GAMS软件中输电系统规划线性和非线性规划模型的评估

Tecnura Pub Date : 2021-07-01 DOI:10.14483/22487638.17957
Diego Armando Giral Ramírez, Oscar Danilo Montoya Giraldo, Carlos Yesid Vargas Robayo, Diego Felipe Blanco Valbuena
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El objetivo es determinar las diferencias en los costos de expansión cuando se emplea el modelo de transporte, DC, híbrido lineal y lineal disyuntivo.\nMetodología: Está dividida en cinco etapas: la primera identifica el sistema de transmisión, la segunda establece el problema de planeamiento del sistema de transmisión, la tercera realiza la formulación del sistema de potencia de acuerdo con cada uno de los modelos de optimización, la cuarta aplica la formulación del sistema de potencia en el software GAMS y la última selecciona el costo óptimo.\nResultados: Desde el análisis de costo óptimo, el modelo DC y el modelo lineal disyuntivo presentaron el mayor costo óptimo respecto al modelo de transporte y al modelo hibrido lineal.\nConclusiones: Los modelos implementados presentaron desempeños equivalentes en el sistema de prueba con el menor número de nodos; al aumentar el número de nodos, el desempeño de los modelos no presenta similitud. Por el contrario, se identifican diferencias importantes en los resultados obtenidos, lo que permite caracterizar solver específicos de acuerdo con el número de nodos.\nMetodología: Está dividida en 5 etapas, la primera identifica el sistema de transmisión, la segunda establece el problema de planeamiento del sistema de transmisión, la tercera realiza la formulación del sistema de potencia de acuerdo a cada uno de los modelos de optimización, la cuarta aplica la formulación del sistema de potencia en el software GAMS y la última seleccionar el costo óptimo.\nResultados: Desde el análisis de costo optimo, el modelo DC y el modelo lineal disyuntivo presento el mayor costo optimo respecto al modelo de transporte y al modelo hibrido lineal.\nConclusiones: Los modelos implementados presentaron desempeños equivalente en el sistema de prueba con el menor número de nodos, al aumentar el número de nodos el desempeño de los modelos no presenta similitud, por el contrario se identifican diferencias importantes en los resultados obtenidos, lo que permite caracterizar solver específicos de acuerdo al número de nodos.","PeriodicalId":30372,"journal":{"name":"Tecnura","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2021-07-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"1","resultStr":"{\"title\":\"Evaluación de modelos de programación lineal y no lineal para la planeación de sistemas de transmisión en el software GAMS\",\"authors\":\"Diego Armando Giral Ramírez, Oscar Danilo Montoya Giraldo, Carlos Yesid Vargas Robayo, Diego Felipe Blanco Valbuena\",\"doi\":\"10.14483/22487638.17957\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Objetivo: Este trabajo analiza el costo óptimo de expansión, el número de líneas a incluir y el tiempo de simulación computacional para dos sistemas transmisión, empleando programación no lineal entera mixta a través de los solver del software GAMS (General Algebraic Modeling System). 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摘要

目的:通过GAMS(通用代数建模系统)软件的求解器,采用混合整数非线性规划,分析了两个传输系统的最佳扩展成本、要包含的线路数量和计算模拟时间。其目的是确定使用运输、DC、线性混合和线性析取模型时扩张成本的差异。方法:分为五个阶段:第一阶段识别输电系统,第二阶段建立输电系统规划问题,第三阶段根据每个优化模型进行电力系统的制定,第四阶段在GAMS软件中应用电力系统的制定,最后选择最优成本。结果:从最优成本分析来看,与运输模型和线性混合模型相比,DC模型和析取线性模型的最优成本最高。结论:所实现的模型在节点数最少的测试系统中表现出同等的性能;随着节点数量的增加,模型的性能并不相似。相反,在获得的结果中发现了重要的差异,这使得可以根据节点的数量来描述特定的解决方案。方法:分为5个阶段,第一阶段确定输电系统,第二阶段确定输电系统规划问题,第三阶段根据每个优化模型进行电力系统的制定,第四阶段在GAMS软件中应用电力系统的制定,最后选择最优成本。结果:从最优成本分析来看,与运输模型和线性混合模型相比,DC模型和析取线性模型的最优成本最高。结论:所实现的模型在节点数量最少的测试系统中表现出等效的性能,随着节点数量的增加,模型的性能并不相似,相反,所获得的结果存在显著差异,从而可以根据节点数量来表征特定的解算器。
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Evaluación de modelos de programación lineal y no lineal para la planeación de sistemas de transmisión en el software GAMS
Objetivo: Este trabajo analiza el costo óptimo de expansión, el número de líneas a incluir y el tiempo de simulación computacional para dos sistemas transmisión, empleando programación no lineal entera mixta a través de los solver del software GAMS (General Algebraic Modeling System). El objetivo es determinar las diferencias en los costos de expansión cuando se emplea el modelo de transporte, DC, híbrido lineal y lineal disyuntivo. Metodología: Está dividida en cinco etapas: la primera identifica el sistema de transmisión, la segunda establece el problema de planeamiento del sistema de transmisión, la tercera realiza la formulación del sistema de potencia de acuerdo con cada uno de los modelos de optimización, la cuarta aplica la formulación del sistema de potencia en el software GAMS y la última selecciona el costo óptimo. Resultados: Desde el análisis de costo óptimo, el modelo DC y el modelo lineal disyuntivo presentaron el mayor costo óptimo respecto al modelo de transporte y al modelo hibrido lineal. Conclusiones: Los modelos implementados presentaron desempeños equivalentes en el sistema de prueba con el menor número de nodos; al aumentar el número de nodos, el desempeño de los modelos no presenta similitud. Por el contrario, se identifican diferencias importantes en los resultados obtenidos, lo que permite caracterizar solver específicos de acuerdo con el número de nodos. Metodología: Está dividida en 5 etapas, la primera identifica el sistema de transmisión, la segunda establece el problema de planeamiento del sistema de transmisión, la tercera realiza la formulación del sistema de potencia de acuerdo a cada uno de los modelos de optimización, la cuarta aplica la formulación del sistema de potencia en el software GAMS y la última seleccionar el costo óptimo. Resultados: Desde el análisis de costo optimo, el modelo DC y el modelo lineal disyuntivo presento el mayor costo optimo respecto al modelo de transporte y al modelo hibrido lineal. Conclusiones: Los modelos implementados presentaron desempeños equivalente en el sistema de prueba con el menor número de nodos, al aumentar el número de nodos el desempeño de los modelos no presenta similitud, por el contrario se identifican diferencias importantes en los resultados obtenidos, lo que permite caracterizar solver específicos de acuerdo al número de nodos.
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