Localización de FACTS en sistemas de transmisión, considerando energía solar y energía eólica, utilizando métodos estocásticos de optimización

Abstract

Para lograr la óptima ubicación de los FACTS en un sistema de potencia, se consideran dos tipos diferentes de algoritmos: el algoritmo de optimización biogeográfica (BBO) y optimizador basado en la caza de la hormiga león (ALO). Para desarrollar este trabajo, se han modificado estos algoritmos para mejorar la precisión en encontrar los puntos con mejor desempeño en el espacio de búsqueda. La inclusión de energía eólica y solar dentro del sistema modifica los algoritmos comunes desarrollados hasta el momento, ya que la aleatoriedad en la potencia generada por estos implica que los resultados tienen un alto grado de variabilidad, viendo afectada la eficiencia de los algoritmos genéticos en la resolución de estos problemas. El modelo usado ha sido el IEEE de 57 nodos puesto que es una buena representación de un sistema de potencia. La función objetivo final es la reducción de las pérdidas en el sistema de potencia incluyendo, en mayor medida, el uso de generadores renovables. Al final, se deberá tener como resultado una reducción de las pérdidas en comparación con el sistema sin FACTS pero con la mayor inclusión de generación renovable.

Abstract: To achieve the optimal location of the FACTS in a power system, two different types of algorithms are considered: the biogeographic optimization algorithm (BBO) and the antlion optimizer (ALO). To develop this work, these algorithms have been modified to improve the precision about finding the optimal points in a search space. The inclusion of wind and solar energy within the system changes the common algorithms developed so far, since the randomness in the generated power by these implies that the results have a high degree of variability, impacting in the efficiency of the genetic algorithms in the resolution of these problems. The model used was the 57-node IEEE since it is the best representation of a power system. The final objective function is the reduction of losses in the power system, including, to a greater extent, the use of renewable generators. In the end, it should result in a reduction of losses compared to the system without FACTS but with the greater inclusion of renewable generation.