Planificación Óptima de Alimentadores Primarios en Redes de Distribución Subterráneas empleando Algoritmos Heurísticos

This paper presents a methodological proposal for Greenfield Planning of underground electrical distribution systems, using Dynamic Programming and optimization techniques based on heuristic algorithms. The goal of the methodology is the search a local optimal solution that allows determining the minimum necessary number of switchgear equipment, together with the associated number of primary circuits in Open Loop (OL) topological configuration and the optimal layout in the geo-referenced urban plane. To solve the different optimization problems, various heuristic algorithms are used, such that: to determine the optimal number of switchgear equipment and its associated primary circuits  Genetic Algorithm (AG) is used, in the layout of the OL primaries Ant Colony Optimization algorithm (ACO), and for the spatial sectorization of the primary circuits the K-medoids algorithm is applied. The geographic coordinates and the power of the medium voltage to low voltage transformation centers (TC MV / LV), as well as the geo-referenced graph of the roads in the study area, are required as input parameters. For the practical implementation of the methodological proposal, a computational tool has been developed in Matlab, which was used to prepare the planning of the underground electrical network of a large urban sector in the city of Ambato with a surface of 2.97 km².En el presente artículo se presenta una propuesta metodológica para la planificación tipo Greenfield de sistemas de distribución eléctrica subterránea, empleando técnicas de Programación Dinámica y optimización basadas en algoritmos heurísticos.  La metodología tiene como objetivo, la búsqueda de una solución óptima local que permita determinar la cantidad mínima necesaria de equipos de maniobra, conjuntamente con el número asociado de circuitos primarios en configuración topológica Open Loop (OL) y su trazado óptimo en el plano urbano georreferenciado. Para resolver los diferentes problemas de optimización se emplean varios algoritmos heurísticos, tal es así que: para determinar el número óptimo de equipos de maniobra y sus circuitos primarios asociados se emplea el Algoritmo Genético (AG), en el trazado de los primarios OL el algoritmo de Optimización de Colonia de Hormigas (ACO) y para la sectorización espacial de los circuitos primarios se aplica el algoritmo K-medoids. Se requiere como parámetros de entrada, las coordenadas geográficas y la potencia de los centros de transformación de medio voltaje a bajo voltaje (CT MV/BV), así como el grafo georreferenciado de las vías en la zona de estudio. Para la implementación práctica de la propuesta metodológica se desarrolló una herramienta computacional en Matlab, la cual fue empleada para la elaboración de la planificación de la red eléctrica subterránea de un amplio sector urbano de la ciudad de Ambato con una superficie de 2.97 km²