EXPANSIÓN DE SISTEMAS ELÉCTRICOS DE Universidad Tecnológica de Pereira

Slides:



Advertisements
Presentaciones similares
Introducción a la Investigación de Operaciones
Advertisements

Programación entera En muchos problemas reales las variables sólo pueden tomar valores enteros Ejemplos: decisiones sobre inversiones, compras, arranques,
Diseño y análisis de algoritmos
Investigación de Operaciones
Teoría de decisiones La teoría de decisiones consiste en tomar una decisión de un conjunto de posibles acciones. Se debe tener en cuenta que existe incertidumbre.
Método de Newton para funciones de varias variables en los Sistema Eléctricos Por Luis Ríos.
Programación Lineal Entera Antonio H. Escobar Z Universidad Tecnológica de Pereira – Colombia Posgrado en Ingeniería – Maestría/Doctorado.
Mauricio Granada Echeverri Universidad Tecnológica de Pereira
Investigación de Operaciones II
El enunciado de esta Ley es el siguiente:   “La suma algebraica de las corrientes de rama en un nodo es cero en cualquier instante de tiempo”. En otras.
5- Problemas de grandes dimensiones: descomposición
Inteligencia Artificial Búsqueda informada y exploración
PROGRAMA DE TECNOLOGIA ELECTRICA UNIVERSIDAD TECNOLOGICA DE PEREIRA
WinQSB Yih-Long Chang Area Coordinator of Operations Management Dupree College of Management Georgia Institute of Technology.
Introducción a las Metaheurísticas
Optimización matemática Algoritmos Genéticos – Parte 2 Por: Antonio H
2- SIMPLEX.
Modelos de Programación Entera - Heurísticas
Optimización Multiobjetivo Por: Antonio H
El algoritmo primal-dual
ESCUELA POLITECNICA DEL EJERCITO COMPUTACIÒN AVANZADA NOMBRES:
Programación Lineal Entera Antonio H. Escobar Z Universidad Tecnológica de Pereira – Colombia Posgrado en Ingeniería – Maestría/Doctorado.
Power System Operation and Control de Allen J. Wood y Bruce F
Tesis para Grado de Ms.C. Optimización de Portafolios de Inversión en Bienes Raíces Mediante Algoritmos de Solución de Restricciones (Chile)
Universidad de los Andes-CODENSA
Programación Lineal Entera
Antonio H. Escobar Zuluaga Universidad Tecnológica de Pereira - Colombia 2014 Introducción a la Optimización matemática Antonio H. Escobar Zuluaga Universidad.
Optimización Combinatoria usando Algoritmos Evolucionistas Problemas de Optimización. Idea: Encontrar una solución "factible" y "óptima" de acuerdo a algún.
EL PODER DE SOLVER.
Programación Lineal Entera Antonio H. Escobar Z Universidad Tecnológica de Pereira – Colombia Posgrado en Ingeniería – Maestría/Doctorado.
Antonio Escobar Z. Pereira – 2012
Optimización, Búsqueda Heurística
Programación Lineal Entera Antonio H. Escobar Z Universidad Tecnológica de Pereira – Colombia Posgrado en Ingeniería – Maestría/Doctorado.
Diplomado en Logística de Negocios
Complejidad de los problemas de decisión
Diseño y análisis de algoritmos
Optimización matemática Algoritmo de Búsqueda Tabú Por: Antonio H
