UNIVERSIDAD TÉCNICA DE ORURO FACULTAD NACIONAL DE INGENIERÍA INGENIERÍA ELÉCTRICA Y ELECTRÓNICA ELT 4100 PLANIFICACIÓN DINAMICA DE SISTEMAS DE TRANSPORTE DE ENERGIA APLICANDO ALGORITMOS GENETICOS (INFORME DE INVESTIGACIÓN) MCs. Ing. Armengol Blanco Benito Oruro, Agosto de 2007
43
Embed
PLANIFICACIÓN DINAMICA DE SISTEMAS DE …docentes.uto.edu.bo/ablancob/wp-content/uploads/informe_investiga... · PLANIFICACIÓN DINAMICA DE SISTEMAS DE TRANSPORTE DE ENERGIA APLICANDO
This document is posted to help you gain knowledge. Please leave a comment to let me know what you think about it! Share it to your friends and learn new things together.
Transcript
UNIVERSIDAD TÉCNICA DE ORURO FACULTAD NACIONAL DE INGENIERÍA
INGENIERÍA ELÉCTRICA Y ELECTRÓNICA
ELT 4100
PLANIFICACIÓN DINAMICA DE SISTEMAS DE TRANSPORTE DE
ENERGIA APLICANDO ALGORITMOS GENETICOS
(INFORME DE INVESTIGACIÓN)
MCs. Ing. Armengol Blanco Benito
Oruro, Agosto de 2007
ii
Índice General
Índice ii Resumen iv I Introducción 1 1.1 Antecedentes 1 1.2 Planteamiento del problema 2 1.3 Justificación 2 1.4 Objetivos 4
2.5 Modelación Dinámica Integrada 23 III Desarrollo del Software 26 3.1 Introducción 26 3.2 Lenguaje de Programación 26 3.3 Algoritmo Genético Propuesto para la Planificación 26
3.4 Generación de la Población Inicial en la Planificación Dinámica 29 3.5 Algoritmo Genético Implementado 30 3.6 Diagrama de Flujo 31 3.7 Sistema de Prueba 32 3.8 Análisis de resultados 32
iii
IV Conclusiones y Desarrollos Futuros 36 4.1 Introducción 36 4.2 Conclusiones 36 4.3 Desarrollos Futuros 37 Referencias Bibliográficas 38 Anexos Anexo A Listado Programa Fuente 40 Anexo B Salida Para el Sistema de Prueba 54
iv
Resumen
En este documento se presenta, los resultados del trabajo de investigación sobre
el problema de la planificación dinámica de sistemas de transporte de energía
eléctrica aplicando algoritmos genéticos.
Se desarrolló una herramienta para la planificación dinámica de sistemas
eléctricos de potencia.
Los resultados presentados al considerar un sistema de prueba de 4 barras y 4
líneas son alentadores y prometedores para su aplicación a sistemas eléctricos
reales las cuales son gran dimensión.
El presente trabajo, es la prosecución de la línea de investigación sobre la
programación evolutiva aplicada a los problemas de sistemas eléctricos de
potencia desarrollados en la Carrera de Ingeniería Eléctrica.
1
I INTRODUCCIÓN
1.1 Antecedentes
La creciente necesidad de energía eléctrica por parte de la sociedad motiva un
aumento sostenido en la capacidad generadora de los sistemas eléctricos de
potencia. Además, la necesidad de un suministro eléctrico eficiente, confiable y de
bajo costo conduce a la imperiosa integración e interconexión de distintos
sistemas eléctricos a través de sistemas de transporte, así como a la permanente
incorporación de nuevos dispositivos y tecnologías que permiten una mejor
operación del sistema eléctrico. En otras palabras, los sistemas eléctricos de
potencia son sistemas dinámicos de enorme complejidad, su expansión requiere
de nuevas técnicas y herramientas de planificación apropiadas y su operación
eficiente requiere del uso de técnicas de análisis que permitan la toma de
decisiones bajo estas condiciones.
El problema de la planificación estática de la expansión de sistemas de transporte
de energía eléctrica solo considera un único horizonte de planificación. De este
modo, se debe determinar la localización y tipo de inversión que debe ser
realizada para el valor presente del costo total de operación e inversión sea
mínimo para el periodo de tiempo considerado. En la planificación estática se
asume que todas las inversiones se realizan en el mismo instante del tiempo y al
comienzo del horizonte de planificación.
