Evolution of the passive harmonic filters optimization problem in industrial power systems

• Jandecy Cabral-Leite ^[2] ; Ignacio Pérez-Abril ^[3] ; Manoel Socorro Santos-Azevedo ^[4] ; Maria Emilia de Lima-Tostes ^[1] ; Ubiratan Holanda-Bezerra ^[1]
  1. [1] Universidad Federal de Pará

     Universidad Federal de Pará

     Brasil

     
  2. [2] Instituto de Tecnología y Educación Galileo de la Amazonía, Manaus, Brasil
  3. [3] Centro de Estudios Electroenergéticos, Universidad Central de Las Villas, Santa Clara, Cuba
  4. [4] Universidad del Estados de Amazonas, Manaus, Brasil

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• Localización: DYNA: revista de la Facultad de Minas. Universidad Nacional de Colombia. Sede Medellín, ISSN 0012-7353, Vol. 81, Nº. 188, 2014, págs. 67-74
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Evolución del problema de optimización de los filtros pasivos de armónicos en sistemas eléctricos industriales
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• Resumen
  • español

    Varios autores han tratado la optimización de filtros pasivos en sistemas eléctricos de distribución. Métodos de optimización como: programación cuadrática secuencial (SQP), simulación del recocido (SA), evolución diferencial (DE), redes neuronales (ANN), calentamiento de partículas (PSO), algoritmo genético (GA), etc., han sido empleados para la optimización de ciertas configuraciones de filtros pasivos. Estos métodos de optimización se han empleado para resolver múltiples formulaciones del problema de diseño de estos filtros. Estas formulaciones pueden clasificarse en: formulaciones de uno o de varios objetivos. El objetivo del presente trabajo es mostrar la evolución que ha tenido la formulación de este problema en los últimos años en cuanto a funciones objetivo y restricciones se refiere. Este análisis muestra como se ha transitado de formulaciones mono-objetivo a formulaciones multi-objetivo para lograr una mejor representación de este complejo problema.

  • English

    Several authors have treated the optimization of passive filters in electric distribution systems. Optimization methods like: sequential quadratic programming (SQP), simulated annealing (SA), differential evolution (DE), artificial neural networks (ANN), particle swarm optimization (PSO), genetic algorithm (GA), etc., have been employed for optimizing certain configurations of passive filters. These optimization methods have been employed to solve several formulations of the problem of the project of filters. These formulations can be classified in: formulations of one or several objectives. The objective of the present work is to show the evolution of the formulation of this problem in the lasts years respect to the objective functions and constraints used. This analysis shows how the formulations employed have been upgraded from single-objective to multi-objective formulations to achieve a better representation of this complex problem.