Aplicación de algoritmos genéticos a la estimación de estado de depresiones de voltaje y la reconfiguración de redes eléctricas

Abstract

Voltage sags are one of the problems that nowadays have a great importance as far as quality in the supply of electrical energy is concerned, this is because they can originate operation malfunctions of an extensive variety of equipment in use not only by the consumers but by the utility companies as well, which represents a greater frequency in the interruption of productive processes, in return this can lead to a significant economic loss. For that reason, due to the necessity to quantify the frequency of voltage sags and their magnitudes in a power system or in a specific point of the system, several alternatives are currently used, some of which are described in this thesis.In this thesis techniques based on genetic algorithms to solve the voltage sag state estimation problem are applied, which pursue to estimate the frequency of voltage sags and their voltage magnitudes at buses without measurement equipment, from recorded data at buses with measurement equipment. In this thesis, comparisons in terms of efficiency and computation time obtained with the application of the proposed technique, regarding to linear programming technique usually applied to solve this problem, are presented. The application of genetic algorithms in order to find the optimal placement of monitors, with the objective to use the minimum number of measurement equipment for monitoring the whole power system, which is convenient since in general, placing measurement equipment at all system buses is not economically feasible for the electric utilities. The optimal location of monitors also allows achieving a more accurate voltage sag state estimation.

Las depresiones de voltaje son uno de los problemas que actualmente tienen mayor importancia en cuanto a calidad del suministro de energía eléctrica se refiere. Esto debido a que pueden originar el mal funcionamiento en una amplia variedad de equipos usados tanto por consumidores como por las empresas suministradoras, lo cual representa una mayor frecuencia en la interrupción de procesos productivos, lo que puede llevar a cuantiosas pérdidas económicas. Por ello, debido a la necesidad de cuantificar la frecuencia de depresiones y sus magnitudes en un sistema eléctrico o bien en un punto específico, en la actualidad se utilizan varias alternativas, algunas de las cuales se describen en esta tesis. En esta tesis se aplican técnicas basadas en algoritmos genéticos para resolver el problema de estimación de estado de depresiones de voltaje, el cual persigue estimar la frecuencia de las depresiones de voltaje y sus magnitudes de voltaje en aquellos nodos donde no se tiene equipos de medición a partir de datos registrados en nodos con equipo de medición. En esta tesis se presentan comparaciones en términos de eficiencia y tiempos de cómputo obtenidos con la aplicación de la técnica propuesta con respecto a la utilización de la técnica de programación lineal comúnmente usada para resolver este problema. Se presenta la aplicación de algoritmos genéticos para realizar el emplazamiento óptimo de medidores, teniendo como objetivo utilizar el menor número de medidores para monitorear por completo el sistema eléctrico bajo estudio, lo que resulta conveniente ya que generalmente no es económicamente viable para las empresas el instalar equipos de medición en todos los nodos del sistema. El emplazamiento óptimo de medidores permite también hacer una estimación de estado de depresiones de voltaje con mayor precisión.