Revista de Ingeniería Eléctrica y Tecnología Electrónica

Estudio comparativo entre algoritmos genéticos y optimización por enjambre de partículas aplicado a sistemas de potencia utilizando funciones multiobjetivo

Ghouraf Djamel Eddine*, Naceri Abdellatif y Sayeh Abdelkader

En este artículo, se proponen técnicas metaheurísticas que utilizan algoritmos genéticos GA y optimización de enjambre de partículas PSO para ajustar el diseño óptimo del estabilizador del sistema de potencia PSS. Este último se ha utilizado durante muchos años para agregar amortiguamiento a las oscilaciones electromecánicas del sistema de potencia. Basándonos en esta idea, hemos propuesto una función multiobjetivo compuesta por dos funciones, primero maximizar el margen de estabilidad aumentando los factores de amortiguamiento mientras se minimizan las partes reales de los valores propios. Los resultados de la simulación para el estudio comparativo entre algoritmos genéticos y optimización de enjambre de partículas obtenidos por nuestra Interfaz Gráfica de Usuario (GUI) realizada demostraron la eficiencia de PSS optimizado por algoritmos genéticos en comparación con la optimización de enjambre de partículas, mostrando respuestas estables del sistema casi insensibles a grandes variaciones de parámetros y bajo diferentes regímenes operativos (régimen subexcitado, nominal y sobreexcitado).