Optimización Acelerada del Flujo de Potencia Mediante Técnicas de Aproximación Lineal

• Autores: Kevin Velasco, Gabriel Pesantez, Wilian Guamán, Xavier Proaño, Paul Acapiña
• Localización: Revista Politécnica, ISSN-e 2477-8990, Vol. 55, Nº. 2, 2025 (Ejemplar dedicado a: Revista Politécnica), págs. 35-42
• Idioma: español
• DOI: 10.33333/rp.vol55n2.03
• Títulos paralelos:
  • Accelerated Power Flow Optimization Through Linear Approximation Techniques
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• Resumen
  • español

    La resolución de problemas de flujo de potencia óptimo (OPF) se hace cada vez más compleja a medida que aumenta el tamaño del sistema eléctrico. Para hacer frente a esta situación, se emplean diversas técnicas para acelerar el proceso de solución. Un método comúnmente utilizado es la aproximación DC, que simplifica el problema, pero conlleva una cierta pérdida de información. Este trabajo explora la implementación de un algoritmo diseñado para optimizar los cálculos OPF mediante el uso de Aproximaciones Lineales Sucesivas (LSA), basado en el Modelo de Inyección en Bus (BIM) para el análisis del flujo de potencia. Este enfoque comienza con un modelo de relajación convexo, que luego se transforma en una serie de LSA, lo que permite un cálculo más rápido al tiempo que produce soluciones aceptables. Durante la ejecución del algoritmo, se seleccionan datos esenciales del sistema eléctrico estudiado, se evalúan y se comparan con los resultados obtenidos al aplicar el OPF clásico. Las soluciones producidas por el enfoque LSA satisfacen las restricciones operativas del sistema a la vez que reducen significativamente el tiempo de cálculo. Se puede concluir que, a medida que aumenta el número de buses, también crece la cantidad de variables y el tiempo de resolución. En este sentido, la aplicación del método LSA permite reducir los tiempos en más de un 10.00 %, manteniendo un error en el cálculo de la potencia por debajo del 7,00 %.

  • English

    Solving Optimal Power Flow (OPF) problems, becomes increasingly complex as the size of the electrical system grows. To address this, various techniques are employed to accelerate the solution process. One commonly used method is DC approximation, which simplifies the problem but leads to a certain loss of information. This paper explores the implementation of an algorithm designed to optimize OPF calculations using Successive Linear Approximations (LSA), based on the Bus Injection Model (BIM) for power flow analysis. This approach starts with a convex relaxation model, which is then transformed into a series of LSA, enabling faster computation while yielding acceptable solutions. During the execution of the algorithm, essential data from the studied electrical system are selected, evaluated, and compared with the results obtained from applying the classic OPF. The solutions produced by the LSA approach meet the operational constraints of the system while significantly reducing computation time. It can be concluded that as the number of buses increases, the number of variables and resolution time also increase. In this regard, applying the LSA method allows for a reduction in resolution time by more than 10.00 %, while maintaining a power calculation error below 7.00 %.

  • português

    No artigo, foi desenvolvido um algoritmo para otimizar o cálculo do Problema de Otimização de Fluxo de Potência (OPF) usando abordagens lineares sucessivas. A validação do algoritmo foi realizada inicialmente no sistema IEEE 14 barras e posteriormente aplicada em sistemas mais complexos, como o IEEE PES 793 barras e o Sistema Nacional de Interconexão (SNI) do Equador, resultando em uma significativa redução nos tempos de resolução. A metodologia emprega um algoritmo de Aproximações Lineares Sucessivas (LSA) baseado no Modelo de Injeção de Barras (BIM) para análise de Fluxo de Potência. Esta abordagem é implementada nos sistemas mencionados através de uma modelagem de relaxação convexa, que converte o problema em uma série de aproximações lineares sucessivas. Esse método acelera o processo de cálculo e fornece soluções eficientes. Durante a execução do algoritmo, dados cruciais sobre geradores, barras e linhas de transmissão são coletados, essenciais para estabelecer um modelo preciso. Solucionadores como KNITRO, IPOPT e CONOPT foram utilizados para resolver problemas de otimização complexos. A avaliação e comparação dos resultados confirmam a eficácia da metodologia implementada, produzindo soluções que atendem às restrições técnicas e operacionais do sistema, com um tempo de resolução satisfatório.