"Modelos para la planificación de redes de distribución de energía asistida por computador aplicando técnicas matemáticas ""fuzzy"""

Resumen

En este trabajo de investigación se presentan tanto los modelos difusos ("fuzzy") de planificación desarrollados como el algoritmo de optimización creado para la planificación óptima de sistemas de distribución de energía eléctrica integrando las incertidumbres de aquellos factores que no pueden ser controlados por la empresa eléctrica y que, además, no pueden ser previstos con precisión, como por ejemplo las variaciones de demanda, los costes de materiales y de la energía, la influencia del entorno económico o el efecto de futuras innovaciones. Un repaso de la literatura especializada permite observar la falta de precisión de la localización geográfica de las demandas de potencia eléctrica, como en la previsión del momento temporal adecuado en el que se producirán dichas demandas, y en la previsión de la cantidad demandada. Esta falta de información introduce incertidumbre en los datos de partida a utilizar en los modelos de planificación óptima y supone un "riesgo" a la hora de tomar decisiones de planficación basadas en las soluciones obtenidas. Los modelos difusos avanzados, que hemos desarrollado, permiten incorporar las incertidumbres propias de la planificación de sistemas de distribución, mediante la aplicación de la teoría de los conjuntos difusos. Se han desarrollado varios modelos difusos (monobjetivo y multiobjetivo) y se han validado a través de intensivos ensayos computacionales en redes de distribución de dimensiones reales, comprobando las ventajas que ofrecen estos modelos en la práctica. En la planificación óptima multiobjetivo difusa, con el modelo posibilístico, se ha considerado la utilización de líneas de reserva y un método original de cálculo de una función asociada a la energía esperada no suministrada con estas líneas de reserva. Igualmente hemos aplicado un método avanzado para obtener el verdadero conjunto de soluciones no dominadas correspondiente a dicha planificaci