Resumen

CRESPO SANCHEZ, Gustavo  y  ABRIL, Ignacio Pérez. Arreglos al algoritmo genético de clasificación no dominada-ii para la reconfiguración óptima de redes de distribución eléctrica. Universidad y Sociedad [online]. 2023, vol.15, n.3, pp. 232-241.  Epub 30-Jun-2023. ISSN 2218-3620.

La restricción de configuración radial generalmente aumenta la complejidad de los algoritmos genéticos considerando que la reconfiguración de redes de distribución es, por naturaleza, no diferenciable, entera mixta y combinatoria altamente compleja. Las potencialidades de los algoritmos genéticos se pueden aprovechar cuando la codificación es lo suficientemente eficiente. El artículo presenta arreglos del algoritmo genético de clasificación no dominada-II implementado en MatLab para resolver la reconfiguración óptima de redes de distribución eléctrica. La población inicial se crea aleatoriamente mediante el uso de un enfoque heurístico y operadores genéticos para generar individuos factibles en cada etapa de evolución genética que, además, se adaptan con la ayuda de la teoría de grafos para transformar los individuos no factibles de la población inicial que no cumplieron con la restricción de configuración radial, así como para evitar la generación de nuevos individuos no factibles y por lo tanto, eludiendo el tedioso chequeo de la malla y reduciendo el espacio de búsqueda y la carga computacional. A diferencia de autores anteriores que emplearon un cromosoma compuesto por números enteros que selecciona directamente una sola rama para abrir en cada vector de lazo fundamental, así como operadores genéticos modificados, el enfoque empleado utiliza los arreglos realizados al algoritmo y una nueva codificación que garantizan la viabilidad cromosómica para todos los valores genéticos. De esa forma, el cruzamiento y la mutación no necesitan operadores genéticos especiales. La eficacia de la propuesta se probó con sistemas de prueba de 33 y 70 barras y los resultados son prometedores y mejores que las propuestas precedentes.

Palabras clave : Algoritmos genéticos; Arreglos al NSGA-II; Problemas de optimización reconfiguración de redes; Sistemas de distribución.

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