XX International Symposium of Electrical Engineering "SIE 2023"

XX International Symposium of Electrical Engineering

SIE 2023

Multi-objective reconfiguration of distribution systems by using NSGA-II and local improvement

Distribution network reconfiguration consists of altering the network disposition, changing the sectionalizer and tie switches state, to optimize certain objectives (losses, load balance, power quality, reliability, etc.) satisfying the operation constraints. Many employed heuristics are based on the branch exchange application. As objective, two novel genetic operators for crossing and mutation based on the aforementioned technique were developed, whose chromosome coding is simple and does not require additional knowledge of graph theory to achieve feasible individuals. It includes the application of a local improvement step for multi-objective optimization, commonly used for a single objective, which increases the convergence with small populations, reducing the dispersion between consecutive runs solutions runs and increasing the results stability. Both variants, with or without local improvement, are capable of determining the Pareto frontier for the multi-objective distribution systems reconfiguration. To reduce the computation time of optimization with local improvement that takes more iteration time and converges in fewer iterations, a reduced population of approximately 0.25-0.5 times the open branches number is used. The effectiveness of the proposal is tested by solving two examples from the literature using the NSGA-II, including or not the local improvement step. The comparison between both variants and with the best published solutions for these examples allows to recommend the inclusion of the local improvement step in the optimization.

La reconfiguración de redes de distribución consiste en alterar la disposición de una red, cambiando el estado de los interruptores seccionadores y de enlace, para optimizar determinados objetivos (pérdidas, balance de cargas, calidad de energía, confiabilidad, etc.) satisfaciendo las restricciones de operación. Muchas heurísticas empleadas se basan en la aplicación del intercambio de ramas. Como objetivo, se desarrollaron dos novedosos operadores genéticos para el cruzamiento y mutación basados en la referida técnica, cuya codificación del cromosoma es sencilla y no requiere conocimientos adicionales de la teoría de grafos para lograr la factibilidad de los individuos. Incluye la aplicación de un paso de mejora local para la optimización multiobjetivos, comúnmente utilizada para un solo objetivo, que aumenta la convergencia con poblaciones de pequeño tamaño, reduciendo la dispersión entre las soluciones de corridas consecutivas y aumentando la estabilidad de los resultados. Ambas variantes, con o sin mejora local, son capaces de determinar la frontera de Pareto para la reconfiguración multiobjetivo de los sistemas de distribución. Para reducir el tiempo de cálculo de la optimización con mejora local que emplea más tiempo de iteración y converge en menos iteraciones, se utiliza una población reducida de aproximadamente 0,25-0,5 veces el número de ramas abiertas. La efectividad de la propuesta se prueba resolviendo dos ejemplos de la literatura utilizando la NSGA-II, incluyendo o no el paso de mejora local. La comparación entre ambas variantes y con las mejores soluciones publicadas para estos ejemplos permite recomendar la inclusión del paso de mejora local en la optimización.

About The Speaker

Gustavo Crespo Sánchez

Ing. Gustavo Crespo Sánchez

UCf Flag of Cuba

Discussion

Practical Info
Spanish / Español
November 14, 2023 9:0 AM
10 minutes
Salón 2 SIE
Authors
Ing. Gustavo Crespo Sánchez
Ignacio Pérez Abril
Keywords
algoritmos genéticos
distribution systems.
genetic algorithm
nsga-ii
reconfiguración.
reconfiguration
sistemas de distribución
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