19th International Symposium of Electrical Engineering
SIE 2021
Abstract
In this work, a substantial improvement of the variables’ inclusion and interchange algorithm (VIIA) for capacitors placement is presented, that considers circuits with harmonic distortion. Several load states are considered and fixed and switched capacitors are employed in optimization. All the pertinent constraints of voltage magnitude, total harmonic distortion, individual harmonic distortion, and of overstress of capacitors are implemented. The here defined global harmonic-distortion index states the distance to the feasibility or the infeasibility of a solution with respect the harmonic distortion constraints. The inclusion in the sequential quadratic programming sub-problem of an inequality linear constraint on this global harmonic-distortion index, allows the determining of solutions that comply with the harmonic distortion related constraints. A comparison of the solutions of various examples obtained by the presented method with the best solutions obtained by the Matlab’s genetic algorithm shows the effectiveness of this method.
Resumen
En este trabajo, se presenta una mejora sustancial al algoritmo de inclusión e intercambio de variables (VIIA) para ubicación de capacitores. Son considerados varios estados de carga y se emplean capacitores fijos y controlados en la optimización. Todas las restricciones pertinentes de distorsión total de armónicos, distorsión individual de armónicos y de sobrecarga de capacitores son implementadas. El índice de distorsión armónica global que aquí se define, establece la distancia a la factibilidad o no factibilidad de una solución con respecto a las restricciones de distorsión armónica. La inclusión en el sub-problema de programación cuadrática secuencial, de una restricción lineal de desigualdad sobre este índice global de distorsión armónica, permite determinar soluciones que cumplen con las restricciones relacionadas a la distorsión armónica. Una comparación de las soluciones obtenidas para varios ejemplos por el método presentado con las mejores soluciones obtenidas por el algoritmo genético de Matlab, muestra la efectividad de este método.
About The Speaker
Ignacio Pérez Abril
