Compensación de potencia reactiva en sistemas desbalanceados utilizando algoritmos genéticos Reactive power compensation in unbalanced systems using genetic algorithms

La eficiencia energética de un sistema eléctrico depende en gran medida del factor de potencia con que opera y de una eficaz compensación de potencia reactiva si esta es necesaria. Una de las vías más utilizadas para efectuar la compensación del reactivo es el empleo de bancos de capacitores. La óptima aplicación de estos presupone tres aspectos: la selección de la capacidad más adecuada de los bancos, el tipo de compensador a utilizar, fijo o variable, así como la ubicación en el sistema de suministro eléctrico. En determinadas publicaciones, estos aspectos se tratan de forma independiente. Sin embargo, desde el punto de vista técnico ellos están mutuamente vinculados y todos poseen una implicación económica, lo que obliga a la necesidad de considerarlos en conjunto para un problema de optimización dado. Existen referencias de otros trabajos que desarrollan métodos que consideran estos aspectos de manera conjunta, pero presentan limitantes para ser aplicados en los sistemas de suministro eléctrico del sector terciario y donde predominan condiciones de desbalance. En este trabajo se presenta un método con el empleo de los algoritmos genéticos que posibilita una formulación más exacta del problema arrojando soluciones de mayor calidad. El programa desarrollado se soporta sobre software MATLAB, versión 7.8 (R2009a), utilizando las estructuras de programación de Genetic Algorithm and Direct Search Toolbox. La efectividad de su aplicación se muestra en casos de estudio correspondientes a sistemas de suministro eléctrico de dos hoteles pertenecientes al sector terciario en la provincia de Camagüey, Cuba. The energy efficiency of an electric system depends in great extent of the reactive power compensation that is carried out. One of the ways most used for reactive is power of capacitor banks. A good selection of these, presupposes three aspects: the selection of the banks capacity, the compensator type to be used and the allocation in the power system. These aspects are treated through independent methods. However, each one depends on the rest and all have an economic implication, which leads to the necessity of their consideration in the optimization problem itself. There are references of methods that consider the three aspects in a same problem, but these present restrictions in their applications for secondary power systems. In the paper, we have developed a method with the use of genetic algorithms, which facilitates a more exact problem formulation. The method has been programmed in software MATLAB, version 7.8 (R2009a), using programming structures of