Optimal integration of D-STATCOMs in electrical distribution systems for investment and operating cost reduction by using a Master-Slave Methodology between GA/PSO

• Autores: Luis F. Grisales Noreña, Edward Johan Marín García, Carlos Alberto Ramírez Vanegas
• Localización: Tecnura: Tecnología y Cultura Afirmando el Conocimiento, ISSN-e 2248-7638, ISSN 0123-921X, Vol. 27, Nº. 78, 2023, págs. 16-41
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Integración óptima de D-STATCOMs en sistemas eléctricos de distribución para reducción de costos de inversión y operación utilizando una metodología Maestro-Esclavo entre el GA/PSO
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• Resumen
  • español

    Objetivo: El objetivo de este trabajo es proponer una metodología para la ubicación y dimensionamiento óptimo de DSTATCOM dentro de un sistema eléctrico de distribución, con el objetivo de reducir los costos operativos anualizados relacionados con las pérdidas anuales de energía eléctrica y los costos de inversión asociados con la instalación. del DSTATCOM.

    Contexto: Este documento presenta una metodología híbrida basada en una estrategia maestro-esclavo entre los algoritmos genético y el de optimización de cúmulos de partículas para resolver el problema de localización y dimensionamiento de compensadores estáticos distribuidos (D-STATCOMs) para compensación reactiva en la red eléctrica de distribución.

    Metodología: En este manuscrito fue empleado una formulación matemática que representa el efecto de la localización y dimensionamiento de compensadores D-STATCOMs en la red eléctrica de distribución; para lo cual se propone una estrategia maestro-esclavo entre los algoritmos genético y el de optimización de cúmulos de partículas como método de solución. Adicionalmente, con el objetivo principal de evaluar la efectividad y robustez del algoritmo fueron utilizados tres métodos de comparación, dos sistemas de prueba y múltiples consideraciones técnicas que representan las redes eléctricas de distribución de energía bajo un ambiente de recursos energéticos distribuidos.

    Resultados: Los resultados obtenidos demostraron que la metodología de solución propuesta es la más efectiva de todos los métodos de solución empleados para resolver el problema aquí discutido. Logrando obtener la mayor reducción en los costos operativos del sistema con reducidos costos de inversión. Esta metodología permitirá a los operadores de red identificar la localización y dimensionamiento de los generadores dentro del sistema eléctrico de distribución de energía, con los menores costos de inversión en relación a otros trabajos reportados en la literatura especializada.

    Conclusiones: Los resultados obtenidos demostraron que el GA/PSO alcanzó los mejores resultados, con el método DCVSA en el segundo lugar y los optimizadores de GAMS en tercero. Es importante notar que, en el sistema de 69 nodos no fue posible evaluar los optimizadores de GAMS, debido que estos fallan al solucionar el problema. Basado en los resultados anteriores, fue posible concluir que el GA/PSO es el método de optimización más adecuado para resolver el problema de localización y dimensionamiento de D-STATCOMs en redes eléctricas de distribución.

  • English

    Objective: The objective of this paper is to propose a methodology for the optimal location and sizing of D-STATCOMs within a distribution electrical system, with the aim to reduce the annualized operating costs related to the annual power energy losses and the investment costs associated with the installation of the D-STATCOM.

    Context: This paper presents a hybrid methodology based on a master-slave strategy and the genetic and particle swarm optimization algorithms for solving the problem of optimal location and sizing of Distribution Static Compensators (DSTATCOMs), for reactive compensation in electrical distribution systems.

    Methodology: In this paper was used a mathematical formulation that represents the effect of the location and sizing of D-STATCOMs in electrical distribution systems; by proposing a master-slave methodology combining the genetic algorithm and the particle swarm optimization algorithms as a solution method. Furthermore, with the aim to validate the effectiveness and robustness of the proposed methodology in this work, three comparison methods, two test systems, and multiple technical considerations were used to represent the electrical distribution systems in a distributed energy resource environment.

    Results: The results obtained show that the proposed methodology is the most effective solution method for solving the problem, by achieving the greatest reduction in relation to the investment and operating costs. This methodology will allow the grid operators to identify the location and size of the D-STATCOMs within the electrical energy distribution system, with the lowest investment and operating costs in relation to other works reported in specialized literature.

    Conclusions: The obtained results demonstrate that GA/PSO achieved the best performance, with the DCVSA comparison method in second place, and the GAMS solvers in third place. It is important to notice that it was not possible to evaluate the GAMS solvers on the 69 bus test system, because this solver failed the mathematical formulation that represented this electrical system. Based on previous results, it can be concluded that the GA/PSO is the most suitable optimization method used for solving the problem of optimal integration of D-STATCOMs in Distribution electrical systems for the grid.