Optimal Location of Transformers in Electrical Distribution Networks Using Geographic Information Systems

• Pinzón, Stanislao ^[1] ; Yánez, Stéfany ^[1] ; Ruiz, Milton ^[1]
  1. [1] Universidad Politénica Salesiana
• Localización: Enfoque UTE: Facultad de Ciencias de la Ingeniería e Industrias - Universidad UTE, ISSN-e 1390-6542, Vol. 11, Nº. 1, 2020, págs. 84-95
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Ubicación Óptima de Transformadores en Redes de Distribución Eléctrica Usando Sistemas de Información Geográfica
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• Resumen
  • español

    La presente investigación muestra un modelo heurístico para el diseño de redes de distribución eléctricas escalables y confiables. Los algoritmos presentados permiten optimizar la ubicación de centros de transformación usando sobre su base de datos sistemas de información geográfica de las cuales es posible definir ubicaciones de usuarios, sitios candidatos, posibles rutas para el despliegue de la red eléctrica y en general, datos para la reconstrucción del escenario. El modelo emplea métodos de clusterización y triangulación, así como algoritmos para la creación de un árbol de mínima expansión y la consecuente asignación de sitios para la ubicación de transformadores. Tras establecer las ubicaciones óptimas para el emplazamiento de unidades, los algoritmos determinan caídas de voltaje en circuitos secundarios, capacidad de transformación requerida, tiempos de ejecución y cobertura alcanzada. Los resultados obtenidos se ajustan a los requerimientos de una red eléctrica de distribución y muestran un buen desempeño sobre el escenario propuesto.

  • English

    This research shows a heuristic model for the design of scalable and reliable electrical distribution networks. The algorithms presented allow to optimize the location of transformation centers using on their database geographic information systems from which it is possible to define user locations, candidate sites, possible routes for the deployment of the electricity grid and, in general, data for the reconstruction of the scenario. The model employs clustering and triangulation methods, as well as algorithms for creating a minimally expanding tree and the consequent site assignment for transformer placement. After setting the optimal locations for the transformer site, the algorithms compute voltage drops in secondary circuits, required transformation capability, execution times, and coverage achieved. The results obtained are adjusted to the requirements of an actual distribution power grid and show a good performance on the proposed scenario.