En este artículo se presenta una metodología para solucionar el problema del planeamiento de sistemas de distribución secundarios empleando como técnica de solución el algoritmo de Búsqueda Tabú. El problema se formula como un modelo no lineal entero-mixto, en el cual se tienen en cuenta la ubicación y capacidad de nuevos elementos (transformadores de distribución y tramos de red primaria y secundaria), reubicación de transformadores de distribución existentes, aumento de capacidades de elementos existentes, reconfiguración de red secundaria y balance de fases. Adicionalmente, se consideran los costos asociados a la conexión entre red primaria y secundaria y las pérdidas de energía en transformadores. Se emplean dos casos de prueba; en el primero se realizan ensayos comparativos con el algoritmo genético de Chu-Beasley para verificar la eficiencia del método propuesto y, en el segundo, se analizan los resultados obtenidos en un sistema de distribución colombiano. En ambos casos los resultados obtenidos son de gran calidad, lo que respalda lo propuesto en este trabajo.To solve the problem of secondary distribution systems planning, this paper proposes a methodology using a tabu search algorithm as a solution technique. The problem is formulated as a nonlinear mixed-integer model, which takes into account the location and capacity of new elements (distribution transformers and primary-secondary distribution networks), relocation of existing distribution transformers, increasing the capacity of existing elements, secondary network reconfiguration, and phase balance. It also considers the costs associated with connections between primary and secondary networks and energy losses in distribution transformers. The methodology is applied to two test cases: in the first, a comparative analysis with the Chu-Beasley genetic algorithm is made to verify the efficiency of the proposed methodology; and in the second, the results are analyzed in a Colombian distribution system. In both cases, the results are of high quality, supporting the proposed methodology. 

En este artículo se presenta un modelo matemático para resolver el problema de ruteo verde usando flota propia y flota subcontratada considerando múltiples depósitos (GMDVRPPC). El modelo planteado es del tipo bi-objetivo, donde se consideran tanto costos operativos como impacto ambiental, medido a través del consumo de combustible de los vehículos. El estudio realiza un análisis de sensibilidad que considera la topografía del terreno (grados de inclinación) y estado de la vía, para lo cual se calcula una distancia e inclinación virtual de los arcos. Para validar la propuesta se usan instancias de la literatura especializada, a fin de establecer el mejor modo de operación que relaciona el número de vehículos y tiempo de entrega de acuerdo con la inclinación y estado de la vía.

El problema de instalación óptima de reguladores de tensión que se propone en este artículo comprende la determinación de la ubicación y la cantidad de reguladores que deben instalarse en un sistema de distribución, con el propósito de mejorar el perfil de tensión y reducir las pérdidas de energía. También se considera la posición óptima del tap en cada regulador, de forma que el perfil de tensión se encuentre dentro de unos límites preestablecidos. La solución encontrada debe ser factible desde el punto de vista económico; por tal motivo, el modelo matemático debe considerar los costos de instalación de reguladores y de pérdidas de energía, de acuerdo con una discretización de la curva de carga. La técnica de optimización usada es conocida con el nombre de enfriamiento simulado.

RESUMENEn este artículo se presenta una metodología de solución para resolver el problema de planeamiento estático de redes de transmisión de energía eléctrica, considerando incertidumbre en la demanda y selección de conductores en las líneas de transmisión que hacen parte de los nuevos corredores. Este problema de optimización se resuelve usando un algoritmo genético especializado que utiliza la lógica del algoritmo genético propuesto por Chu y Beasley, combinado con una técnica exacta. La metodología se prueba sobre el sistema eléctrico colombiano de 93 nodos y 155 líneas candidatas. Los resultados obtenidos mejoran la solución para el planeamiento estático del sistema eléctrico colombiano.ABSTRACTThis paper presents a methodology for solving the static planning problem in electrical energy transmission networks considering uncertainty in demand and conductor selection for the transmission lines that belong to the set of all new paths. The optimization problem is solved using a specialized genetic algorithm, which uses the logic of the genetic algorithm proposed by Chu and Beasley, combined with exact optimization. The testing bench for the proposed methodology was chosen to be the Colombian power system of 93 buses and 155 candidate lines. The results obtained enhance the traditional solution for the Colombian power system regarding the transmission network planning study.

