Desarrollo de metodologías precisas y eficientes para optimizar la ampacidad de cables subterráneos de alta tensión, minimizando costos de instalacción y maximizando su vida útil

Abstract

La instalación de cables subterráneos ha experimentado un aumento notorio como opción para el suministro de energía eléctrica. Uno de los factores críticos a considerar en este proceso es el costo, sin dejar de lado la ampacidad y la vida útil del cable. Con el objetivo de mejorar la eficiencia y disipar el calor generado por el efecto Joule, es común utilizar rellenos térmicos con baja resistividad térmica. Sin embargo, el costo sustancial y la necesidad de aumentar la ampacidad se presentan como factores competitivos en la selección del relleno térmico. Además, la ampacidad y la vida útil del cable están influenciadas por diversos factores, como el costo del relleno térmico, las dimensiones de la instalación, el tipo de cubierta del cable, el tamaño de los conductores y la temperatura del entorno, entre otros. En este contexto, el objetivo principal es desarrollar metodologías precisas y eficientes para optimizar la ampacidad de cables subterráneos de alta tensión, minimizando los costos de instalación y maximizando su vida útil. Para abordar este propósito, se han formulado problemas de optimización no lineal, uno enfocado en la ampacidad del cable y otro abor-dando tanto la ampacidad como el costo de instalación. Además, se propone una metodología para tres objetivos mediante el enfoque probabilístico y la técnica de optimización, con el propósito de maximizar simultáneamente la ampacidad, la vida útil del cable y minimizar los costos de instalación. Para abordar la optimización, se han empleado diferentes algoritmos, como el enjambre de partículas (PSO) con varias mejoras, el algoritmo genético (GA) con reinicio adaptativo, el Minimizador de Funciones con Restricciones (FMinCon) y el algoritmo gamultiobj. Además, para tratar el enfoque probabilístico se ha considerado el método Montecarlo. Los resultados obtenidos revelan que se logró desarrollar metodologías precisas y efi-cientes tanto para la optimización monoobjetivo de la ampacidad de cables como para la optimización multiobjetivo de dos y tres funciones simultáneamente. Se encontró que la optimización multiobjetivo, que considera tanto la ampacidad, los costos de instalación y la vida útil del aislamiento, puede brindar una solución más equilibrada.

The installation of underground cables has experienced a noticeable increase as an option for electrical power supply. One of the critical factors to consider in this process is the cost, without neglecting ampacity and the cable’s lifespan. In order to enhance efficiency and dissipate heat generated by the Joule effect, it is common to use thermal backfills with low thermal resistivity. However, substantial cost and the need to increase ampacity present themselves as competitive factors in the selection of thermal backfill. Additionally, ampacity and the cable’s lifespan are influenced by various factors, such as the cost of thermal backfill, installation dimensions, cable insulation type, conductor size, and environmental temperature, among others. In this context, the main objective is to develop a precise and efficient methodology to optimize the ampacity of high-voltage underground cables, minimizing installation costs, and maximizing their lifespan. To address this purpose, nonlinear optimization problems have been formulated—one focusing on cable ampacity and another addressing both ampacity and installation costs. Furthermore, a methodology for three objectives is proposed using a probabilistic approach and optimization techniques to simultaneously maximize ampacity, cable lifespan, and minimize installation costs. To address optimization, various algorithms have been employed, such as the particle swarm optimization (PSO) with several enhancements, the genetic algorithm (GA) with adaptive restart, the Function Minimizer with Constraints (FMinCon), and the gamultiobj algorithm. Additionally, to handle the probabilistic approach, the Monte Carlo method has been considered. The obtained results reveal the successful development of a precise and efficient methodol-ogy for both single-objective optimization of cable ampacity and multi-objective optimization of two and three functions simultaneously. It was found that multi-objective optimization, considering both ampacity, installation costs, and insulation lifespan, can provide a more balanced solution.