Selección óptima de conductores en redes de distribución trifásicas utilizando el algoritmo metaheurístico de Newton

Contexto: El crecimiento acelerado de las ciudades y áreas rurales requiere de la adecuada expansión del sistema eléctrico de distribución para atender de manera eficiente, confiable y segura los requerimientos de energía eléctrica de usuarios comerciales, residenciales e industriales. Para atender a los diferentes usuarios de la red eléctrica, una metodología típica empleada por los operadores de red corresponde a la asignación óptima de los calibres de los conductores asociados a las rutas de distribución, teniendo en cuenta su costo de inversión y operación para un horizonte de planeación determinando. Método: Para resolver el problema de selección optima en redes de distribución trifásicas, se propone la aplicación de un algoritmo de optimización de la familia de las técnicas combinatoriales conocido como algoritmo metaheurístico de Newton (AMN). La principal ventaja del AMN es que emplea reglas de evolución basadas en la primera y segunda derivadas de la función objetivo, las cuales se aplican a cada individuo de la población. Además, las reglas de evolución del AMN hacen que este algoritmo tenga un balance adecuando entre la exploración y la explotación del espacio de soluciones a medida que avanza proceso iterativo. Resultados: Validaciones numéricas en dos sistemas de distribución trifásicos compuestos de 8 y 27 nodos con escenarios de operación balanceada y desbalanceada demuestran que el AMN alcanza la solución óptima reportada en la literatura para el sistema de 8 nodos y mejora los reportes científicos para el sistema de prueba de 27 nodos en ambos escenarios de prueba. Conclusiones: Los resultados obtenidos mediante la aplicación del AMN al problema de selección optima de conductores en sistemas de distribución demuestran la eficacia de la metodología de solución propuesta para problemas de programación no lineal entera mixta en ingeniería eléctrica con tamaños exponenciales del espacio de soluciones. Además, los resultados reportados para los sistemas de prueba de 8 y 27 nodos constituyen un punto de referencia para futuras investigaciones.