Optimización de Redes Eléctricas Mediante la Aplicación de Algoritmos Genéticos

• Daniel O. Anaut ^[1] ; Guillermo F. di Mauro ^[1] ; Gustavo Meschino ^[1] ; Juan A. Suárez ^[1]
  1. [1] Universidad Nacional de Mar del Plata

     Universidad Nacional de Mar del Plata

     Argentina

     
• Localización: Información tecnológica, ISSN-e 0718-0764, ISSN 0716-8756, Vol. 20, Nº. 4, 2009, págs. 137-148
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Optimization of Electrical Networks using Genetic Algorithms
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• Resumen
  • español

    Este trabajo plantea la optimización de la configuración topológica de redes eléctricas de distribución secundarias tendiente a minimizar las pérdidas técnicas por efecto Joule, utilizando Algoritmos Genéticos. Mediante la aplicación sobre dos sistemas de distribución, se encontró que el método de optimización utilizado es capaz de hallar la solución óptima entre todas las posibles combinaciones que ofrecen las maniobras de los interruptores, comprobándose su flexibilidad para adaptarse a las restricciones de radialidad y nivel de tensión, involucrando un tiempo menor que el necesario para una búsqueda exhaustiva. Durante el desarrollo de la aplicación se validaron los operadores genéticos, determinándose cuáles eran aquéllos que proporcionaron el mejor desempeño en la búsqueda de la solución. Los resultados indican la factibilidad y viabilidad de la aplicación en la configuración óptima de sistemas de distribución eléctrica.

  • English

    This work proposes the optimization of the topological configuration of secondary electrical distribution networks to minimize technical losses produced during their exploitation due to Joule effect, using for this Genetic Algorithms. Through the application of the method to two systems, it was found that the optimization technique is able to find the optimum solution among all the possible combinations that switch operations offer. Its flexibility to adapt to the restrictions of radiality and voltage level in less time than that of exhaustive search is also proved. During the development of the application the genetic operators were validated, determining those that gave the best performance in the search of the solution. The results show the feasibility and viability of the application for the optimum configuration of electrical distribution systems.