Minimización del Costo del Proyecto de Media Tensión, Asociado a la Interconexión de Aerogeneradores en un Parque Eólico

Abstract

La presente memoria tiene como objetivo desarrollar un algoritmo y una herramienta computacional para la minimización del costo del proyecto de media tensión, asociado a la interconexión de aerogeneradores en un parque eólico, las que habitualmente se realizan por medio de cables subterráneos. Estos últimos elementos son sometidos a diversas solicitaciones técnicas, siendo las principales las de carácter térmico y eléctrico. La herramienta computacional deberá entregar además un presupuesto para la evaluación en la etapa de pre-factibilidad del proyecto.

El problema de búsqueda de las conexiones que minimizan los costos del proyecto de media tensión tiene una complejidad de tiempo exponencial, es decir, no es posible de resolver de manera determinística en un tiempo prudente, por lo cual se propone la aplicación de técnicas de agrupamiento y algoritmos genéticos en la resolución del problema de las interconexiones. En particular, los algoritmos genéticos entregan una solución cercana al óptimo, y se espera que sea suficiente para la etapa de evaluación del proyecto. La ejecución del algoritmo propuesto toma un tiempo razonable en entregar un resultado aceptable. Para el caso de un parque con 47 elementos toma 3,7 horas.

Los resultados al aplicar el algoritmo propuesto muestran una diferencia menor al 5% con respecto a una topología que se determinó mediante un método manual, basado en la experiencia de un diseñador. Además el algoritmo permite comparar topologías propuestas por el usuario con el fin de analizarlas bajo las mismas condiciones técnicas y económicas, y así descartar de manera inmediata las que presenten mayores costos.

Los trabajos adicionales que a futuro se pueden realizar para complementar los resultados obtenidos son: incorporación de un módulo para el cálculo de conductores aéreos en reemplazo de los cables subterráneos, para aplicarse cuando sea necesario, e implementación de otras técnicas de computación evolutiva para mejorar los resultados y los tiempos de convergencia.