Ingeniare: Revista Chilena de Ingeniería (Apr 2007)
RECONFIGURACIÓN DE REDES ELÉCTRICAS DE MEDIA TENSIÓN BASADA EN EL ALGORITMO DE PRIM RECONFIGURATION OF MEDIUM VOLTAGE NETWORKS BASED ON PRIM'S ALGORITHM
Abstract
En este trabajo se presenta un nuevo algoritmo que permite reconfigurar un sistema de distribución (SD) de energía eléctrica minimizando la energía no suministrada (ENS). El SD se modela utilizando teoría de grafos, mientras que la ENS se formula recursivamente y se parametriza en términos de los índices de confiabilidad del SD. Empleando esta modelación se transforma el problema de optimización en el problema de encontrar el árbol de mínima expansión (AME) a partir del grafo que modela al SD, donde la métrica de distancia utilizada corresponde a la ENS a cada nodo del SD. Para encontrar de manera eficiente el AME se utiliza el algoritmo de Prim, ya que pertenece a la clase de algoritmos voraces en el cálculo del AME. Adicionalmente, se propone un algoritmo que realiza una revisión del AME obtenido analizando las topologías que fueron descartadas aleatoriamente durante el proceso de decisión. El desempeño del algoritmo de optimización se evalúa en sistemas de pruebas y en dos sistemas eléctricos reales.This paper presents a novel algorithm to reconfigure an electric power distribution network (EPDN), minimizing its non-supplied energy (NSE). The EPDN is modeled using graph theory and the NSE is recursively formulated in terms of the reliability parameters of the EPDN. Based on this mathematical model, we transform the original optimization problem into the graph theory problem of finding the minimum spanning tree (MST) of a given graph, which models the EPDN. The distance metric employed by the searching algorithm is the NSE. In order to efficiently find the MST, Prim's algorithm is employed due to is greedy search behavior. In addition, a backtracking algorithm is used to check the MST obtained. The backtracking algorithm analyzes all the candidate topologies that were randomly discarded during the decision process. The performance of the optimization algorithm is evaluated using testing systems and two actual EPDNs.