En la investigación que antecede al presente trabajo, se consideró solamente una
planificación estática, es decir, una planificación a corto plazo, sin embargo, la
demanda de electricidad en el país y en la región crece a un ritmo sostenido y
variable entre periodos, por tanto, tiene un comportamiento dinámico. Aunque, es
necesario recalcar que el crecimiento de la demanda es muy baja comparada con
los países vecinos.
2
Para satisfacer dicha demanda de manera óptima, será imprescindible expandir el
sistema eléctrico tanto en generación, en transmisión como en distribución a costo
mínimo considerando varios periodos, es decir, se debe realizar una planificación
dinámica de la expansión del sistema de transporte del sistema eléctrico de
potencia.
1.2 Planteamiento del problema
Las empresas de electricidad tanto de generación, transporte y distribución con el
objetivo de satisfacer la demanda de electricidad, deben invertir en nuevas
centrales de generación, líneas de transporte y redes de distribución, de tal modo,
que las inversiones asociadas a la expansión del sistema eléctrico sean mínimas
óptimamente, cumpliendo con las restricciones de red y operación, como también
con restricciones de tipo ambiental y de tipo legal. Sin embargo, las empresas
requieren aplicar software y metodologías que optimicen sus decisiones para
invertir capital y puedan recuperarlo en forma segura.
Por lo expuesto líneas arriba, se requiere desarrollar modelos de optimización y
aplicar metodologías para resolver el problema de la expansión del sistema
eléctrico que es un problema de planificación a largo plazo.
1.3 Justificación
SI bien, los métodos clásicos de optimización y programación matemática, se
aplicaron exitosamente para resolver los problemas asociados con la expansión
de sistemas eléctricos de potencia, requieren la utilización de software comercial
de alto costo.
3
En este trabajo de investigación, se enfoca en la aplicación de una de las técnicas
heurísticas como son los algoritmos genéticos para resolver los problemas de la
planificación dinámica de los sistemas de transporte de energía eléctrica.
Los algoritmos genéticos, son una parte sustancial de la programación evolutiva.
Sus aplicaciones en el campo de la ingeniería eléctrica son muy amplias y
presentan ventajas con respecto a las metodologías tradicionales empleadas en la
programación matemática y optimización.
El software necesario que se requiere para realizar la planificación dinámica de la
expansión del sistema de transmisión, es muy costoso para las empresas
eléctricas y en algunos casos se hace prohibitivo para las empresas pequeñas.
Estas empresas por su tamaño y precariedad, todavía no se adecuaron a la
reglamentación de la Ley de Electricidad. Con esta investigación se pretende
apoyar a las empresas pequeñas en la planificación de la expansión de su red de
transmisión eléctrica.
Como producto de la investigación, se desarrolla una herramienta para la
planificación de sistemas eléctricos de potencia. Esta herramienta, podrá apoyar al
trabajo de las empresas eléctricas del país.
La presente investigación, se puede justificar por su conveniencia e implicaciones
prácticas para las empresas eléctricas, por su valor teórico o utilidad metodológica
en la aplicación de los algoritmos genéticos a problemas de sistemas eléctricos de
potencia y finalmente repercutirá en beneficio social por las tarifas reducidas a los
consumidores finales debido a que el costo de inversión de la expansión del
sistema eléctrico, se realiza a costo mínimo.
4
1.4 Objetivos
El objetivo de la investigación es la comprensión, descripción, descubrimiento y
generación de hipótesis sobre la aplicación de la técnica heurística de los
algoritmos genéticos en problemas de la planificación dinámica de SEP.
Por lo tanto, los objetivos que se persiguen con la investigación, se pueden dividir
en objetivos generales y objetivos específicos.
1.4.1 Objetivos Generales
Los objetivos generales de ésta investigación, son:
Impulsar el desarrollo de la investigación en la Carrera de Ingeniería
Eléctrica y Electrónica.
Apoyar al desarrollo de herramientas computacionales que permitan a las
empresas del sector eléctrico a resolver problemas de planificación
dinámica de su expansión.
1.4.2 Objetivos Específicos
Los objetivos específicos de la presente investigación, son:
Aplicar la técnica heurística de los algoritmos genéticos al problema de la
expansión de los sistemas de transporte de energía eléctrica a largo plazo.
