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MI-Aproximación Convexa para la Ubicación y Dimensionamiento Óptimos de PVs y D-STATCOMs en Redes de Distribución para Minimizar Costos de Inversión y Operación

Autores: Montoya, Oscar Danilo; Cortés-Caicedo, Brandon; Grisales-Noreña, Luis Fernando; Gil-González, Walter; Giral-Ramírez, Diego Armando

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2025

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Acceso abierto

Artículo científico
2025

MI-Aproximación Convexa para la Ubicación y Dimensionamiento Óptimos de PVs y D-STATCOMs en Redes de Distribución para Minimizar Costos de Inversión y Operación


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Eléctrica y Electrónica

Palabras clave

Fotovoltaico
Compensadores síncronos estáticos de distribución
Modelo de optimización
Redes de distribución eléctrica
Costos operativos
Calidad de la energía

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 17

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La integración óptima de sistemas fotovoltaicos (FV) y compensadores estáticos sincrónicos de distribución (D-STATCOM) en redes de distribución eléctrica es importante para reducir sus costos operativos, mejorar sus perfiles de voltaje y aumentar su calidad de energía. Con este fin, este documento propone un modelo de optimización convexa de enteros mixtos (MI-Convex) para la ubicación y dimensionamiento óptimos de sistemas FV y D-STATCOM, con el objetivo de minimizar los costos de inversión y operación en redes de distribución eléctrica. El modelo propuesto transforma la formulación tradicional de programación no lineal de enteros mixtos (MINLP) en un modelo convexo a través de la relajación cónica de segundo orden del producto de voltaje nodal. Este modelo garantiza la optimalidad global y la eficiencia computacional, lo cual no se logra utilizando enfoques tradicionales basados en heurísticas. El modelo propuesto se valida en sistemas de prueba de 33 y 69 buses de IEEE, mostrando una reducción significativa en los costos operativos en ambos alimentadores en comparación con enfoques tradicionales basados en heurísticas como el algoritmo de búsqueda de vórtices (VSA), el algoritmo seno-coseno (SCA) y el algoritmo de optimización sech-tanh (STOA). Según los resultados, el modelo MI-convexo logra ahorros de costos de hasta el 38.95% en ambas redes, superando al VSA, SCA y STOA.

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