Este trabajo aborda el problema de la disminución de las pérdidas de potencia en las redes de distribución sin afectar la calidad del servicio eléctrico ofrecido; para lo que se propone una metodología de reconfiguración multiobjetivo de estas redes. En el planteamiento del problema se trabaja con dos funciones objetivos; el Valor Actual Neto de los Costos (VANC) y la Duración Equivalente de la Potencia Interrumpida (DEPI). Mientras que en la solución del modelo se emplea un algoritmo evolutivo elitista de ordenamiento no dominado (NSGA-II), el que se implementa con ayuda del MATLAB, determinando un conjunto de soluciones factibles. La metodología propuesta es implementada en la reconfiguración de los circuitos Y-410, Y-283 y Y-285 de la ciudad de Camagüey, Cuba, donde se logran reducir las pérdidas de potencia de la red analizada en 51,7 kW y mejorar la calidad del servicio que se brinda, disminuyendo a 0,3966 horas/año las horas equivalentes en que falla el servicio eléctrico a cada kVA instalado en los clientes.
INTRODUCCIÓN
El objetivo de las redes de distribución es mantener en los terminales de los consumidores de energía eléctrica un nivel de tensión adecuado con una cierta confiabilidad. El crecimiento de la demanda de energía eléctrica y el envejecimiento de los componentes de la red provocan un incremento de las pérdidas de potencia activa con el consecuente incremento de los costos de explotación y de las interrupciones del servicio eléctrico. Cuando esto sucede, se justifica, tanto desde el punto de vista técnico como económico, mejorar la red de distribución.
La reconfiguración de las redes de distribución es una mejora que emplea las características de la topología de dichas redes, para modificarla, y así reducir las pérdidas eléctricas y reducir el número de clientes afectados por una falla. Las redes de distribución se operan radiales y se construyen malladas, por lo tanto, es posible intercambiar carga entre un alimentador y otro, hasta obtener un punto de operación adecuado [1].
La importancia de emplear dos o más objetivos en la solución del problema radica en una mejor aproximación del modelo matemático empleado para describir los sistemas reales [2].
En la literatura especializada se encuentran algunos trabajos que procuran diversos objetivos. En [3] se presenta un modelo que considera como funciones-objetivo los costos y confiabilidad del sistema, y en la solución usan un algoritmo de búsqueda tabú. En [4] emplean un modelo matemático no lineal entero mixto que minimiza dos funciones-objetivo: económica y confiabilidad, y en la solución se valen de un algoritmo genético especializado. En [2,5] se emplea un algoritmo elitista de ordenamiento no dominado (NSGA-II), en la solución del problema multiobjetivo, donde el modelo matemático empleado es no lineal entero mixto.
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