La operación desbalanceada de los sistemas de distribución deteriora la calidad de la potencia y aumenta los costos de inversión y operación. La reconfiguración de alimentadores y el intercambio de fases son los dos principales enfoques para balance de fases, siendo el primero más difícil de llevar a cabo debido al número reducido de seccionalizadores disponibles en la mayoría de los sistemas de distribución. Por otro lado, el intercambio de fases constituye una alternativa directa, efectiva y de bajo costo para el balance de fases. La contribución principal de este artículo es la propuesta de un modelo de optimización y una técnica de solución para el planeamiento de balance de fases en sistemas de distribución. En cuanto al modelo de optimización, se propone una formulación no lineal entera mixta. Por otro lado, la técnica de solución propuesta consiste en un algoritmo genético especializado. Para mostrar la eficacia de la metodología propuesta varios ensayos son realizados con dos sistemas de distribución de 37 y 19 barras, este último con diferentes modelos de carga. Los resultados muestran que además de conseguir el objetivo principal de reducción de pérdidas, el balance de fases permite obtener otros beneficios técnicos como el mejoramiento del perfil de tensiones y reducción de la congestión en las líneas del sistema.MSC: 87.55.de, 90C59

En este artículo se propone una metodología para solucionar el problema del planeamiento multiobjetivo de sistemas de distribución de energía eléctrica, empleando un algoritmo elitista de ordenamiento no dominado (NSGA-II). Esta metodología considera cuatro modelos matemáticos, donde las funciones objetivo son costos fijos, costos variables, costos fijos y variables, y confiabilidad de la red; como conjunto de restricciones se tienen criterios técnicos y operativos. Al solucionar cada uno de estos modelos se identifican los elementos comunes, los cuales son fijados para la siguiente etapa del proceso; esto se repite hasta hallar una configuración final del sistema. De esta forma, en cada paso del algoritmo se generan especies de cortes, los cuales reducen el espacio de solución. La metodología es verificada con un sistema de distribución de la literatura especializaday se obtienen resultados que muestran la efectividad del método al encontrar un punto de equilibrio entre todos los objetivos considerados.

En este trabajo se propone resolver el problema de resolver el problema de flujo de potencia óptimo en sistemas de distribución AC/DC bajo un enfoque de nexo energía-agua-carbono para el desarrollo sostenible de comunidades aisladas. En el problema se considera la operación óptima de los elementos de la red AC/DC (voltajes, corrientes, el índice de modulación de los convertidores y el estado de operación del convertidor, es decir, si debe trabajar como inversor o rectificador), la operación óptima del generador diésel para disminuir las emisiones de dióxido de carbono, la operación óptima de los sistemas de baterías para aprovechar al máximo las fuentes renovables y así reducir las emisiones de dióxido de carbono y la operación óptima de la planta desalinizadora de agua de mar y el tanque de agua (operación óptima de las bombas de vaciado y llenado del tanque). En este trabajo se plantea un nuevo modelo no lineal entero mixto que permite representar el problema propuesto. Este modelo permite considerar la eficiencia de los convertidores y los sistemas de baterías. El modelo es implementado en GAMS y resuelto con el solucionador de optimización comercial BONMIN. Los resultados obtenidos muestran que los recursos energéticos distribuidos permiten disminuir las emisiones de dióxido de carbono y los costos operativos de la red eléctrica y del nexo de la comunidad aislada en aproximadamente un 36%.

En este artículo se presenta una metodología para la reubicación óptima de transformadores en sistemas de distribución. El problema es formulado como un modelo de optimización multiobjetivo de tipo lineal entero, en el cual se consideran costos de inversión y operación, y el beneficio obtenido por concepto de activos reconocidos por cargos por uso según lo estipulado en la Resolución CREG 097 de 2008. El modelo es resuelto mediante el algoritmo de optimización multiobjetivo NSGA II. Para verificar la validez de la metodología se emplea un sistema de distribución real, perteneciente a una electrificadora en Colombia, en el cual se consideran transformadores de distribución monofásicos y trifásicos. Los resultados obtenidos en comparación con el caso en que no se considera la reubicación de transformadores de distribución, reflejan la importancia de esta metodología y sus beneficios para los operadores de red, y además sirve como herramienta de soporte para el cumplimiento de las normativas establecidas por entes reguladores que definen la cargabilidad adecuada de los transformadores de distribución.MSC: 90Cxx, 90C29

Este trabajo presenta un algoritmo de Branch and Bound para resolver el problema del planeamiento de Sistemas de Distribución de Energía Eléctrica considerando el dimensionamiento y localización de nuevas subestaciones, así como también las rutas de nuevos alimentadores primarios. El modelo matemático del problema es clasificado como Lineal Entero Mixto (PLEM) y presenta explosión combinatorial.

