Cálculo de índices de confiabilidad utilizando simulación Montecarlo y ubicación de equipos de protección en sistemas eléctricos de distribución mediante algoritmos genéticos

Albuja Jaramillo, Galo Roberto

2019-01-16

T-MVE/0726/CD 9492
Albuja Jaramillo, G. R. (2019). Cálculo de índices de confiabilidad utilizando simulación Montecarlo y ubicación de equipos de protección en sistemas eléctricos de distribución mediante algoritmos genéticos. 167 hojas. Quito : EPN.

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Pérez Yauli, Fabián Ernesto , director

In the present work a methodology for the application of the Monte Carlo Simulation (MCS) is developed to the reliability assessment of electric power radial distribution systems, it has been used the State Duration Sampling Approach and the Inverse Transform Method to find the operation times and failure of the elements, in this method Artificial Neural Networks and Support Vector Machine have been used to reduce computing times, the main disadvantage of the MCS method. The method of MCS for the calculation of reliability indexes is implemented as part of the evaluation function of a Genetic Algorithm, developed to determine the location of protection equipment (bus disconnectors, fuse disconnectors and automatic reclosers), with the objective of improving the reliability indexes and optimize investments, optimizing a function of economic benefit. This methodology has been implemented in a computer program developed in Matlab and was used in the IEEE RBTS Bus 2 system and the 27F feeder of the Quito’s Electric Distribution utility. The results obtained allow us to analyze the different protection schemes and verify the changes that are required when varying the network conditions such as the cost of the energy not supplied, installation costs and types of failures.

Se desarrolla una metodología para la aplicación de la Simulación Montecarlo (SMC) en el cálculo de índices de confiabilidad en sistemas eléctricos de distribución de tipo radial, se ha utilizado el enfoque de duración de estados y el método de la transformada inversa para encontrar los tiempos de operación y falla de los elementos, en esta metodología se han utilizado las técnicas de redes neuronales artificiales y máquina de soporte vectorial para reducir los tiempos computaciones de la SMC. La metodología de SMC es implementada como parte de la función de evaluación de un algoritmo genético, desarrollado para determinar la ubicación de equipos de protección (seccionadores barra, seccionadores fusible y reconectadores automáticos), con el objetivo de mejorar los índices de confiabilidad y optimizar las inversiones, en base a una función de beneficio económico. Esta metodología ha sido implementada en un programa computacional, aplicándola al sistema IEEE RBTS Bus 2 y el Alimentador 27F de la Empresa Eléctrica Quito. Los resultados obtenidos permiten analizar los distintos esquemas de protección y verificar los cambios que se requieren al variar las condiciones de la red como son el costo de la energía no suministrada, costos de instalación y tipos de fallas.

INTELIGENCIA ARTIFICIAL; EQUIPOS DE PROTECCIÓN; ÍNDICES DE CONFIABILIDAD;