Surge cuando se necesita un modelo costo-efectividad que permita transportar ciertos bienes desde un lugar de origen a un destino que necesita aquellos.
INSTITUTO TECNOLÓGICO DE VILLAHERMOSA. CATEDRATICO:
SEGURIDAD EN SISTEMAS DE POTENCIA
Programación Lineal Entera Antonio H. Escobar Z Universidad Tecnológica de Pereira – Colombia Posgrado en Ingeniería – Maestría/Doctorado.
INVESTIGACION DE OPERACIONES
ESTUDIO DE FLUJOS DE POTENCIA
Antonio Escobar Z. Pereira – 2012
Toma de Decisiones Toda toma de decisión empieza con la detección de un problema. Para tomar la decisión correcta, se debe: Definir el problema en forma.
PLANEAMIENTO DE LA EXPANSIÓN DE SISTEMAS ELÉCTRICOS DE TRANSMISIÓN Antonio Escobar Z. Grupo de Planeamiento Universidad Tecnológica de Pereira 2012.
Programación Lineal Entera Antonio H. Escobar Z Universidad Tecnológica de Pereira – Colombia Posgrado en Ingeniería Maestría en Ingeniería Eléctrica.
Investigación Operativa Introducción Unidad 1
Agustín Larez Félix Guevara Luis Pereyra
Implementación Computacional de un Algoritmo de Búsqueda de una Solución Robusta a un Problema de Diseño de Red Investigador Anfitrión: Dra. Ada M. Álvarez.
Programación Matemática
Investigación de Operaciones Ing. M.Sc. Eloy Colquehuanca
Dualidad Multiplicadores Dualidad Aplicación práctica:
TEMA 5: El problema del flujo con costo mínimo
Optimización Combinatoria y Grafos Búsqueda Tabú
Programación Lineal Antonio H. Escobar Z Universidad Tecnológica de Pereira – Colombia Posgrado en Ingeniería – Maestría/Doctorado.
El Poder de la Sonrisa.
Instituto Tecnológico De Villahermosa Alumno: Lázaro García Hernández.
Programación No Lineal Antonio H. Escobar Z Universidad Tecnológica de Pereira – Colombia Posgrado en Ingeniería Industrial Maestría en Investigación.
Programación Lineal Antonio H. Escobar Z Universidad Tecnológica de Pereira – Colombia Posgrado en Ingeniería – Maestría/Doctorado.
Programación Lineal Antonio H. Escobar Z Universidad Tecnológica de Pereira – Colombia Posgrado en Ingeniería – Maestría/Doctorado.
VILLAHERMOSA, TAB. A 11 OCTUBRE DEL 2011 ING. SISTEMAS MATERIA: INVESTIGACION DE OPERACIONES CATEDRATICO: I.I ZINATH JAVIER GERONIMO TEMA: ANÁLISIS DE.
ANALISIS DE REDES Problema de Transporte Método de la esquina Noroeste
Resolución de Problemas Método Gráfico
Heurística. Los procesos que se llevan a cabo en el cerebro pueden ser analizados, a un nivel de abstacción dado, como procesos computacionales de algún.
Investigación Operativa Introducción Unidad 1
“Asignación de Pérdidas Complejas en Sistemas de Distribución Basados en Teoría de Circuitos y el Método de Aumann-Shapley” Autores : Yuri Molina Rodríguez.
Héctor Arnoldo López Zamorano
Modelo para Planeación Energética Flexible. Importancia de la planeación Ley Generación centralizada Generación distribuida Fuente: Jorge Mírez.
La Programación Lineal es un procedimiento o algoritmo matemático mediante el cual se resuelve un problema indeterminado, formulado a través de ecuaciones.
Transcripción de la presentación:

