(untitled) (Jóvenes en la Ciencia, 2017)
En este trabajo se presenta la solución del Despacho Óptimo de Generación (DOG) considerando modelos de cargas exponenciales dependientes de voltaje mediante un Algoritmo Genético (AG’s) con parámetro de selección elitista. Estos modelos de cargas exponenciales se integran en el análisis de Flujos de Potencia (FP) para determinar un punto de operación de estado estacionario mediante el método de Newton-Raphson. Los resultados obtenidos en este punto de operación son utilizados para calcular la matriz de coeficientes de pérdidas B con el fin de calcular las pérdidas de potencia activa para ser utilizadas en la solución del problema de DOG. Una vez que se obtienen las potencias de cada generador, estas se asignan a los nodos PV para ejecutar nuevamente el análisis de FP y continuar el mismo proceso iterativamente hasta que la diferencia de potencia activa en el nodo slack, obtenida mediante FP y DOG sea menor a una tolerancia de precisión. Un caso de estudio es presentado con el sistema de potencia de prueba del IEEE. Los resultados muestran que al integrar los modelos de las cargas exponenciales el costo de generación disminuye, ya que las pérdidas y la generación de potencia se reducen.