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Implementación del Algoritmo Evolutivo Multi-Objetivo de Frente de Pareto (SPEA) para la Planeación de Sistemas Eléctricos de Distribución incluyendo Huecos de Voltaje

  • Autores: Carlos A Garcia Montoya, Edwin García Quintero, Fernando Villada
  • Localización: Información tecnológica, ISSN-e 0718-0764, ISSN 0716-8756, Vol. 26, Nº. 5, 2015, págs. 155-168
  • Idioma: español
  • Títulos paralelos:
    • Implementing the Strength Pareto Evolutionary Algorithm (SPEA) for the Planning of Electrical Distribution Systems including Sag Voltage
  • Enlaces
  • Resumen
    • español

      En este trabajo se presenta la implementación del algoritmo evolutivo multi-objetivo de frente de Pareto (SPEA) para la planeación de la expansión de sistemas de distribución, considerando como funciones objetivos los costos de la inversión y el número de huecos de voltaje esperado por año. El algoritmo se implementa aplicándolo a un sistema de distribución real teniendo en cuenta algunos parámetros fijos del sistema, tales como el número de tramos, el número de nodos y la población inicial. También se consideran otras variables que son propias de los algoritmos evolutivos como el porcentaje en poblaciones distintas que se cruzan entre sí en una generación (cruce) y la mutación. Se concluye que la implementación de SPEA para la planeación de sistemas de distribución reales es una buena y eficiente herramienta computacional cuando se requiere considerar varias funciones objetivo.

    • English

      This article describes the implementation of the multi-objective evolutionary algorithm Pareto front (SPEA) for the planning of distribution system expansion, taking as target functions the investment costs and the number of Sag voltages expected per year. The algorithm is implemented by applying it to real distribution system, given some fixed system parameters such as the number of network segments, number of nodes and the number of initial population. Other variables that are proper of evolutionary algorithms such as percentage of generation population that crosses another (cross) and mutation are taken into consideration. It is concluded that the implementation of SPEA for planning real distribution systems is a good and efficient computational tool when it is necessary to consider several objective functions.


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