En este artículo, se presenta una metodología para resolver el problema de la expansión del sistema de distribución de baja tensión. Para solucionar este problema, se elabora un modelo trifásico con los diferentes costos operativos y de diseño que incluyen el efecto del desequilibrio, reubicación y repotenciación de elementos existentes, y localización y dimensionamiento de elementos nuevos. Como costos operativos, se consideran las pérdidas de energía en fases y neutros de conductores. Para resolver el modelo, se usa el algoritmo genético de Chu-Beasley. La metodología fue probada, usando un sistema de 54 nodos y 57 líneas propuestas y analizado bajo condiciones de equilibrio y desequilibrio. Los resultados obtenidos son de buena calidad porque presentan un bajo nivel de pérdidas como resultado de una efectiva localización de transformadores, una adecuada selección del calibre de conductores y un buen equilibrio de fases.

En este artículo se propone una metodología para resolver el problema de ruteo considerando múltiples depósitos (MDVRP). El modelo contempla situaciones con y sin restricción de distancia. En el proceso de búsqueda se aceptan soluciones infactibles por sobrecarga en vehículos, depósitos y longitud de ruta, las cuales son llevadas como penalidades en la función objetivo. Para su solución es implementado el algoritmo de Búsqueda Local Iterada (Iterated Local Search). En la construcción de la solución inicial se usan heurísticas basadas en técnicas de clusterización. La metodología es verificada usando casos de prueba de la literatura, los resultados obtenidos y tiempos de cómputo son comparados con los registros existentes.

Este artículo introduce una metodología para abordar la gestión logística al generar planes de trabajo basado en el problema del Agente Viajero Múltiple (MTSP) y tienen como objetivo la minimización de costos, que puede manifestarse en dos formas: la distancia o el tiempo requerido para la ejecución de los planes de trabajo. Se emplean dos métodos para medir la distancia: el primero calcula distancias esféricas utilizando la fórmula de Haversine, y el segundo aprovecha datos de Google Maps para obtener información de tráfico asociada a tiempos de viaje. Uno de los propósitos de esta metodología es validar los beneficios de llevar a cabo optimizaciones en rutas múltiples que se ven afectadas por variables de tráfico, que se traducen en tiempos de recorrido, sobre una arquitectura de software moderna, modular y de rápida implementación. Para resolver el modelo matemático, se utiliza el algoritmo genético Chu-Beasley con mejoramientos a través del operador Or-Opt, con el objetivo de obtener soluciones de calidad con tiempos razonables en la planificación logística diaria. En la etapa de análisis de resultados, se llevaron a cabo pruebas con instancias obtenidas de ubicaciones reales de empresas cuyas operaciones se ven afectadas por el rendimiento logístico. Los resultados del estudio se compararon simulando un experto en el área utilizando el algoritmo del vecino más cercano como referencia y centrándose en la variable de distancia, evidenciando mejoras significativas y confirmando el beneficio del uso del planeamiento logístico usando algoritmos de optimización con variables de tráfico.

En este artículo se propone una metodología para la compra y venta de energía que considera elementos almacenadores de energía en la operación de sistemas de distribución de energía eléctrica, y su objetivo es mejorar las utilidades del operador de red con un adecuado manejo de la curva de carga. En la formulación del problema son propuestos dos modelos matemáticos cuya función es minimizar el costo de compra de la energía eléctrica. El primer modelo (lineal) incluye la compra de energía y el segundo (no lineal) considera, además de lo anterior, las pérdidas técnicas de energía del sistema de distribución. Ambos modelos matemáticos consideran restricciones ope- rativas de los almacenadores de energía y de la red de energía eléctrica. La metodología propuesta puede ser usada por los operadores de red como una estrategia para la compra y venta de energía; además, proporciona una herramienta matemática que puede ser aplicada en la operación y el planeamiento de sistemas de distribución de energía, considerando elementos almacenadores de energía. La metodología propuesta es verificada empleando dos sistemas de prueba de diferente tamaño, con lo cual se obtienen resultados que corroboran un beneficio económico cuando se usan almacenadores de energía en la operación de los sistemas de distribución.