Solución de un problema de optimización clásico usando el paquete optimizador GAMS: implementación del problema de despacho económico
Autores: Montoya Giraldo, Oscar Danilo
Idioma: Inglés
Editor: Universidad EAFIT
Año: 2017
Disponible con Suscripción Virtualpro
Artículos
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Licencia
Atribución
Consultas: 85
Citaciones: Ingeniería y Ciencia Vol. 13 No. 26
En este artículo se presenta una estrategia para modelar y resolver problemas no lineales de optimización con estudiantes de pregrado en ingeniería eléctrica empleando el Sistema de Modelado Algebraico General (GAMS).El problema clásico conocido como despacho económico ha sido seleccionado para mostrar la necesidad de usar herramientas matemáticas para resolver problemas de gran tamaño relacionados con ingeniería. El despacho económico es un problema clásico de optimización en operación de sistemas termoeléctricos, cuya idea principal es encontrar la operación más económica para los generadores térmicos. Esta operación está basada en una curva cuadrática de costos con algunas restricciones operativas, como por ejemplo, balance de potencia y capacidades de generación. La simulación numérica es implementada en GAMS usando una versión de prueba. Esta investigación ha sido desarrollada con la ayuda de 36 estudiantes del curso de Regulación y Operación de Sistemas Eléctricos (ROES) del programa de Ingeniería Eléctrica de la Universidad Tecnológica de Pereira (UTP).
1 INTRODUCCIÓN
El progreso de la tecnología está siempre relacionado con los avances matemáticos que permiten entender mejor el funcionamiento de las cosas 1, 2. Por esta razón, en el caso de los cursos de pregrado uno de los enfoques más importantes es la posibilidad de proporcionar a los estudiantes la mayor cantidad de herramientas disponibles para resolver problemas de ingeniería y ciencia, específicamente en áreas de matemáticas aplicadas. De esta manera, pueden entender mejor cómo analizar fenómenos reales a través de escenarios de simulación 3, 4.
Las herramientas de simulación se han convertido en uno de los componentes más importantes en la formación integral de los futuros ingenieros y científicos, ya que estas herramientas permiten mejorar sus habilidades para comprender un fenómeno en particular, así como explorar diferentes formas de proponer soluciones efectivas para el problema en estudio. En este contexto, en los últimos años muchos grupos de investigación han contribuido a desarrollar múltiples cajas de herramientas para simular diferentes áreas del conocimiento. En el caso de la ingeniería eléctrica es posible encontrar software especializado para la simulación de sistemas eléctricos de potencia como DIGSILENT 5, 6 PSCAD 7, NEPLAN 8 o SIMULINK 9, entre otros. En el caso de los paquetes de optimización, se encuentran aplicaciones de software comercial, es decir, GAMS 10, 11, 12, AMPL 13, LINGO 14, Python o 15 paquetes MATLAB 16, 17, 18, etc.
Descripción
En este artículo se presenta una estrategia para modelar y resolver problemas no lineales de optimización con estudiantes de pregrado en ingeniería eléctrica empleando el Sistema de Modelado Algebraico General (GAMS).El problema clásico conocido como despacho económico ha sido seleccionado para mostrar la necesidad de usar herramientas matemáticas para resolver problemas de gran tamaño relacionados con ingeniería. El despacho económico es un problema clásico de optimización en operación de sistemas termoeléctricos, cuya idea principal es encontrar la operación más económica para los generadores térmicos. Esta operación está basada en una curva cuadrática de costos con algunas restricciones operativas, como por ejemplo, balance de potencia y capacidades de generación. La simulación numérica es implementada en GAMS usando una versión de prueba. Esta investigación ha sido desarrollada con la ayuda de 36 estudiantes del curso de Regulación y Operación de Sistemas Eléctricos (ROES) del programa de Ingeniería Eléctrica de la Universidad Tecnológica de Pereira (UTP).
1 INTRODUCCIÓN
El progreso de la tecnología está siempre relacionado con los avances matemáticos que permiten entender mejor el funcionamiento de las cosas 1, 2. Por esta razón, en el caso de los cursos de pregrado uno de los enfoques más importantes es la posibilidad de proporcionar a los estudiantes la mayor cantidad de herramientas disponibles para resolver problemas de ingeniería y ciencia, específicamente en áreas de matemáticas aplicadas. De esta manera, pueden entender mejor cómo analizar fenómenos reales a través de escenarios de simulación 3, 4.
Las herramientas de simulación se han convertido en uno de los componentes más importantes en la formación integral de los futuros ingenieros y científicos, ya que estas herramientas permiten mejorar sus habilidades para comprender un fenómeno en particular, así como explorar diferentes formas de proponer soluciones efectivas para el problema en estudio. En este contexto, en los últimos años muchos grupos de investigación han contribuido a desarrollar múltiples cajas de herramientas para simular diferentes áreas del conocimiento. En el caso de la ingeniería eléctrica es posible encontrar software especializado para la simulación de sistemas eléctricos de potencia como DIGSILENT 5, 6 PSCAD 7, NEPLAN 8 o SIMULINK 9, entre otros. En el caso de los paquetes de optimización, se encuentran aplicaciones de software comercial, es decir, GAMS 10, 11, 12, AMPL 13, LINGO 14, Python o 15 paquetes MATLAB 16, 17, 18, etc.