Optimización multiobjetivo del balance de fases en circuitos de distribución primaria; Multi-Objective Optimization of the Phase-Balancing in Primary Distribution Circuits

Resumen

El desequilibrio de las corrientes de fase en los circuitos de distribución primaria provoca dos problemas fundamentales: las pérdidas de energía en los alimentadores se incrementan y la presencia de una alta corriente de neutro en operación normal hace difícil la detección de los fallos de tierra por las protecciones correspondientes. El presente trabajo implementa una aplicación del algoritmo genético por ordenamiento no-dominado (NSGA-II) para el problema de balance de fases, la cual determina las mínimas reconexiones necesarias de los ramales bifásicos y monofásicos, así como de los bancos trifásicos de transformadores y los transformadores monofásicos de distribución, para minimizar ambas: las pérdidas de energía y la máxima corriente de neutro del circuito. El comportamiento exitoso de esta aplicación se logra por la nueva definición del conjunto de variables independientes, lo que permite al NSGA-II seleccionar los elementos a reconectar. El ejemplo resuelto muestra las posibilidades de la presente aplicación.

The unbalance of the phase currents in the primary distribution circuits produces two fundamental problems: the energy losses in the primary conductors are increased and the presence of a high neutral current on normal operation make it difficult the detection of earth faults by the neutral over current relays. The present work implements a Non-dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA-II) application for the phase balancing problem, which search for the minimal reconnection needed for the two-phase three-wire and the single-phase two-wire circuit laterals, as well as for the three-phase transformer banks and the single-phase distribution transformers, to minimize both: the energy losses and the maximum neutral current of the circuit. The successful performance of this application is achieved by the new definition of the set of independent variables, which permits the NSGA-II to optimize the selection of the elements to be reconnected. A test example is solved to shows the features of the presented approach.