"Simulación del sistema eléctrico para optimizar la distribución mediante programación entera mixta y modelo cónico de segundo orden."
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Date
2024-08
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Volume Title
Publisher
Ecuador: Latacunga: Universidad Técnica de Cotopaxi: (UTC)
Abstract
In the field of optimal reconfiguration of electrical distribution systems (EDS), a literary approach has been adopted that facilitates the linearization of the models, allowing the use of second-order conical programming. This technique seeks to solve the mixed integer nonlinear problem and reduce active (PA) and reactive power (PR) losses, improving the efficiency and reliability of the system. This requires computational development due to the complexity of the model. The nonlinear reconfiguration model of the SED is based on the steady-state operating state and the equations of the disconnectors. Furthermore, it uses a mixed and convex approach to ensure an optimal solution, incorporating constraints such as power balance, voltage and current limits, and system radiality. The model equations are implemented in Python, using libraries such as Pandas, Pyomo and Matplotlib whose purpose is to handle large amounts of data, perform the modeling and resolution of the nonlinear mixed integer problem (PNLEM), and facilitate graphical visualization. This combination simplifies the development of complex models and improves efficiency and precision in obtaining optimal solutions.
Description
En el campo de la reconfiguración óptima de los sistemas eléctricos de distribución (SED), se ha adoptado un enfoque literario que facilita la linealización de los modelos, al permitir el uso de la programación cónica de segundo orden. Esta técnica busca resolver el problema no lineal entero mixto y disminuir las pérdidas de potencia activa (PA) y reactiva (PR), a fin de mejorar la eficiencia y confiabilidad del sistema. Este requiere de un desarrollo computacional debido a la complejidad del modelo. El modelo de reconfiguración no lineal del SED se basa en el estado de operación en régimen permanente y en las ecuaciones de los seccionadores. Además, utiliza un enfoque mixto y convexo para garantizar una solución óptima e incorporan restricciones como el balance de potencia, límites de voltaje y corriente, y radialidad del sistema. Las ecuaciones del modelo se implementan en Python y utilizan librerías como Pandas, Pyomo y Matplotlib cuyo propósito es manejar grandes cantidades de datos, realizar la modelización y resolución del problema no lineal entero mixto (PNLEM), y facilitar la visualización gráfica. Esta combinación simplifica el desarrollo de modelos complejos y mejora la eficiencia y precisión en la obtención de soluciones óptimas.
Keywords
MODELO CÓNICO, RECONFIGURACIÓN ÓPTIMA, PROGRAMACIÓN ENTERA MIXTA, SISTEMAS ELÉCTRICOS
Citation
Herrera Miranda, Harry Alexander (2024); "Simulación del sistema eléctrico para optimizar la distribución mediante programación entera mixta y modelo cónico de segundo orden."UTC, (Latacunga).159p