Optimización de la confiabilidad en sistemas de distribución eléctrica de media tensión : modelos basados en dinámica posibilística e hiperheurística multiobjetivo

Abstract

El presente trabajo aborda el problema de optimización de la confiabilidad, conforme los indicadores establecidos regulatoriamente, en los Sistemas de Distribución Energía Eléctrica de Media Tensión (SDEE MT). A través de varios trabajos en esta línea de investigación, el enfoque del problema se centra en la ubicación óptima de equipos de seccionamiento/protección (sp), aspecto de mayor impacto en el diseño confiable. Desde la perspectiva clásica, se considera la ubicación de un único tipo de equipo (sp) en distintos tramos, tomando como objetivo la minimización de la Energía No Suministrada (ENS) ante fallas del SDEE MT. En primer término, el costo de la ENS es establecido regulatoriamente, lo cual implica una monetización carente de bases teórico/metodológicas sólidas. Se resuelve aplicando Programación Dinámica Clásica (PDC). Un enfoque más complejo, no fija externamente el costo de la ENS sino que le permite evolucionar dependiendo de la estructura datos-representación del SDEE MT. Se resuelve aplicando Programación Dinámica Posibilística (PDP) y al costo resultante de la ENS se lo refiere como Costo Intrínseco. Pero este método colapsa cuando se tienen distintos tipos de equipos sp. Por tal motivo, se propone como solución general, un Algoritmo HiperHeurístico, comparando los resultados obtenidos para el mismo SDEE MT.

The present work addresses the problem of Reliability Optimization, according to the established regulatory indicators, in the Electric Power Distribution Systems of Medium Voltage (EPDS MT). Through several works in this line of research, the problem is focused on the optimal location of sectionalizing/protection (sp) equipment, which has the greatest impact on reliable design. From the classical perspective, it is considered the location of a single type of equipment (sp) in different sections, aiming at the minimization of Non Supplied Energy (NSE) consequence of failures in the EPDS MV. First, the cost of the NSE is regulated, which implies a lack of solid theoretical/methodological monetization method. It is solved by applying Classic Dynamic Programming (CDP). A more complex approach, does not externally fix the cost of ENS, but allows it to evolve depending on the datarepresentation structure of the EPDS MV. It is solved by applying Dynamic Possibilistic Dynamic Programming (PDP) and the resulting cost of the NSE is referred to as Intrinsic Cost. But this method collapses when there are different types of sp equipment. For this reason it is proposed, as a general solution, a HyperHeuristic Algorithm, comparing the results obtained for the same EPDS MV.