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Despacho económico y PML utilizando el algoritmo luciérnaga en sistemas eléctricos de potencia

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dc.contributor.author Ruiz Avila, Nestor Joaquin
dc.date.accessioned 2020-12-12T22:53:00Z
dc.date.available 2020-12-12T22:53:00Z
dc.date.created 2019-10-29
dc.date.issued 2020-12-11
dc.identifier.citation Ruiz Avila, Nestor Joaquin. (2019). Despacho económico y PML utilizando el algoritmo luciérnaga en sistemas eléctricos de potencia. (Maestría en Ciencias en Ingeniería Eléctrica). Instituto Politécnico Nacional, Sección de Estudios de Posgrado e Investigación, Escuela Superior de Ingeniería Mecánica y Eléctrica, Unidad Zacatenco. México. es
dc.identifier.uri http://tesis.ipn.mx/handle/123456789/28585
dc.description Tesis (Maestría en Ciencias en Ingeniería Eléctrica), Instituto Politécnico Nacional, SEPI, ESIME, Unidad Zacatenco, 2019, 1 archivo PDF, (246 páginas). tesis.ipn.mx es
dc.description.abstract RESUMEN: El problema de optimización establecido en el horizonte del Mercado de Corto Plazo abarca en su planteamiento primal la minimización de costos de operación, representada por el despacho económico, y su liquidación en el modelo dual con los precios marginales locales. Por conveniencia computacional, la solución del despacho económico, en modelos de mercado de energía, se realiza a través del planteamiento de un problema lineal mediante su formulación en un modelo de flujos de potencia en corriente directa. El trabajo desarrollado presenta la aplicación del algoritmo luciérnaga y su codificación en FORTRAN 90 para la solución de los problemas de optimización primal y dual situados en el horizonte del mercado de corto plazo de tiempo real. La solución del Despacho económico y Precios Marginales Locales se realiza para los sistemas IEEE de 9, 24 y 30 nodos. La formulación del modelo primal basa su estructura en la linealización del sistema, en ella se utilizan los factores de pérdidas y sensibilidades en la red, para proporcionar una aproximación tanto del flujo de potencia como de las pérdidas en la red. Los resultados obtenidos en este bloque son: asignación de potencias activas de salida para cada unidad generadora, minimización del costo total de operación, pérdidas de potencia en el sistema y distribución de flujos de potencia en las líneas. Una vez obtenida la solución primal y basado en las reglas de correspondencia del problema primal-dual, se aborda la solución al modelo dual con el mismo algoritmo para obtener las variables involucradas en el cálculo de precios marginales locales. Con el objetivo de encontrar las variables duales que impactan en la metodología de liquidación del mercado de corto plazo, se utilizan de forma didáctica condiciones de congestión y ausencia de ella en la red para obtener los PML’s del sistema en forma independiente por los concepto de energía, congestión y pérdidas de potencia. El análisis de los resultados obtenidos se realiza bajo la dispersión de ellos mediante la obtención de la varianza del conjunto de resultados, llamados muestras, debido a que la selección de posibles candidatos a solución se realiza mediante la generación aleatoria de números con distribución normal. Por otro lado, se evalúa la exactitud de los resultados con respecto a la solución óptima obtenida con ayuda del software comercial AMPL. La validación se realiza para la función objetivo, tanto solución primal como solución dual. ABSTRACT: optimization problem established in the short-term electricity trading includes in its primal model the minimization of operating costs, represented by the economic dispatch, and its settlement in dual model as locational marginal pricing. As computational convenience, models of electricity markets perform economic dispatch solutions using linear models through optimal power flow formulations in direct current. This work shows the firefly algorithm application and its FORTRAN 90 encoding as solution to the primal and dual optimization problems placed in the short-term electricity trading in real time. The economic dispatch and locational marginal prices problems are applied to 9, 24 and 30 IEEE systems. Formulation of primal model bases its structure by the system linearization, lossing factors and shift factors related with the network are used to provide an approximation of power flows and power losses in the network. This block obtains as results: active power output for each generating unit, minimization of the total operation cost, power losses in the system as well as power flow distribution on each line in the system. Once the primal solution has been obtained and using the rules of correspondence to the primal-dual problem, the solution to the dual model is approached with the same algorithm in order to obtain each variable related to locational marginal prices calculation. In order to find dual variables which impacts on the short-term electricity trading, absence and consideration of congestion conditions are used to obtain LMP of the system independently by the concept of power, congestion and power losses in the network. The analysis of the results obtained is performed under its dispersion trhough the variance calculation to the solution set, called sample, due to the selection of possible candidates to solution is done by randomly generating numbers with normal distribution. On the other hand the accuracy of the results is evaluated with respect to the optimal solution obtained with the help of commercial software AMPL. Each validation is done for both solutions, primal solution with the economic dispatch and dual solution with the PML. es
dc.description.sponsorship Al Instituto Politécnico Nacional, la Escuela Superior de Ingeniería Mecánica y Eléctrica y a la Sección de Estudios de Posgrado. Al Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología, por su programa de apoyo a estudiantes de posgrado. es
dc.language.iso es es
dc.subject Algoritmo luciérnaga es
dc.subject Modelo primal es
dc.subject Unidad generadora es
dc.subject Perdida de potencia es
dc.title Despacho económico y PML utilizando el algoritmo luciérnaga en sistemas eléctricos de potencia es
dc.contributor.advisor Robles García, Jaime
dc.contributor.advisor Romero Romero, David


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