Eficiencia energética mediante el balance de fases en sistemas de distribución en baja tensión : solución desde un enfoque metaheurístico
Date
2014-12
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Publisher
Universidad Nacional de Colombia. Sede Manizales. Grupo de Investigación en Potencia, Energía y Mercados - GIPEM
Abstract
Los Algoritmos Metaheurísticos son ampliamente reconocidos como uno de los más exitosos enfoques para la solución de problemas de optimización combinatoria. Una de las más interesantes áreas de aplicación la constituyen los Sistemas de Potencia. En particular, los sistemas de distribución de energía eléctrica en términos de su planificación y operación. Este Artículo presenta dos enfoques etaheurísticos para resolver un típico problema de optimización combinatoria vinculado a la eficiencia energética: el balance de fases en un sistema de distribución en baja tensión. Primero es introducida una nueva metaheurística, denominada por el autor Optimización Evolucionaria Difusa por Enjambre de Partículas con Topología Estrella Global/Individual, sustentada en los principios de la inteligencia de grupo y estrategias de evolución, y que se extiende al dominio difuso para modelar una optimización
multi-objetivo, apelando a una función de aptitud difusa. Luego, se presenta una simulación sobre un sistema real, y sus resultados son comparados con otro nuevo enfoque metaheurístico propuesto por el autor, denominado recocido simulado difuso, evidenciándose las ventajas de la Optimización volucionaria Difusa por Enjambre de Partículas con Topología Estrella Global/Individual.
Metaheuristics Algorithms are widely recognized as one of most practical approaches for combinatorial optimization problems. One the most interesting areas of application are the power systems. In particular, distribution systems planning and operation. This paper presents two metaheuristics approachs to solve a typical combinatorial optimization problem: the phase balancing in low voltage electric distribution systems. first, a new metaheuristicis introduced, called Fuzzy Evolutionary Particle Swarm Optimization with Global/Individual Star Topology, based in the swarm intelligence principles and evolution strategies, which is extended to fuzzy domain to modelling a multi-objective optimization, by means of a fuzzy fitness function. A simulation on a real system is presented, and advantages of this approach Fuzzy Evolutionary Particle Swarm Optimization with Global/Individual Star Topology with respect to another new etaheuristic, called simulated annealing, extended to fuzzy domain too (FSA) and proposed in this work, are videnced.
Metaheuristics Algorithms are widely recognized as one of most practical approaches for combinatorial optimization problems. One the most interesting areas of application are the power systems. In particular, distribution systems planning and operation. This paper presents two metaheuristics approachs to solve a typical combinatorial optimization problem: the phase balancing in low voltage electric distribution systems. first, a new metaheuristicis introduced, called Fuzzy Evolutionary Particle Swarm Optimization with Global/Individual Star Topology, based in the swarm intelligence principles and evolution strategies, which is extended to fuzzy domain to modelling a multi-objective optimization, by means of a fuzzy fitness function. A simulation on a real system is presented, and advantages of this approach Fuzzy Evolutionary Particle Swarm Optimization with Global/Individual Star Topology with respect to another new etaheuristic, called simulated annealing, extended to fuzzy domain too (FSA) and proposed in this work, are videnced.
Description
Keywords
Desbalance de cargas, Distribución eléctrica, Conjuntos difusos, Eficiencia energética, Enjambre de partículas, Optimización, Electric distribution, Fuzzy sets, Load unbalance, Energy efficiency, Particle swarm, Optimization
Citation
Energética (44): 5-17 (2014)
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