Ubicación de generación distribuida para minimización de pérdidas usando un algoritmo genético híbrido

Abstract

RESUMEN: En este artículo se presenta una metodología para la ubicación óptima de Generación Distribuida (GD) usando un algoritmo genético híbrido. En este caso la función objetivo es la reducción de pérdidas. El algoritmo propuesto incorpora una red neuronal artificial para evaluar la función de adaptación y una búsqueda local que permite al algoritmo explorar un espacio de búsqueda más amplio. La contribución principal del artículo es la combinación de técnicas metaheurísticas con técnicas de inteligencia artificial para resolver un problema de optimización multi-modal y no convexo. La metodología propuesta es probada en un sistema de 34 barras mostrando que la ubicación apropiada de las unidades de GD permite reducir las pérdidas activas y mejorar el perfil de tensiones.

ABSTRACT: This paper presents a methodology for optimal Distributed Generation (DG) allocation using a hybrid genetic algorithm. In this case, the objective function is the minimization of power losses. The proposed algorithm involves an artificial neural network to evaluate the fitness function and a local search subroutine that allows the algorithm to explore a wider search space, and eventually, escape from local optimal solutions. The proposed approach was tested on a 34-bus system showing that the proper allocation of DG units allows the reduction of active power losses and the improvement of voltage profile.