EXPANSIÓN DE SISTEMAS ELÉCTRICOS DE Universidad Tecnológica de Pereira PLANEAMIENTO DE LA EXPANSIÓN DE SISTEMAS ELÉCTRICOS DE TRANSMISIÓN Antonio Escobar Z. Grupo de Planeamiento Universidad Tecnológica de Pereira 2012

Métodos de Solución para el Problema de Planeamiento

Aspectos que afectan la solución del problema de Planeamiento de la red de Transmisión: Red inicial. Escenarios Generación-Demanda. Opciones consideradas. Incertidumbres en los parámetros.

Sistemas Verticalmente Integrados Planeamiento Estático Planeamiento Dinámico Optimización Matemática Optimización Matemática Optimización Pseudodinámica Técnicas Heurísticas Técnicas Metaheurísticas Técnicas Metaheurísticas Técnicas Exactas Clásicas Programación Lineal (PL) Branch and Bound (B&B) Programación No Lineal (PNL) Método de Punto Interior Prog. Lineal Entera-Mixta (PLIM) Métodos de Descomposición Matemática Descomposición de Benders Descomposición Jerargica Rutas de Sobrecarga Análisis de Sensibilidad Mínimo Corte de Carga Mínimo Esfuerzo Villasana-Garver Programación Cuadrática Vecindad más próxima Programación Dinámica Separación en subproblemas de operación e inversión Métodos hacia adelante Métodos hacia atrás Métodos adelante-atrás Algoritmo Genético (AG) Inteligencia Artificial (IA) Sistemas Expertos

Algoritmos de Solución usados en Planeamiento 1) Algoritmos heurísticos Constructivos

Efecto de la relajación de la condición de entero de las variables: max z = 17 x1 + 12 x2 s.a 10 x1 + 7 x2  40 x1 + x2  5 x1 , x2  0 x1,x2 enteros 5 4 3 2 1 1 2 3 4 5

max z = 17 x1 + 12 x2 s.a 10 x1 + 7 x2  40 x1 + x2  5 x1 , x2  0 P0: x1=1.67 x2=3.33 Z=68.33 max z = 17 x1 + 12 x2 s.a 10 x1 + 7 x2  40 x1 + x2  5 x1 , x2  0 x1,x2 enteros 5 4 3 P0 2 1 1 2 3 4 5

Efecto de la relajación de la condición de entero de las variables: Solución óptima no entera: 5 x1=1.67 x2=3.33 Z=68.33 4 Solución entera: x1=2; x2=3  infactible 3 Solución óptima entera: 2 x1=4 x2=0 Z=68 1 1 2 3 4 5

Concepto de Mínima Pérdida

Concepto de Mínimo Esfuerzo

Observación importante: La red ficticia permite la circulación de flujo de potencia a través de los corredores nuevos. (sobrecarga en corredores nuevos) Los generadores ficticios están asociados a las restricciones de capacidad de los circuitos existentes. (sobrecarga de red existente).

Modelamiento matemático: modelo DC + red ficticia No hay restricciones de capacidad

Modelamiento matemático: modelo DC + red ficticia Se adiciona la restricción de capacidad del circuito 1-2

Red Ficticia:

Observación importante: La red ficticia permite conectar nodos nuevos y determinar el valor de los ángulos nodales de estos nodos nuevos (resuelve el problema de conectividad). No permite flujo de sobrecarga Los generadores ficticios están asociados tanto a las restricciones de capacidad de los circuitos existentes como a los flujos de sobrecarga de los corredores nuevos.

Modelamiento matemático: modelo DC + red ficticia

Observación importante: En este formato, las variables nij no incluyen los circuitos existentes en la red base.

+

+

Red actual 1LK+2LK Red nueva 1LK

Es evidente la diferencia entre la formulación presentada Para los modelos híbridos lineal y no lineal, y la propuesta del constructivo basado en modelos mixtos: Los modelos híbridos presentados antes se deben preservar durante todo el proceso de optimización. Es decir, se debe encontrar la solución óptima global del modelo híbrido. 2. En el algoritmo constructivo, en cada paso se adiciona un circuito a la red, y en el próximo paso, este circuito se considera parte de la red actual. En consecuencia, en los circuitos adicionados durante el proceso iterativo, se aplican las dos leyes de Kirchhoff. Al igual que en los otros métodos, el problema resultante es un PL.

flujo de sobrecarga costo de la propuesta

Nuevo modelo:

flujo de sobrecarga costo de la propuesta

flujo de sobrecarga costo de la propuesta

Solución final. Todos los nij resultan iguales a cero costo acumulado de adiciones

Utiliza 20 MW de la red residual mayor flujo de sobrecarga Utiliza 20 MW de la red residual

se adiciona un circuito entre 1-2

solución del modelo DC:

mayor flujo de sobrecarga