Programación óptima del mantenimiento de la vegetación bajo redes aéreas de distribución usando una técnica de optimización multiobjetivo *

ResumenUna de las principales causas de interrupción en el servicio de suministro de energía eléctrica es el contacto de la vegetación con las redes aéreas de distribución. En este artículo se presentan dos modelos matemáticos multiobjetivo que proponen minimizar el impacto negativo de la vegetación sobre la calidad de la red eléctrica, minimizando a su vez, el costo de poda de la vegetación. En el primer modelo se minimiza el nivel de energía no servida debido a fallas por vegetación, mientras que en el segundo se minimiza el porcentaje promedio de violación a la zona de seguridad entre la vegetación y las redes aéreas de distribución. En ambos modelos, la segunda función objetivo consiste en minimizar el costo de mantenimiento de la vegetación, considerando restricciones asociadas a la disponibilidad de los equipos, la confiabilidad en el servicio de energía eléctrica y el número máximo de podas en un tramo de red durante el periodo de planeación de mantenimiento de la vegetación. El resultado es la programación de las actividades de poda durante un periodo de planeación de un año. El algoritmo genético elitista de ordenamiento no dominado (NSGA-II) es la técnica de optimización multiobjetivo que se utiliza para resolver este problema en un sistema de prueba.

One of the major causes for the interruption of power service supply is the contact between vegetation and the power distribution lines. In this paper, two multiobjective mathematical models are proposed to minimize the vegetation negative impact on the electricity network quality, minimizing in turn, the cost of the vegetation pruning. In the first mathematical model, the level of energy not served due the failures from vegetation is minimized and in the second one the average percentage of violation into the safe zone between the vegetation and the overhead power distribution systems is minimized. In both models, the second objective function is to minimize the cost of maintenance of vegetation, considering restrictions associated with equipment availability, reliability in the electrical service and maximum number of prunings on a network segment for the period of vegetation maintenance planning. The scheduling result is pruning activities for a planning period of one year. The elitist non-dominated sorting genetic algorithm (NSGA-II) is the multi-objective optimization technique used to solve this problem on a test system.