Optimal Power Flow through Artificial Intelligence Techniques - Hernandez, Cesar; Sánchez Huertas, William; Gómez, Víctor (Tecnura, 2021)
Contexto: La integración de los métodos de optimización en los diversos procesos llevados a cabo por un sistema de energía eléctrica que busca la eficiencia energética ha llevado a resultados satisfactorios en la reducción del consumo, así como en términos de pérdidas técnicas, aumento de seguridad y confiabilidad del sistema. Objetivo: El propósito de este artículo es identificar un método que ofrezca el mejor resultado de optimización para el flujo de energía de un sistema de distribución de energía con 10 nodos a 13.2 kV. Metodología: Los resultados de los perfiles de voltaje se presentan para un sistema de distribución de energía de 10 nodos utilizando el método de Newton Raphson. Posteriormente, el sistema se optimiza utilizando algoritmos genéticos y de colonias de hormigas. Resultados: Su implementación determinó que la suma de las posibles diferencias de las líneas de distribución se reduce notablemente con el algoritmo genético. Sin embargo, el código de optimización de la colonia de hormigas tarda menos tiempo en ejecutarse y tiene un número menor de iteraciones. Conclusiones: La optimización más eficiente se logra con el algoritmo genético ya que la evolución de la población muestra mejores niveles de optimización en comparación con el algoritmo de colonias de hormigas. Financiamiento: Universidad Francisco José de Caldas y Colciencias