Despacho Económico de Unidades Térmicas con Funciones Lineales de Costo utilizando el Algoritmo de la Luciérnaga

Abstract

Este artículo muestra el despacho de las unidades térmicas presentes en un sistema hidrotérmico por medio del uso del algoritmo de optimización que utiliza la inteligencia de las luciérnagas. Si bien el problema de despacho de las unidades térmicas ha sido tratado en otros trabajos, en el presente estudio se considera como función objetivo del despacho de las unidades térmicas mediante su costo de producción lineal con la consideración de restricciones binarias. El algoritmo de las luciérnagas ha probado tener una alta capacidad de optimización para determinar un punto óptimo en base a características de comportamiento de la naturaleza como los algoritmos genéticos, más se diferencia por la capacidad de ajustes pequeños cerca de la solución. El algoritmo de la luciérnaga se constituye en una herramienta heurística adicional para resolver este tipo de problemas de los métodos clásicos. Mediante la representación de un enjambre de luciérnagas cuya función objetivo es determinar la mayor intensidad luminosa en el punto de éste permite modificar la velocidad de convergencia siendo más rápida mientras más lejos esté de la solución. La metodología propuesta se implementa en Matlab y para mostrar su capacidad se la aplica al Sistema Nacional Interconectado (SNI) determinando el despacho económico de las unidades térmicas para días laborables, fines de semana y feriados.

Solución al problema de despacho hidrotérmico a corto plazo mediante la programación no lineal aplicada a sistemas de uno y varios nodos

“…En consecuencia, existen varias investigaciones sobre el problema de despacho económico en las cuales se plantean diferentes metodologías como [1] que muestra el despacho de las unidades térmicas presentes en un sistema hidrotérmico por medio del uso del algoritmo de optimización que utiliza la inteligencia de las luciérnagas y sugiere ampliar el estudio del mismo considerando las restricciones totales del sistema. Usando otro método heurístico [2] aborda una metodología que incorpora restricciones de estabilidad transitoria utilizando Particle Swarm Optimization (PSO) para integrar todos los elementos considerados en el modelo, este logra una rápida convergencia y soluciones de buena calidad.…”