Resumen de Optimización multiobjetivo para el diseño óptimo de redes soterradas mediante un algoritmo metaheurístico híbrido

Roberto Iván Rodríguez Jijón, Juan Pablo Avilés Arévalo

• español

  El objetivo de la investigación es desarrollar un algoritmo metaheurístico hibrido para el diseño óptimo de redes soterradas. La investigación tiene un diseño de desarrollo tecnológico, donde se emplea el método científico de la modelación, del mismo modo tiene un enfoque cuantitativo. Debido a su complejidad, el diseño del algoritmo se considera un problema de optimización combinatoria complejo, no convexo y no lineal. Se empleó un algoritmo genético para optimizar la topología de la red y un algoritmo de enjambre de partículas para la ubicación óptima de los transformadores. Con la implementación realizada se minimizan pérdidas de potencia y costos de inversión. Para validar la efectividad del algoritmo se comparó resultados contra una red soterrada de diseño convencional, determinando caídas de tensión, pérdidas de potencia, sobrecorrientes en las líneas de distribución, sobrecarga de transformadores y costos de inversión. El algoritmo de optimización propuesto es capaz de encontrar diseños más eficientes y económicos que los obtenidos por un ingeniero diseñador.

• English

  The objective of the research is to develop a hybrid metaheuristic algorithm for the optimal design of underground networks. The research has a technological development design, where the scientific method of modeling is used, in the same way it has a quantitative approach. Due to its complexity, the algorithm design is considered a complex, non-convex, and non-linear combinatorial optimization problem. A genetic algorithm was used to optimize the network topology and a particle swarm algorithm for the optimal location of the transformers. With the implementation carried out, power losses and investment costs are minimized. To validate the effectiveness of the algorithm, results were compared against an underground network of conventional design, determining voltage drops, power losses, overcurrents in distribution lines, transformer overloads and investment costs. The proposed optimization algorithm is capable of finding more efficient and economical designs than those obtained by a designer engineer.