Desarrollar una herramienta para encarar la planificación dinámica de los
sistemas de transporte de energía.
Publicar los resultados de la investigación desarrollada.
5
1.5 Revisión Bibliográfica
Antes de la década de los años 1980, el desarrollo de redes de transmisión fue
emprendido en gran parte de conformidad con la planificación determinista y los
padrones de diseño.
Un patrón comúnmente sostenido era el criterio de n - 1. El criterio de n - 1 dice
que un enlace de transmisión de la red debe ser diseñado con el objeto de
mantener el suministro de energía a los clientes ante la eventualidad de la pérdida
de cualquier carga solo afecte a un segmento pequeño de la red.
El problema es crítico especialmente en horas punta, donde la capacidad de la red
puede ser rebasada por el excesivo consumo de energía. La demanda máxima del
sistema exige que la generación brinde su máximo esfuerzo para satisfacer la
demanda máxima durante algunas horas del año. En el resto del periodo no existe
sobrecarga en la red, y el sistema eléctrico puede operar sin problemas
satisfaciendo todos los requerimientos en cuanto a calidad del servicio.
Para cubrir adecuadamente la demanda máxima de potencia, debe haber
suficiente capacidad de generación de potencia y presentar márgenes aceptables
de generación. Por otra parte, el sistema de transporte de energía eléctrica:
Líneas de transmisión y transformadores deben trabajar con márgenes aceptables
en cuanto a estabilidad dinámica y sobrecarga respectivamente. Por lo tanto,
existen dos problemas para enfrentar el crecimiento de la demanda de potencia:
La expansión de los sistemas de generación y transporte, estos problemas están
interrelacionados entre sí.
En el presente trabajo de investigación, se trata el problema de la mejor solución
de la expansión del sistema de transporte de energía eléctrica, para lo cual se
realizó la revisión bibliográfica correspondiente.
6
M. Emmerten y D. Somatilake [1], presentan un breve esbozo del desarrollo de
redes de transmisión considerando la planificación determinística considerando el
criterio N-1 y enfoca la planificación probabilística presentando tres métodos
probabilísticas para la planificación de la transmisión.
J. Léotard [2], presenta un análisis del efecto de la desregulación en la industria
eléctrica que introduce la competencia entre los generadores, el uso obligatorio de
mejores tecnologías así como la situación económica respecto al uso y ampliación
de la red de transmisión eléctrica. La tesis introduce la noción de inversión óptima
en capacidad de transmisión al considerar el tiempo y la razón de inversión
tomando en cuenta la generación óptima. Presenta dos alternativas de esquema
de precios, las cuales consideran la existencia de incertidumbre en el uso futuro
del sistema y al mismo tiempo reconoce la necesidad de coordinación de las
políticas de inversión en generación y transmisión. El primer esquema está basado
en la existencia de contratos para la capacidad de transmisión a largo plazo, el
segundo esquema asume una condición de mercado perfecto y subvención para
el proveedor de transporte. Finalmente, considera la existencia de falta de
capacidad que depende de los costos de líneas de transmisión y no recuperación
de los costos de inversión como la principal causa de falla de provisión de
capacidad de transmisión.
El tamaño de los sistemas eléctricos de potencia de hoy en día, la incertidumbre
en las tasas de crecimiento de la demanda y en la ubicación de la generación,
convierten el problema de planificación de transmisión en un problema de gran
escala, estocástico y combinatorio.
J. Ceciliano y R. Nieva [3], presentan un método de programación evolutiva para la
planificación de redes de transmisión en sistemas eléctricos de potencia. Este es
un problema entero mixto y no lineal, con una naturaleza combinatoria que
conduce a un número muy grande de soluciones posibles para sistemas eléctricos
7
de mediana y gran escala. Describen brevemente el problema de planificación de
transmisión y posteriormente se formula en términos matemáticos. El algoritmo
propuesto de programación evolutiva se aplica a una red eléctrica de gran escala
que es representativa del sistema eléctrico mexicano. Es una metodología para la
planificación estática.
J. A. Hernández, et al. [4], presentan las características generales de un modelo
para la planificación integrada de la expansión a largo plazo del sistema eléctrico y
del sistema de transporte de gas natural. El modelo se basa en un criterio de
mínimo costo, y fue diseñado con el fin de coordinar los factores que
interrelacionan la planificación de ambos sistemas. El modelo logra aprovechar a
un mismo tiempo las economías de escala de las redes de transporte de energía
eléctrica y de gas natural, situación que permite una “competencia” más equitativa
entre ambas redes. Se presentan algunos de los resultados más representativos
de un problema hipotético con el fin de ilustrar las capacidades del modelo.
