El optimizador de enjambre de partículas y su aplicación en sistemas eléctricos de potencia.

Abstract

En los sistemas eléctricos de potencia existen muchos problemas de optimización que se les presenta a los ingenieros en las etapas de diseño, operación o mantenimiento, tales como problemas de flujo óptimo de potencias en una red eléctrica, despacho económico de energía, programación de mantenimiento, identificación de modelos, predicción y control de carga eléctrica, dimensionamiento de sistemas de alimentación, por mencionar algunos de ellos. Para la solución de estos problemas de optimización existen diferentes técnicas como programación no-lineal, programación cuadrática, programación lineal, método de Monte Carlo; sin embargo, estas técnicas requieren de poder establecer las ecuaciones matemáticas que rigen la dinámica del problema. Una alternativa a esta problemática es el utilizar algoritmos de computación evolutiva en los problemas de optimización ya que estos no requieren del modelado matemático completo de las relaciones de las variables que rigen el comportamiento del problema. Uno de los algoritmos de la computación evolutiva que ha estado ganando gran interés de aplicación en problemas de optimización en las últimas dos décadas es el optimizador de enjambre de partículas (Particle Swarm Optimization, PSO por sus siglas en inglés). En este trabajo de monografía se describe el principio básico del optimizador de enjambre de partículas con el objetivo de proporcionar las bases de este algoritmo evolutivo. Además, se presenta una revisión de la aplicación del PSO en problemas de optimización en Sistemas Eléctricos de Potencia