Overview of Applications in Power and Energy Systems

Vale, Zita; Soares, João

doi:10.1002/9781119602286.ch2

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“…Los métodos de optimización heurística son de propósito general muy flexibles y aplicables a la gran mayoría de problemas de optimización [24], [25]. La optimización heurística se utilizan para resolver problemas de gran tamaño, dinámico, discontinuo, multimodal y no-convexo [23].…”

Section: Algoritmos Heurísticosunclassified

Herramienta de Identificación Paramétrica, Validación y Sintonización de Reguladores de Velocidad Mediante Algoritmos de Optimización Heurísticos

Brito,

Chamba,

Echeverría

et al. 2024

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En la actualidad, la operación del sistema eléctrico ecuatoriano experimenta varios desafíos técnicos, tales como: 1) la integración de sistemas eléctricos vecinos en el Sistema de Interconexión Eléctrica Andina (SINEA) y 2) la diversificación de las fuentes primarias de energía. Bajo estas nuevas condiciones operativas, la seguridad dinámica puede ser afectada por problemas de estabilidad de frecuencia. Con base en la regulación de frecuencia se busca, a través de mecanismos de control y reservas de generación disponible, responder en forma adecuada a las exigencias del sistema eléctrico. Bajo este contexto, es necesario el desarrollo de metodologías que permitan la respuesta rápida y precisa de los equipos de control potencia - frecuencia, tales como los reguladores de velocidad, los cuales actúan de forma local en los generadores para realizar la Regulación Primaria de Frecuencia. Con estos antecedentes, se propone una metodología, basada en métodos heurísticos de optimización, para el desarrollo de una herramienta que permita realizar la identificación paramétrica y ajuste de los reguladores de velocidad. Con las mediciones obtenidas en base a la metodología propuesta, la herramienta desarrollada logró de manera efectiva realizar la identificación y validación del sistema de regulación de velocidad de la central CCS así como proponer nuevos parámetros que mejoran la respuesta del sistema identificado.

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Section: Algoritmos Heurísticosunclassified

Herramienta de Identificación Paramétrica, Validación y Sintonización de Reguladores de Velocidad Mediante Algoritmos de Optimización Heurísticos

Brito,

Chamba,

Echeverría

et al. 2024

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“…Metaheuristic methods, such as genetic algorithms and particle swarm optimization, are widely utilized in the energy system domain to tackle numerous problems [21], which include reliability optimization, economic dispatch, optimal power flow, distribution system reconfiguration, load and generation forecasting, and maintenance scheduling. These are solved using metaheuristic optimization in [22][23][24]. Among them, the Pareto-based MOEA (multi-objective evolutionary algorithms), including NSGA-II, MOPSO, and SPEA2, appear to be the most commonly used.…”

Section: Main Contributionsmentioning

confidence: 99%

“…The average load is basically a rough estimate of the true load. The time-varying load can be modeled in Equation (23), which includes hourly loads, and provides a more accurate description [29]:…”

Section: Time-varying Load and Cost Modelmentioning

confidence: 99%

Reliability Optimization of Multi-Energy System Considering Energy Storage Devices Effects under Weather Uncertainties

Liao

Parisio

2022

Energies

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Multi-energy systems (MES) allow various energy forms, such as electricity, gas, and heat, to interact and achieve energy transfer and mutually benefit, reducing the probability of load cutting in the event of a failure, increasing the energy utilization efficiency, and improving the reliability and robustness of the overall energy supply system. Since energy storage systems can help to restore power in the case of failure and store the surplus energy to enhance the flexibility of MES, this work provides a methodology for reliability optimization, considering different energy storage configuration schemes under weather uncertainties. First of all, a reliability evaluation model of a multi-energy system under weather uncertainties based on a sequential Monte Carlo simulation is established. Then, the reliability optimization problem is formulated as a multi-objective optimization problem to minimize the reliability index, SAIDI (system average interruption duration index), and the reliability cost. Finally, a case study implemented on a typical MES layout is used to demonstrate the proposed methodology. A comparative analysis of three widely adopted multi-objective metaheuristic algorithms, including NSGA-II (non-dominated sorting genetic algorithm II), MOPSO (multiple objective particle swarm optimization), and SPEA2 (strength Pareto evolution algorithm 2), is performed to validate the effectiveness of the proposed method. The simulation results show that the NSGA-II algorithm leads to better optimal values and converges the fastest compared to the other two methods.

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Overview of Applications in Power and Energy Systems

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Herramienta de Identificación Paramétrica, Validación y Sintonización de Reguladores de Velocidad Mediante Algoritmos de Optimización Heurísticos

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Reliability Optimization of Multi-Energy System Considering Energy Storage Devices Effects under Weather Uncertainties

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