Quadratic functions for efficient load balancing in the terminals of a substation of a three-phase asymmetric network with power loss reduction capabilities
Resumen
Esta investigación aborda el problema del balanceo óptimo de carga en terminales de la subestación trifásica proponiendo tres funciones objetivo cuadráticas. Estas funciones objetivo se formulan considerando los consumos de energía activa, reactiva y aparente agregados en los terminales de la subestación. La formulación propuesta pertenece a la familia de modelos cuadráticos de enteros mixtos, que pueden resolverse globalmente con herramientas convexas de enteros mixtos especializadas. Para evaluar el efecto de la redistribución de carga en las terminales de la subestación, se prueban las redes de 15 y 35 barras utilizando cada una de las funciones cuadráticas propuestas. Además, el método de flujo de potencia desequilibrado de Broyden se utiliza para determinar el grado de reducción de la pérdida de potencia y la mejora del perfil de tensión. Los resultados numéricos confirman la efectividad del modelo cuadrático entero mixto propuesto para mejorar el rendimiento eléctrico en redes asimétricas trifásicas a través del equilibrio de carga en las terminales de la subestación. Después de resolver cada función cuadrática para la red de 15 nodos, las pérdidas de energía se redujeron entre 12,9624% y 17,2550%, y estas reducciones fueron entre 5,0771% y 7,7389% en la red de 35 nodos.
Palabras clave
modelos cuadráticos enteros mixtos, redistribución de carga, redes trifásicas asimétricas, método de flujo de potencia de Broyden
Biografía del autor/a
Lina María Riaño-Enciso
Ingeniera Eléctrica, Estudiante de Maestría en Ingeniería
Oscar Danilo Montoya-Giraldo
Ingeniero Electricista, Doctor en Ingeniería.
Walter Julián Gil-González
Ingeniero Electricista, Doctor en Ingeniería.
Citas
- Al-Kharsan, I. H., Marhoon, A. F., & Mahmood, J. R. (2020). The Balancing of Secondary Distribution Feeders by Two Techniques GWO and PSO Applied in Baghdad, Comparative Study. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 745, 012011. https://doi.org/10.1088/1757-899X/745/1/012011 DOI: https://doi.org/10.1088/1757-899X/745/1/012011
- Bezanson, J., Edelman, A., Karpinski, S., & Shah, V. B. (2017). Julia: A Fresh Approach to Numerical Computing. SIAM Review, 59, 65–98. https://doi.org/10.1137/141000671 DOI: https://doi.org/10.1137/141000671
- Bina, M. T., & Kashefi, A. (2011). Three-phase unbalance of distribution systems: Complementary analysis and experimental case study. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 33, 817–826. https://doi.org/10.1016/j.ijepes.2010.12.003 DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijepes.2010.12.003
- Bohórquez-Álvarez, D. P., Niño-Perdomo, K. D., & Montoya, O. D. (2023). Optimal Load Redistribution in Distribution Systems Using a Mixed-Integer Convex Model Based on Electrical Momentum. Information, 14, 229. https://doi.org/10.3390/info14040229 DOI: https://doi.org/10.3390/info14040229
- Claeys, S., Vanin, M., Geth, F., & Deconinck, G. (May de 2021). Applications of optimization models for electricity distribution networks. WIREs Energy and Environment, 10. https://doi.org/10.1002/wene.401 DOI: https://doi.org/10.1002/wene.401
- Cortés-Caicedo, B., Avellaneda-Gómez, L. S., Montoya, O. D., Alvarado-Barrios, L., & Chamorro, H. R. (2021). Application of the Vortex Search Algorithm to the Phase-Balancing Problem in Distribution Systems. Energies, 14, 1282. https://doi.org/10.3390/en14051282 DOI: https://doi.org/10.3390/en14051282
- El Hassan, M., Najjar, M., & Tohme, R. (2022). A Practical Way to Balance Single Phase Loads in a Three Phase System at Distribution and Unit Level. Renewable Energy Power Quality Journal, 20, 173–177. https://doi.org/10.24084/repqj20.255 DOI: https://doi.org/10.24084/repqj20.255
- Garcés, A., Castaño, J. C., & Rios, M. A. (2020). Phase Balancing in Power Distribution Grids: A Genetic Algorithm with a Group-Based Codification. Handbook of Optimization in Electric Power Distribution Systems, 325–342. https://doi.org/10.1007/978-3-030-36115-0_11 DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-36115-0_11
