Reconfiguration of distribution networks for reliability improvement using a heuristic-based approach

In the last decades interest in distribution networks reliability is increasing. The Energy Authorities have introduced some indices of performance, such as SAIFI (System Average Interruption Frequency Index) and SAIDI (System Average Interruption Duration Index), to set up a system of bonus and penalties and force the DSOs (Distribution System Operators) to increase the reliability of the electrical supply. In this framework network reconfiguration, which consists in changing the status of the network switches in order to set the best topology based on a given objective function, can help DSOs in this challenging task. The aim of the thesis, result of a collaboration with the Milan DSO “Unareti”, is to investigate a possible network reconfiguration which can improve the network reliability in order to meet the stringent requirements of the Authority. The methodology developed is based on a Genetic Algorithm which relies on the mechanism of natural selection and genetics. It combines the adaptive nature of the evolution procedures of organs with functional optimizations. By simulating the survival of the fittest among structures, the optimal solution is searched by randomized information exchange. The proposed methodology has been tested on the distribution network of Milano and demonstrates to be a valuable tool to improve reliability of real distribution networks.

Negli ultimi decenni è aumentato l’interesse verso il miglioramento dell’affidabilità delle reti di distribuzione. L’Autorità Nazionale ha infatti introdotto alcuni indici di rendimento come il SAIFI (System Average Interruption Frequency Index) e il SAIDI (System Average Interruption Duration Index) con l’obiettivo di incentivare i DSO (Distribution System Operator) ad incrementare l’affidabilità delle reti di distribuzione. A questo proposito, la riconfigurazione di rete, che consiste nel cambiare lo stato degli interruttori per trovare la miglior topologia data una funzione obiettivo, è uno dei possibili strumenti a disposizione dei DSO. Lo scopo di questo elaborato, risultato della collaborazione con il DSO della rete elettrica milanese “Unareti”, è quello di studiare una possibile riconfigurazione per la rete elettrica di Milano con il fine di migliorare gli indici di performance introdotti dell’Autorità. Lo studio è realizzato sfruttando l’Algoritmo Genetico, basato sul meccanismo della selezione naturale. Simulando la sopravvivenza delle strutture migliori, l’ottimo è ricercato tramite uno scambio casuale di informazioni. La metodologia proposta è stata testata sulla rete di distribuzione di Milano e si è dimostrata essere un efficacie strumento per il miglioramento dell’affidabilità di rete.