Transmission expansion planning considering multiple generation scenarios and demand uncertainty

• Autores: Carlos Adrián Correa Flórez, Ricardo Andrés Bolaños Ocampo, Antonio Hernando Escobar Zuluaga
• Localización: Ingeniare: Revista Chilena de Ingeniería, ISSN-e 0718-3305, ISSN 0718-3291, Vol. 22, Nº. 2, 2014, págs. 177-188
• Idioma: inglés
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• Resumen
  • español

    El presente artículo presenta una metodología para resolver el problema del Planeamiento de la Expansión de la Transmisión (PET) cuando se consideran Múltiples Escenarios de Generación (MEG) e incertidumbre en la demanda. Los MEG conllevan a múltiples patrones de flujo de potencia, como resultado del ambiente competitivo existente en los sistemas eléctricos. Por lo tanto, en este trabajo, los diferentes patrones de flujo son tomados en cuenta para evitar congestión futura en la red de transmisión y así evitar futuros cortes de carga. La solución de este problema es obtenida mediante el uso del algoritmo genético especializado de Chu-Beasley, que incluye una nueva estrategia de programación no lineal para la población inicial, usando el método de punto interior. También se incluye una etapa de diversificación que esparce las soluciones en el espacio de búsqueda para aumentar la capacidad de convergencia.

    A su vez, se tiene en cuenta la incertidumbre de la generación y la demanda mediante su inclusión en el modelo matemático, permitiendo variaciones en un rango determinado. Esta formulación está asociada con disminuciones importantes en los costos de los planes de expansión, cuando se comparan con los modelos tradicionales de generación y demanda fija.

    Con esta metodología se encuentran planes de expansión para el sistema de Garver de 6 barras y el sistema IEEE de 24 barras, obteniendo un corte de carga nulo bajo cualquier escenario de generación futuro

  • English

    This paper shows a methodology for solving the Transmission Expansion Planning Problem (TEPP) when Multiple Generation Scenarios (MGS) and demand uncertainty are considered. MGS lead to multiple power flow patterns, as a result of the competitive environment in power systems. In this work, the different flow patterns are taken into account, in order to avoid future congestion of the transmission network and thus avoiding future load shedding. The solution to this problem is obtained by a specialized Chu-Beasley Genetic Algorithm (CBGA) which includes a new initialization strategy using non-linear interior point. A diversification stage is also included to spread the solutions in the search space and increase convergence capability.

    Generation and demand uncertainty are also considered in the mathematical model by allowing variations within a given range. This formulation allows for an important decrease in the cost of the expansion plans when compared to the traditional models with fixed generation and demand. Expansion plans for the 6-bus Garver system and the IEEE-24 bus system are found with this methodology, obtaining zero load shedding under any future generation scenario