Exploración científica de los algoritmos evolutivos en la reconfiguración óptima de redes de distribución eléctrica

Resumen

La reconfiguración de redes es la modificación de estas cambiando el estado de los interruptores, para satisfacer las restricciones de operación. Puede formularse como un problema de optimización no lineal, con restricciones y con función objetivo no diferenciable, y permite mejorar la confiabilidad y los perfiles de tensión, reducir pérdidas manteniendo balances de cargas, aislar fallas y rápida restauración del servicio. En las últimas dos décadas se han empleado diversos métodos convencionales y técnicas heurísticas, sin existir un criterio de aceptación único del más apropiado. Los Algoritmos Evolutivos (AE) - por su simplicidad, flexibilidad y robustez – han motivado un creciente interés en los investigadores para la solución de un amplio rango de problemas cotidianos. El artículo realiza una exploración científica de los AE utilizados en la reconfiguración óptima de redes eléctricas, los ubica en los métodos de búsqueda y optimización y los clasifica en el dominio de la Computación Evolutiva. Aborda, además, las generalidades de los principales y más populares y los compara, por su codificación, métodos de selección, operadores, parametrización y aplicación original y/o principal. Resume las contribuciones más importantes de los AE, tendencias actuales y número de publicaciones registradas en Google Académico y en la Web of Science.

Palabras clave:

Algoritmos evolutivos, estrategias evolutivas, evolución diferencial, optimización de la reconfiguración de redes, programación evolutiva.

ABSTRACT

Network reconfiguration is the modification of these by changing switches state to satisfy operating constraints. It can be formulated as a non-linear optimization problem, with constraints and with a non-differentiable objective function, and it allows improving reliability and voltage profiles, reducing losses while maintaining load balance, isolating faults and speeding up service restoration. In the last two decades, various conventional methods and many heuristic techniques have been used, without a unique acceptance criterion of the most appropriate one. Evolutionary Algorithms (EA) - due to their simplicity, flexibility and robustness - have motivated a growing researchers interest in solving a wide everyday problems range. An Evolutionary Algorithms (AE)’s scientific exploration used in electrical networks optimal reconfiguration is carried out by paper which locates them in the search and optimization methods and classifies them in the Evolutionary Computing domain. Paper also addresses main-and-most-popular’s overviews and furthermore compares them by their coding, selection methods, operators, parameterization and original and/or main application. It summarizes the most important EA contributions, their current trends and the number of publications, registered in Google Scholar and in the Web of Science.

Keywords:

Differential evolution, distribution network reconfiguration optimization, evolutionary algorithms, evolutionary programming, evolutionary strategies.