- Garcés-Ruiz, A. (2022). Flujo de potencia en redes de distribución eléctrica trifásicas no equilibradas utilizando Matlab: Teoría, análisis y simulación cuasi-dinámica. Ingeniería, 27, e19252. https://doi.org/10.14483/23448393.19252 DOI: https://doi.org/10.14483/23448393.19252
- Granada-Echeverri, M., Gallego-Rendón, R. A., & López-Lezama, J. M. (2012). Optimal phase balancing planning for loss reduction in distribution systems using a specialized genetic algorithm. Ingeniería y Ciencia, 8, 121–140. https://doi.org/10.17230/ingciencia.8.15.6 DOI: https://doi.org/10.17230/ingciencia.8.15.6
- Grigoraș, G., Neagu, B.-C., Gavrilaș, M., Triștiu, I., & Bulac, C. (2020). Optimal phase load balancing in low voltage distribution networks using a smart meter data-based algorithm. Mathematics, 8, 549. https://doi.org/10.3390/math8040549 DOI: https://doi.org/10.3390/math8040549
- Huangfu, C., Wang, E., Yi, T., & Qin, L. (2024). Low-Voltage Distribution Network Loss-Reduction Method Based on Load-Timing Characteristics and Adjustment Capabilities. Energies, 17, 1115. https://doi.org/10.3390/en17051115 DOI: https://doi.org/10.3390/en17051115
- Jimenez, V. A., Will, A. L., & Lizondo, D. F. (2022). Phase reassignment for load balance in low-voltage distribution networks. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 137, 107691. https://doi.org/10.1016/j.ijepes.2021.107691 DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijepes.2021.107691
- Lubin, M., Dowson, O., Garcia, J. D., Huchette, J., Legat, B., & Vielma, J. P. (2022). JuMP 1.0: Recent improvements to a modeling language for mathematical optimization. https://doi.org/10.48550/ARXIV.2206.03866 DOI: https://doi.org/10.1007/s12532-023-00239-3
- Marini, A., Mortazavi, S. S., Piegari, L., & Ghazizadeh, M.-S. (2019). An efficient graph-based power flow algorithm for electrical distribution systems with a comprehensive modeling of distributed generations. Electric Power Systems Research, 170, 229–243. https://doi.org/10.1016/j.epsr.2018.12.026 DOI: https://doi.org/10.1016/j.epsr.2018.12.026
- Montoya, O. D., Giraldo, J. S., Grisales-Noreña, L. F., Chamorro, H. R., & Alvarado-Barrios, L. (2021). Accurate and Efficient Derivative-Free Three-Phase Power Flow Method for Unbalanced Distribution Networks. Computation, 9, 61. https://doi.org/10.3390/computation9060061 DOI: https://doi.org/10.3390/computation9060061
- Montoya, O. D., Grisales-Noreña, L. F., & Rivas-Trujillo, E. (2021). Approximated mixed-integer convex model for phase balancing in three-phase electric networks. Computers, 10, 109. https://doi.org/10.3390/computers10090109 DOI: https://doi.org/10.3390/computers10090109
- Riaño-Enciso, L. M., Montoya, O. D., & Gil-González, W. (2023). Implementation of Broyden’s Method to Compute the Three-Phase Power Flow in Electrical Distribution Networks with Asymmetric Loading. 2023 IEEE Colombian Caribbean Conference (C3). https://doi.org/10.1109/c358072.2023.10436180 DOI: https://doi.org/10.1109/C358072.2023.10436180
- Shen, T., Li, Y., & Xiang, J. (2018). A Graph-Based Power Flow Method for Balanced Distribution Systems. Energies, 11, 511. https://doi.org/10.3390/en11030511 DOI: https://doi.org/10.3390/en11030511
- Soltani, S. H., Rashidinejad, M., & Abdollahi, A. (2017). Dynamic phase balancing in the smart distribution networks. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 93, 374–383. https://doi.org/10.1016/j.ijepes.2017.06.016 DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijepes.2017.06.016
- Tuppadung, Y., & Kurutach, W. (2006). The modified particle swarm optimization for phase balancing. TENCON 2006-2006 IEEE Region 10 Conference, 1–4. https://doi.org/10.1109/TENCON.2006.344014 DOI: https://doi.org/10.1109/TENCON.2006.344014
- Wilms, Y., Fedorovich, S., & Kachalov, N. A. (2017). Methods of reducing power losses in distribution systems. In: (A. A. Kozyreva, A. O. Zhdanova, & G. V. Kuznetsov, Edits.) MATEC Web of Conferences, 141, 01050. https://doi.org/10.1051/matecconf/201714101050 DOI: https://doi.org/10.1051/matecconf/201714101050