas de Distribución de Energía Eléctrica