Procediments heurístics de disseny de sistemes d'electrificació rural amb energies renovables
Authors:   , Triadó Aymerich Joan 
Published: October 2023

Electrification hybrid systems (wind-photovoltaic systems) are a suitable option to supply electricity independently in isolated communities. To design these systems, there are recent mathematical models that provide the location and type of each of the electrification components and the design of the possible micro-distribution networks. When the amount of consumption points to electrify increases, solving the mathematical models require computational times that become infeasible in practice.
For these cases, three heuristic methods based on mixed integer linear programming (MILP) are presented in this thesis: Relax and Fix heuristics, heuristics based on Corridor Method and Increasing Radius heuristics. In all procedures first a relaxed MILP is solved to obtain a base solution and then it is used as a starting point to find a feasible solution by searching in a more reduced search space.
For each type of heuristics several options to relax and to reduce the solution space were developed and tested.
Finally, extensive computational experiments based on real projects were carried out and results show that the best heuristic to apply varies according to the size of the instances to be solved.

Els sistemes d’electrificació híbrids (fotovoltaics i eòlics) són una opció adequada per a subministrar electricitat de forma autònoma a comunitats aïllades. Per a dissenyar aquests sistemes hi ha models matemàtics recents que proporcionen la ubicació i el tipus de cadascun dels components d'electrificació i també el disseny de les possibles micro-xarxes de distribució. Quan la quantitat de punts de consum per electrificar augmenta, les solucions dels models matemàtics requereixen uns temps de càlcul que en la pràctica es converteixen en inviables. Per aquests casos, en aquesta tesi es presenten tres procediments heurístics basats en programació lineal entera mixta (PLEM): heurístiques de Relaxament i Fixació, heurístiques basades en el Corridor Method i les heurístiques aquí anomenades de Radis creixents. En tots els procediments primer es resol un model PLEM relaxat per tal d’obtenir una solució base que després s'utilitza com a punt de partida per trobar una solució factible mitjançant la recerca en un espai de cerca més reduït. S’han desenvolupat i provat diverses opcions de relaxament i de reducció de l'espai de cerca per a cada tipus d’heurística. Finalment, s’han dut a terme extensos experiments computacionals basats en projectes reals i els resultats mostren que la millor heurística a aplicar varia segons la mida dels exemplars a resoldre.

Los sistemas de electrificación híbridos (fotovoltaicos y eólicos) son una opción adecuada para suministrar electricidad de forma autónoma a comunidades aisladas. Para diseñar estos sistemas hay modelos matemáticos recientes que proporcionan la ubicación y el tipo de cada uno de los componentes de electrificación y también el diseño de las posibles micro-redes de distribución. Cuando la cantidad de puntos de consumo para electrificar aumenta, las soluciones de los modelos matemáticos requieren tiempos de cálculo que en la práctica se convierten en inviables. Para estos casos, en esta tesis se presentan tres procedimientos heurísticos basados en programación lineal entera mixta (PLEM): heurísticas de Relajación y Fijación, heurísticas basadas en el Corridor Method y las heurísticas aquí llamadas de Radios crecientes. En todos los procedimientos primero se resuelve un modelo PLEM relajado para obtener una solución base que luego se utiliza como punto de partida para encontrar una solución factible mediante la búsqueda en un espacio de búsqueda más reducido. Se han desarrollado y probado varias opciones de relajación y de reducción del espacio de búsqueda para cada tipo de heurística. Finalmente, se han llevado a cabo extensos experimentos computacionales basados en proyectos reales y los resultados muestran que la mejor heurística a aplicar varía según el tamaño de los ejemplares a resolver