Trabajo de grado - Maestría
Ubicación y dimensionamiento óptimo de GD renovables en redes de distribución en DC usando un enfoque estocástico multiobjetivo
Registro en:
Universidad Tecnológica de Pereira
Repositorio Institucional Universidad Tecnológica de Pereira
Autor
López Aguirre , Alejandro
Institución
Resumen
En este proyecto de grado se presenta una metodología que permite la penetración de fuentes renovables de energía solar y eólica a una red de distribución de corriente continua, considerando la incertidumbre de la radicación solar, la velocidad del viento, el valor de la demanda y el precio de la energía. El problema es formulado con un modelo de optimización multiobjetivo que considera en conflicto los costos del proyecto y las emisiones de CO2. Para solucionar el modelo se emplea un algoritmo evolutivo NSGA-II. Con el fin de verificar la eficiencia de la metodología propuesta se emplea un sistema de prueba de 70 nodos, encontrando un frente de Pareto que permite determinar un individuo de un conjunto de soluciones ´optimas de acuerdo a las necesidades particulares de cada operador de red. This project presents a methodology that allows for the integration of renewable energy sources, such as solar and wind power, into a direct current distribution network, while considering the uncertainty of solar radiation, wind speed, demand value, and energy price. The problem is formulated using a multi-objective optimization model that considers the costs of the project and CO2 emissions in conflict. To solve the model, an NSGA-II evolutionary algorithm is employed. In order to verify the efficiency of the proposed methodology, a 70-node test system is used, resulting in a Pareto front that allows for the determination of an individual optimal solution from a set of optimal solutions according to the particular needs of each network operator. Maestría Magíster en Ingeniería Eléctrica ´
Indice general
´Indice general I
´Indice de figuras IV
´Indice de tablas V
1. Introducci´on 5
1.1. Estado del arte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
1.1.1. Conexi´on de GDs en redes DC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
1.1.2. Modelado de incertidumbre en redes en DC . . . . . . . . . . . . . . . . 8
1.1.3. Comentarios finales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
1.2. Aportes del proyecto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
1.3. Organizaci´on del documento . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
2. Descripci´on y formulaci´on matem´atica del problema 12
2.1. Descripci´on del problema . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
2.2. Inclusi´on de la incertidumbre en el modelo matem´atico . . . . . . . . . . . . . . 14
2.3. Modelado de las emisiones de CO2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
i
2.4. Modelo matem´atico del problema propuesto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
3. Metodolog´ıa propuesta 19
3.1. Modelado de la incertidumbre . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
3.1.1. T´ecnicas de agrupamiento de datos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
3.1.2. Generaci´on y reducci´on de los escenarios estoc´asticos . . . . . . . . . . . 22
3.2. Conceptos de optimizaci´on multiobjetivo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
3.2.1. Concepto de dominancia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
3.2.2. Optimalidad de Pareto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
3.3. Algoritmo NSGA-II . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
3.3.1. Codificaci´on del problema . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
3.3.2. Poblaci´on inicial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
3.3.3. Criterio de parada . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
3.3.4. Evaluaci´on de las configuraciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
3.3.5. Selecci´on de una configuraci´on del frente . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
3.4. Descripci´on de la metodolog´ıa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
4. Aplicaci´on y resultados 34
4.1. Sistema de prueba . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
4.2. Resultados obtenidos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
4.3. Verificaci´on de las soluciones del frente de Pareto . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
5. Conclusiones y Recomendaciones 42
5.1. Conclusiones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
ii
5.2. Recomendaciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
Bibliograf´ıa 44