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An efficient hybrid metaheuristics optimization technique applied to the AC electric transmission network expansion planning

dc.contributor.authorMorquecho Salto, Edgar Gonzalo
dc.contributor.authorTorres Contreras, Santiago Patricio
dc.contributor.authorCastro, Carlos A.
dc.date.accessioned2021-08-03T21:30:21Z
dc.date.available2021-08-03T21:30:21Z
dc.date.issued2021
dc.descriptionEl problema de la planificación de la expansión de la red de transmisión (TNEP) consiste en determinar las adiciones de infraestructura necesarias, dentro de un horizonte de planificación, para minimizar una función de objetivo de inversión mientras se cumplen algunas limitaciones operativas y físicas. Incluso utilizando modelos simplificados para representar la red eléctrica, el TNEP se convierte en un problema de optimización muy complejo, combinatorio y no convexo. En los últimos años, se ha propuesto el modelo de red de corriente alterna (CA) completa para formular el problema TNEP. Debido a su complejidad, se requieren técnicas de optimización más robustas y eficientes para resolver la formulación de CA. Este artículo propone una nueva técnica metaheurística híbrida eficiente para resolver el problema TNEP. Adicionalmente, presenta un amplio estudio comparativo que incluye diferentes potentes técnicas de metaheurísticas de optimización convencionales, emergentes e híbridas aplicadas para resolver el problema TNEP estático a largo plazo, utilizando el modelo AC, considerando los costos de compensación de potencia operativa y reactiva. Los resultados de la simulación se muestran para tres sistemas de prueba: sistema Garver de 6 buses, sistema IEEE de 24 buses y el sistema IEEE 118-bus.
dc.description.abstractThe transmission network expansion planning (TNEP) problem consists of determining the necessary infrastructure additions, within a planning horizon, to minimize an investment objective function while meeting some operational and physical constraints. Even using simplified models to represent the electric network, the TNEP becomes a very complex, combinatorial and non-convex optimization problem. In recent years, the full alternating current (AC) network model has been proposed to formulate the TNEP problem. Due to its complexity, more robust and efficient optimization techniques to solve the AC formulation are required. This paper proposes a new effcient hybrid metaheuristic technique to solve the TNEP problem. Additionally, it presents a comprehensive comparative study including different powerful conventional, emerging and hybrid optimization metaheuristics techniques applied to solve the static, long-term TNEP problem, using the AC model, considering both operating and reactive power compensation costs. Simulation results are shown for three test systems: Garver 6-bus system, IEEE 24-bus system and the IEEE 118-bus system.
dc.identifier.doi10.1016/j.swevo.2020.100830
dc.identifier.issn2210-6502
dc.identifier.urihttps://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-85099506916&doi=10.1016%2fj.swevo.2020.100830&partnerID=40&md5=58fd235e79c8024d3c392907c7b3dc25
dc.language.isoes_ES
dc.sourceSwarm and Evolutionary Computation
dc.subjectAC model
dc.subjectElectric energy systems
dc.subjectHybrid-metaheuristics
dc.subjectOptimization
dc.subjectParallel processing
dc.subjectTransmission network expansion planning
dc.titleAn efficient hybrid metaheuristics optimization technique applied to the AC electric transmission network expansion planning
dc.typeARTÍCULO
dc.ucuenca.afiliacionMorquecho, E., Universidad de Cuenca, Departamento de Ingeniería Eléctrica, Electrónica y Telecomunicaciones(DEET), Cuenca, Ecuador
dc.ucuenca.afiliacionTorres, S., Universidad de Cuenca, Departamento de Ingeniería Eléctrica, Electrónica y Telecomunicaciones(DEET), Cuenca, Ecuador
dc.ucuenca.afiliacionCastro, C., Universidade Estadual de Campinas, Campinas, Brasil
dc.ucuenca.areaconocimientofrascatiamplio2. Ingeniería y Tecnología
dc.ucuenca.areaconocimientofrascatidetallado2.2.1 Ingeniería Eléctrica y Electrónica
dc.ucuenca.areaconocimientofrascatiespecifico2.2 Ingenierias Eléctrica, Electrónica e Información
dc.ucuenca.areaconocimientounescoamplio07 - Ingeniería, Industria y Construcción
dc.ucuenca.areaconocimientounescodetallado0713 - Electricidad y Energia
dc.ucuenca.areaconocimientounescoespecifico071 - Ingeniería y Profesiones Afines
dc.ucuenca.correspondenciaTorres Contreras, Santiago Patricio, santiago.torres@ucuenca.edu.ec
dc.ucuenca.cuartilQ1
dc.ucuenca.factorimpacto1.46
dc.ucuenca.idautor0106742000
dc.ucuenca.idautor0102448958
dc.ucuenca.idautorSGRP-4297-3
dc.ucuenca.indicebibliograficoSCOPUS
dc.ucuenca.numerocitaciones0
dc.ucuenca.urifuentehttps://www.journals.elsevier.com/swarm-and-evolutionary-computation
dc.ucuenca.versionVersión publicada
dc.ucuenca.volumenVolumen 61
dspace.entity.typePublication
relation.isAuthorOfPublication9c4a20ca-f4af-4206-8012-43c618af2170
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