Reducción del espacio de búsqueda aplicada a la planificación óptima de sistemas transmisión de energía eléctrica de gran escala
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Date
2025-09-24
Authors
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Publisher
Universidad de Cuenca. Facultad de Ingeniería
Abstract
Transmission Network Expansion Planning (TNEP) is an essential activity to ensure that the electric power system can meet future demand at the lowest cost while meeting technical and environmental constraints. The current challenge for implementing any TNEP methodology is the computational complexity derived from the size of transmission systems and the high number of candidate lines, which results in large search spaces and therefore unmanageable computation times. For that reason, in this work, we propose a methodology based on Search Space Reduction (SSR) using clustering algorithms to produce a subset or group of candidate lines in which the optimal solution is ideally found. The performance of unsupervised algorithms such as Kmeans, PAM, and CLARA is compared, considering the overload, cost benefit, and least effort criteria as clustering methods. To validate that the search subspace contains the optimal solution, the Improved version of DE-PBILc hybrid metaheuristic (IDE PBILc) is used as an optimization technique. Finally, the methodology is applied to four electrical test systems of different scales: the 6-bus Garver system, the 24-bus IEEE system, the modified 118-bus IEEE system, and the modified 300-bus IEEE system. This results in significant reductions in processing time, 12.05%, 98.85%, 78.81%, and 95.76%, respectively, due to the reduction in computational complexity. It is also verified that the optimal solution is part of the subspace obtained for each of the test systems.
Resumen
La Planificación de la Expansión del Sistema de Transmisión (TNEP) es una actividad esencial para garantizar que el sistema de energía eléctrica pueda satisfacer la demanda futura al mínimo costo cumpliendo restricciones técnicas y ambientales. El actual desafío para llevar a la práctica cualquier metodología de TNEP es la complejidad computacional derivada del tamaño de los sistemas de transmisión y el alto número de líneas candidatas para la expansión, lo que resulta en espacios de búsqueda grandes, y por ende tiempos de computación inmanejables. Por lo tanto, en este trabajo se propone una metodología basada en la Reducción del Espacio de Búsqueda (SSR) utilizando algoritmos de agrupamiento, para producir un subconjunto o grupo de líneas candidatas en el cual idealmente se encuentre la solución óptima. Se compara el desempeño de los algoritmos no supervisados tales como Kmeans, PAM y CLARA, considerando como método de agrupamiento al criterio de sobrecarga, de costo-beneficio y de mínimo esfuerzo. Para validar que el subespacio de búsqueda contenga la solución óptima se usa como técnica de optimización la metaheurística híbrida Improved version of DE-PBILc hybrid metaheuristic (IDE-PBILc). Finalmente, la metodología es aplicada a cuatro sistemas eléctricos de prueba de distintas escalas, el sistema Garver de 6 barras, IEEE de 24 barras, IEEE de 118 barras modificado e IEEE de 300 barras modificado, obteniendo una reducción significativa del tiempo de procesamiento, 12.05%, 98.85%, 78.81% y 95.76% respectivamente, producto de la reducción de la complejidad computacional. También se comprueba que la solución óptima es parte de los subespacios obtenidos para cada uno de los sistemas de prueba.
Keywords
Electricidad, Metaheurística, Sistema de transmisión, MINLP no convexa
Citation
Código de tesis
TE; 541
Código de tesis
Grado Académico
Ingeniero Eléctrico