Este documento presenta una metodología basada en algoritmos genéticos que permite adelantar el reordenamiento del parque de transformadores existente en el nivel de tensión I de los sistemas de distribución de Bogotá D.C., Colombia, con el fin de maximizar el reconocimiento de activos que el ente regulador CREG (Comisión Reguladora de Energía y Gas) realiza a los distintos operadores de red, según lo establecido en la resolución 097 de 2008. Para la aplicación del algoritmo se obtuvieron mediciones de potencia activa máxima para cada hora del año 2009 en un conjunto de 94 transformadores de diferentes capacidades, escogidos de forma aleatoria, instalados en el sistema de distribución de CODENSA S.A. ESP, empresa encargada de prestar el servicio de energía eléctrica en la ciudad de Bogotá D.C. Con esta información se construyeron curvas de carga diarias representativas y se elaboró una base de datos que contiene los costos operativos del movimiento de los equipos y de las tarifas, a partir de los cuales fue posible modelar la función objetivo y las restricciones del problema, obteniéndose un elevado número de combinaciones posibles (alrededor de 1*10(134)) debido al gran número de nodos y de transformadores presentes en el sistema de distribución. La búsqueda convencional de una solución en la anterior situación implicaría el empleo de tiempos prohibitivos, por lo cual se implementó un algoritmo genético clásico, obteniéndose de esta manera una solución óptima que ofrece una ganancia económica en el primer año, asociada al incremento en el cargo por uso, de $ 253.446.362,47 (COP), ganancias que podrían verse incrementadas considerablemente al ejecutar el algoritmo en parques de transformadores más grandes.
This paper presents a methodology based on genetic algorithms that allows the reordering of the existing park transformers voltage level I of the distribution systems of Bogotá city, Colombia, in order to maximize the recognition of assets that the regulator CREG (Comisión Reguladora de Energía y Gas) made to the various network operators, as set out in resolution 097 of 2008. For the application of the algorithm, we obtained maximum active power measurements for each hour of the year 2009 in a number of transformers of different capacities, chosen at random, installed in the distribution system CODENSA SA ESP, the company that provides electric service in the Bogotá city. With this information we built representative daily load curves and developed a database that contains the operating costs of moving equipment and tariffs, from which it was possible to model the objective function and constraints of the problem, obtaining a high number of possible combinations (about 1*10(134)) due to the large number of nodes and processors present in the distribution system. Conventional search of a solution in the above situation implies the use of prohibitive times. For this reason we implemented a classical genetic algorithm, thus obtaining an optimal solution that offers a financial gain in the first year, associated with the increase in the usage charge, of $ 253.446.362,47 (COP), profits that could be increased considerably when running the algorithm on larger transformers parks.