Application of the SSA to the Optimal Phase-Swapping Problem in Three-Phase Asymmetric Networks

• Vargas-Beltrán, Antonny Santiago ^[1] ; Angarita-Santofimio, Oscar Mauricio ^[1] ; Montoya-Giraldo, Oscar Danilo ^[1]
  1. [1] Universidad Distrital Francisco José de Caldas

     Universidad Distrital Francisco José de Caldas

     Colombia

     
• Localización: Revista UIS Ingenierías, ISSN-e 2145-8456, ISSN 1657-4583, Vol. 22, Nº. 4, 2023 (Ejemplar dedicado a: Revista UIS Ingenierías), págs. 31-50
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Aplicación del algoritmo de enjambre de salpas al balance de fases en sistemas trifásicos asimétricos
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• Resumen
  • español

    Esta investigación aborda el problema del equilibrio de fase óptimo a través de la aplicación de una metodología de optimización maestro-esclavo. La etapa maestra define las conexiones de carga por nodo utilizando una codificación discreta, mientras que la etapa esclava evalúa cada configuración de carga proporcionada por la etapa maestra mediante un flujo de potencia trifásico. Para la etapa maestra, se seleccionó el algoritmo de enjambre de salpas (SSA), una técnica bioinspirada eficiente para lidiar con problemas de optimización no lineal continuos y discretos. La etapa esclava empleó el método matricial de flujo de potencia hacia atrás y hacia adelante para redes trifásicas asimétricas. Las simulaciones numéricas llevadas a cabo en alimentadores de prueba IEEE compuestos por 8, 25 y 37 nodos confirman la eficacia del enfoque SSA para encontrar soluciones eficientes con respecto a las pérdidas de energía esperadas en la red después del cambio de fase de carga óptima. Las comparaciones numéricas realizadas con el algoritmo de búsqueda de vórtices, el algoritmo genético Chu & Beasley y el algoritmo de búsqueda de cuervos demuestran la eficacia de la metodología propuesta para abordar el problema de estudio. Todas las validaciones numéricas se realizaron en el entorno de programación MATLAB.

  • English

    This research addresses the optimal phase-balancing problem by applying a master-slave optimization methodology. The master stage defines the load connections per node using a discrete codification, while the slave stage evaluates each load configuration provided by the master stage via a three-phase power flow. For the master stage, the salp swarm algorithm (SSA) was selected, which is an efficient bio-inspired technique to deal with continuous and discrete nonlinear optimization problems. The slave stage employed the matricial backward/forward power flow method for three-phase asymmetric networks. Numerical simulations in IEEE test feeders composed of 8, 25, and 37 nodes confirm the effectiveness of the SSA approach in finding efficient solutions regarding the expected grid power losses after optimal load phase-swapping. Numerical comparisons with the vortex search algorithm, the Chu & Beasley genetic algorithm, and the crow search algorithm demonstrate the effectiveness of the proposed methodology in dealing with the studied problem. All numerical validations were carried out in the MATLAB programming environment.