A. Escobar et al. [5], presentan una metodología para resolver el problema de la
planificación de la expansión de la transmisión desde el punto de vista estático y
dinámico. En esos modelos son incluidos conceptos de mercado abierto. En la
planificación, el modelo estático determina dónde y cuánto de equipos deben ser
instalados y el modelo dinámico determina adicionalmente cuándo instalar los
nuevos equipos. Por otra parte, como consecuencia de la operación de los
sistemas eléctricos en ambientes competitivos, surge la necesidad de adicionar a
los modelos anteriores conceptos que lleven en cuenta costos de mercado. Se
presentan resultados para la planificación estática, analizando el sistema eléctrico
colombiano y el sistema eléctrico norte-nordeste brasilero.
J. McCalley, et al. [6], presentan modelos para planificar la expansión del sistema
de transporte eléctrico basado en la reconfiguración de bancos de condensadores
conmutables. Resuelven el problema utilizando un modelo de optimización para
determinar la época, tipo y ubicación de nuevas adiciones de la instalación de
8
transmisión dadas el coste de la inversión y la producción, el beneficio del
consumo, y las restricciones sobre la confiabilidad y las capacidades de equipo. El
modelo de optimización es un problema de programación no lineal entero mixto
que determina el óptimo que se traducen en menores costes de producción e
inversiones en la transmisión.
Asimismo, consideran la compensación serie que permite aumentar la capacidad
de transporte de las líneas de transmisión involucradas y la compensación en
derivación que permite un mejor perfil de tensión del sistema.
A. Escobar [7], presenta una nueva metodología para realizar la planificación
dinámica de la expansión de sistemas de transmisión. Se describe el problema de
la planificación de sistemas eléctricos, se presentan conceptos de planificación
estática y dinámica, y se formula el problema de la planificación dinámica de la
expansión de la transmisión, el cual debe definir no solo la localización, tipo y
cantidad sino también, el instante en que deben realizarse las inversiones, de
modo que el sistema se ajuste en forma optimizada al crecimiento continuo de la
oferta y la demanda de energía. Se parte del modelo estático (una sola etapa) y se
formula la planificación dinámica en múltiples etapas utilizando para esto modelos
clásicos de representación de redes de transmisión: modelo de transportes,
modelo de flujo de carga DC y modelos híbridos. La metodología, se implementa
mediante la técnica de los algoritmos genéticos y se aplica al sistema eléctrico
colombiano.
A. Blanco [8], presenta un trabajo de investigación sobre la aplicación de los
algoritmos genéticos en problemas de optimización de la planificación estática de
sistemas eléctricos de potencia. Se enfoca, la expansión de los sistemas de
transmisión desde la perspectiva técnica, desarrollando un modelo de expansión
estático, el cual es resuelto mediante la técnica de los algoritmos genéticos.
9
E. da Silva, et al., [12], describen la aplicación de un algoritmo genético mejorado
(IGA) para resolver el problema de la planificación de la expansión de la red de
transmisión eléctrica (TNEP). Los algoritmos genéticos (GA) han demostrado ser
capaces de resolver los problemas de optimización no-convexo, no-lineal y entero-
mixto, como es el problema de TNEP y mucho mejor que la diferentes
metodologías matemáticas. Algunas características especiales han sido añadidas
al algoritmo genético básico (GA) para mejorar su rendimiento en resolver el
problema de TNEP. Los resultados obtenidos revelan que el AG representa un
enfoque prometedor para resolver el problema. En este trabajo, son enfatizados
los aspectos teóricos del AG aplicado al problema.
En base a la revisión bibliográfica, esta investigación sigue los lineamientos
expuestos en [3] y [7].
1.5.1 Estado del Arte
El estado del arte en que se encuentra el tema de investigación en el país, no se
tiene conocimiento de estas metodologías que se hayan aplicado, por lo tanto, es
una temática nueva.
A nivel internacional, se aplicaron algunas metodologías para la expansión de los
sistemas eléctricos tomando modelos DC.
1.6 Hipótesis
La hipótesis de la investigación, se resume a lo siguiente: