Aplicación de heurísticas modernas a la resolución de restricciones técnicas de un sistema eléctrico de potencia

• Autores: Pablo Martín Muñoz
• Directores de la Tesis: Alejandro Sierra Urrecho (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad Autónoma de Madrid ( España ) en 2015
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: Manuel Alfonseca Moreno (presid.), Gonzalo Martínez-Muñoz (secret.), Luis Rouco Rodríguez (voc.), Antonio Gómez Expósito (voc.), Jorge Martínez Crespo (voc.)
• Materias:
  • Matemáticas
    • Ciencia de los ordenadores
      • Heurística
    • Análisis numérico
      • Construcción de algoritmos
  • Ciencias tecnológicas
    • Ingeniería y tecnología eléctricas
    • Tecnología de la instrumentación
      • Ingeniería de control
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: Biblos-e Archivo
• Resumen

  • En esta tesis se ha realizado un estudio sistemático de los algoritmos disponibles para el cálculo de acciones de control que resuelven restricciones técnicas estáticas en sistemas eléctricos de potencia: violaciones de límites de tensión y sobrecargas. Se resumen a continuación las principales limitaciones identificadas: Las violaciones de tensión y las sobrecargas se tratan de forma separada, cuando en realidad existe un fuerte acoplamiento entre ellas. En los casos en que se abordan todos los tipos de restricciones simultáneamente, los escenarios de aplicación son de tamaño reducido, sin que quede clara la viabilidad del algoritmo para sistemas de tamaño medio y grande. En general, las soluciones encontradas contienen un elevado número de acciones de control, por lo que su aplicación no resulta viable en la práctica. La mayoría de los algoritmos calculan una única solución, siendo preferible contar con una serie de soluciones alternativas que ayuden a la toma de decisiones del operador del sistema eléctrico.

    Teniendo muy en cuenta estas limitaciones, se propone un nuevo algoritmo evolutivo denominado ECPA (Evolution of Corrective and Preventive Actions), que utiliza una codificación real de las soluciones, así como los siguientes operadores: Selección por torneos binarios, recombinación por equivalencias aleatorias y cuatro operadores de mutación. Uno de los operadores de mutación altera las soluciones mediante perturbaciones gaussianas de las potencias de los generadores. Otro operador de mutación sustituye alguno de los generadores de la solución por otros disponibles en el sistema de potencia. La función de fitness del algoritmo, que mide la calidad de la solución, tiene en cuenta todas las mejoras producidas en sobrecargas y violaciones de tensión e incluye el coste total de generación de cada posible solución. Una de las ventajas de este algoritmo frente a las alternativas tradicionales es que incluye valores máximos del número de acciones de control correctivas y preventivas. De esta forma se alcanzan soluciones que, si bien pueden no ser óptimas, sí son más realistas pues involucran un número reducido de redespachos de potencia de los generadores.