APLICACIÓN DE HERRAMIENTAS DE OPTIMIZACIÓN PARA DETERMINAR LA INSTALACIÓN DE RECONECTADORES, APLICADO AL SISTEMA DE DISTRIBUCIÓN DE EPM   Carlos Andrés García Montoya, Msc ingeniería Luis Fernando Rojas Rios, Especialista Gerencia Mantenimiento Epm, Colombia

Contenido Quiénes somos? Introducción Objetivo del proceso Método Justificación Resultados Conclusiones

EPM en cifras Cobertura geográfica Ámbito de cobertura Mercado EPM Total Municipios Atendidos 123 Área Atendida km2 59,762 Total Clientes 1,726,278 % Urbanos 81% % Rurales 19% Clientes por km2 28.8 Oficinas de Atención 142 Información a diciembre de 2008 El mercado tradicional del negocio de Distribución y Comercialización energía había sido, básicamente, Medellín y su Área Metropolitana, partir de julio de 2007 se atiende también el Mercado Regional.

Conformación del sistema INFRAESTRUCTURA DEL SISTEMA DE TRANSMISIÓN Y DISTRIBUCIÓN 133 SUBESTACIONES 4,447 MVA INSTALADOS EN TRANSFORMACIÓN 114 CIRCUITOS A 44 kV 740 CIRCUITOS A 13.2 Kv 99,301 TRANSFORMADORES DE DISTRIBUCIÓN 5,838 MVA INSTALADOS EN DISTRIBUCIÓN 60,255 KILOMETROS DE REDES 732 220 kV 1,217 110 kV 1,246 44 kV 28,589 13.2 kV 28,471 240/120 V

Introducción – Entorno de negocio Epm es una empresa industrial y comercial del estado. Como todas la empresas de distribución en Colombia, se han visto avocada a optimizar sus procesos para obtener la rentabilidad esperada de los inversionistas. Por esta razón, se requiere operar los sistemas con criterios técnicos de economía, confiabilidad, y seguridad para garantizar la calidad del servicio a los clientes, cumpliendo con las normas técnicas exigidas y los mejores índices de calidad del servicio

Justificación del proyecto Características del sistema Sistemas complejos Longitud de redes considerable Elementos asociados de gran volumen Cargas de tipo industrial, comercial y residencial, urbanas y rurales Es necesario implementar herramientas que permitan la identificación de los puntos para instalar equipos de protección y maniobra (EP&M).

Objetivo del proyecto Se pretende mejorar los indicadores de calidad del servicio (SAIFI y SAIDI) y disminuir la energía no suministrada (ENS). Con el fin de garantizar la satisfacción de los clientes, la disminución de las compensaciones económicas para los peores servidos. Decisión depende de : Variables de tipo técnico. Valor de la inversión. De la disponibilidad del equipo para ser instalado. Posibilidad de reubicación. Restricciones de tipo operativo como es la política de coordinación de protecciones. Requerimientos del ente regulador (CREG).

Método Se pretende determinar la ubicación más optima de los reconectadores existentes en un sistema de distribución para lo cual no necesariamente se considera una inversión inicial. Se considera que la empresa ha realizado las inversiones en un momento anterior y que por la dinámica de los sistemas de distribución y por acciones de mantenimiento preventivo, los ramales que en un momento eran críticos en un momento posterior la prioridad ha cambiado. O también por el ingreso de otras cargas críticas es necesaria la reubicación de un equipo.  

Método

Algoritmo Genético   Se usa denominado Algoritmo Evolutivo tipo SPEA (Strength Pareto Evolutionary Algorithm). Los operadores genéticos definidos para el algoritmo son: selección, cruce y mutación. Se validada como criterio de convergencia si se ha llegado a la generación máxima, la cual fue definida dentro la carga de parámetros del algoritmo, igual como sucedió con los el cruce y la mutación.

Componentes del Trabajo Modelo Empleado Componentes del Trabajo Funciones objetivo

Resultados Se desarrolló un aplicativo que soluciona un problema de tipo multivariable que ofrece soluciones óptimas en un tiempo razonable y sobre todo que ayuden a mejorar la toma de decisión sobre la cantidad óptima y los sitios de la instalación de los reconectadores. Con el desarrollo de la herramienta se logra la localización de reconectadores minimizando los indicadores de calidad de servicio y el costo esperado debido a la energía no suministrada ante fallas del sistema . Se evalúa una gran cantidad de escenarios posibles que de manera manual sería imposible efectuarla. Además, se logra la optimización en tiempos razonable considerando la cantidad de información procesada dentro de los casos de estudio.

Conclusiones Se adoptan herramientas computacionales avanzadas y nuevas formas de hacer las tareas de operación y mantenimiento de las redes haciéndolas de una manera eficaz y eficiente.  Con la aplicación las herramientas de optimización se logran tomar decisiones que satisfacen las necesidades tanto de las empresas distribuidoras de energía como de sus clientes ya que permite hacer una identificación objetiva de las necesidades de equipos de protección y maniobra tanto desde el punto de vista económico como de calidad del producto entregado.   Se logró obtener un modelo que cumple con los requisitos planteados en cuanto a tiempos de procesamiento y a los criterios de calidad de la respuesta requerida por el sistema.