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dc.contributor.authorTorres Contreras, Santiago Patricio
dc.contributor.authorCampoverde Encalada, Eduardo Luis
dc.contributor.authorOchoa Correa, Danny Vinicio
dc.date.accessioned2024-09-04T18:47:58Z-
dc.date.available2024-09-04T18:47:58Z-
dc.date.issued2024
dc.identifier.issn1873-2046
dc.identifier.urihttps://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/45108-
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.1016/j.epsr.2024.110988
dc.description.abstractService restoration (SR) consists of automatically generating and executing a plan to restore the service in healthy zones using the least number of maneuvers after detecting and isolating a permanent fault in the distribution system zone. This component is essential to self-healing functionality in smart grids and allows customers to reconnect quickly to the distribution grid after a power outage. Distributed generation (DG) supports the distribution network when there is insufficient capacity to restore all zones out of service or supply the loads locally through microgrids. The power supply must be restored to the highest priority customers in case of partial restoration. Also, most research works use simplified or linearized models to propose restoration algorithms. This paper proposes a complete AC formulation for the service restoration problem in distribution systems considering network reconfiguration (NR), the integration of distributed generation (DG), and priority customers (PCs) into the solution. The optimization problem is solved by a centralized algorithm based on combining the Differential Evolution (DE) and Continuous Population-Based Incremental Learning (PBILc) metaheuristics techniques. Simulation results are presented for three case studies in which the IEEE 33-bus distribution system is tested for different fault scenarios. The numerical results show the robustness and efficiency of the proposed algorithm.
dc.language.isoes_ES
dc.sourceElectric Power Systems Research
dc.subjectMicrogrids
dc.subjectService restoration
dc.subjectPriority customers
dc.subjectNetwork reconfiguration
dc.subjectDistributed generation
dc.subjectHybrid metaheuristics
dc.titleService restoration in distribution systems considering priority customers and microgrids
dc.typeARTÍCULO
dc.ucuenca.idautor1105161739
dc.ucuenca.idautor0102448958
dc.ucuenca.idautor0105208128
dc.identifier.doi10.1016/j.epsr.2024.110988
dc.ucuenca.embargoend2050-12-31
dc.ucuenca.versionVersión publicada
dc.ucuenca.embargointerno2050-12-31
dc.ucuenca.areaconocimientounescoamplio07 - Ingeniería, Industria y Construcción
dc.ucuenca.afiliacionOchoa, D., Universidad de Cuenca, Departamento de Ingeniería Eléctrica, Electrónica y Telecomunicaciones(DEET), Cuenca, Ecuador
dc.ucuenca.afiliacionTorres, S., Universidad de Cuenca, Departamento de Ingeniería Eléctrica, Electrónica y Telecomunicaciones(DEET), Cuenca, Ecuador
dc.ucuenca.afiliacionCampoverde, E., Universidad de Cuenca, Departamento de Ingeniería Eléctrica, Electrónica y Telecomunicaciones(DEET), Cuenca, Ecuador
dc.ucuenca.correspondenciaTorres Contreras, Santiago Patricio, santiago.torres@ucuenca.edu.ec
dc.ucuenca.correspondenciaCampoverde Encalada, Eduardo Luis, eduardo.campoverde@ucuenca.edu.ec
dc.ucuenca.volumenVolumen 237, December
dc.ucuenca.indicebibliograficoSCOPUS
dc.ucuenca.factorimpacto1.03
dc.ucuenca.cuartilQ1
dc.ucuenca.numerocitaciones0
dc.ucuenca.areaconocimientofrascatiamplio2. Ingeniería y Tecnología
dc.ucuenca.areaconocimientofrascatiespecifico2.2 Ingenierias Eléctrica, Electrónica e Información
dc.ucuenca.areaconocimientofrascatidetallado2.2.1 Ingeniería Eléctrica y Electrónica
dc.ucuenca.areaconocimientounescoespecifico071 - Ingeniería y Profesiones Afines
dc.ucuenca.areaconocimientounescodetallado0711 - Ingeniería y Procesos Químicos
dc.ucuenca.urifuenteElectric Power Systems Research
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