| Summary: | La instalación de equipamiento de automatización de distribución (DA) permite la
implementación de la aplicación avanzada FLISR (Fault Location, Isolation and
Service Restoration). Esta implementación proporciona a la red la capacidad de
autorreparación para mejorar su resiliencia.
La restauración del servicio (SR) es un componente esencial de la aplicación FLISR.
Permite que luego de detectada y aislada una falla permanente en un área del
sistema, se genere y ejecute automáticamente un plan para restaurar el servicio en
las áreas no afectadas, empleando el menor número de maniobras. Existen algunas
investigaciones que se enfocan en una solución de SR con diferentes arquitecturas
de automatización y técnicas de optimización. Sin embargo, los algoritmos son
limitados y requieren de más estudios para tener en cuenta escenarios como
clientes prioritarios, integración de reconfiguración de red y operación de
microrredes, incertidumbres de recursos energéticos distribuidos (DER) y cargas;
con el propósito de lograr una red inteligente capaz de autorrepararse de eventos
extremos.
El presente trabajo de titulación propone un algoritmo de optimización centralizado
basado en la combinación de técnicas metaheurísticas de Evolución Diferencial
(DE) y Aprendizaje Incremental Basado en Población Continúa (PBILc) para
resolver el problema de la restauración del servicio en Sistemas de Distribución.
Este algoritmo considera los clientes prioritarios y el despacho de generación
distribuida (DG) para soporte de la red principal, o alimentación local de las cargas,
formándose microrredes. De esta forma, se provee al sistema de capacidad de
autorreparación para atender a más escenarios de restauración.
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