Introducción: En este documento se presenta una metodología multiobjetivo aplicada al problema del Planeamiento de la Expansión de la Transmisión (PET) cuando se consideran las incertidumbres en la demanda y la generación eólica. Objetivo: Obtener planes de expansión robustos que minimicen los costos de inversión y maximicen el uso del recurso eólico, teniendo en cuenta su incertidumbre y la introducida por la demanda. Metodología: La metodología propuesta se basa en la Metodología de Escenario Reducido para representar estas incertidumbres. En la formulación de la metodología se consideraron: el modelo de red en DC, los planes de expansión que minimizan la inversión, la reducción en la carga y la generación eólica. Para obtener el algoritmo multiobjetivo, utilizado para minimizar los costos de expansión y la reducción de la energía eólica, se implementó un NSGA-II mejorado y un conjunto de planes óptimos de expansión de Pareto. Resultados: Se presenta el desempeño de los planes de expansión, los cuales fueron evaluados y comparados con trabajos anteriores para demostrar la solidez del enfoque propuesto. Todas las pruebas se realizaron en los sistemas Garver e IEEE de 24 nodos. Conclusiones: Al observar el número de veces que el plan de expansión lleva a cero el corte de carga y la energía eólica desperdiciada, con respecto a un valor establecido en este trabajo, se tiene que la metodología propuesta presenta un índice de rendimiento superior al 75,16% para el sistema Garver y al 98,97% para el sistema IEEE de 24 nodos.

Contexto: El presente artículo muestra un método de evaluación del impacto de la penetración de energía solar fotovoltaica sobre los sistemas de distribución. La evaluación considera la minimización del costo de pérdidas de energía para el período de vida útil de los Paneles Fotovoltaicos (PFV) e incluye el cálculo del valor presente de los costos totales por compra de energía, e inversión, operación y mantenimiento de los PFV.Método: Los parámetros para la simulación se basan en estudios recientes en Colombia, con el fin de proponer alternativas más realistas. El problema de optimización se resuelve utilizando un algoritmo genético especializado y el método se prueba sobre el sistema de prueba de 37 nodos de la IEEE, modificado para incluir comportamiento de cargas residenciales e industriales.Resultados: Se presenta gráficamente la disminución de las pérdidas en el sistema de prueba a medida que se incrementa el número de barras con PFV. Los nodos más alejados de la fuente de alimentación son más atractivos para la ubicación de PFV en términos de inversión y costo total de la energía.Conclusiones: Los resultados de la evaluación llevan a una reducción de las pérdidas técnicas en las líneas además de mostrar las ventajas del soporte local de potencia reactiva. Según el escenario se observa que es posible generar con PFV obteniendo un retorno de la inversión desde la óptica del operador como inversionista.

Este artículo presenta un algoritmo para la ope­ración óptima de unidades de almacenamiento de energía (UDAE), desde la perspectiva de las pérdidas de potencia activa. Se propone un mode­lo exacto basado en relajación lagrangeana. Los resultados de simulación sobre el alimentador de distribución IEEE de 37 nodos demuestran que un sistema de almacenamiento de energía puede ser utilizado para minimizar las pérdidas en un sis­tema de distribución, a través de la modificación de la curva de carga. La principal contribución de este enfoque consiste en el tratamiento de la función objetivo y el algoritmo de optimización. Los multiplicadores de Lagrange son usados para determinar la ubicación y el dimensionamiento óptimo de las unidades de almacenamiento. Se presenta además una discusión sobre el impacto de las UDAE en el planeamiento de la red de dis­tribución.