Aplicação de Algoritmos Genéticos na Localização de Dispositivos de Manobras para Minimização de Perdas em Redes de Energia Eléctrica
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2020 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/10362/104484 |
Resumo: | A presente dissertação endereça o problema da minimização de perdas mediante a localização óptima de dispositivos telecomandados que possibilitam, através de reconfiguração topológica, uma potencial redução de perdas numa rede de distribuição de energia eléctrica. Foram desenvolvidas duas metodologias para o efeito: (i) baseada numa busca sequencial de manobras; (ii) mediante a aplicação de algoritmos genéticos adaptados ao problema. A metodologia baseada numa busca sequencial permite obter apenas uma solução optimizada para um determinado cenário. Aplicando os Algoritmos Genéticos estes permitem obter um conjunto de soluções de elevada qualidade que correspondem a várias topologias, todas elas diferentes entre si mas com valores de perdas semelhantes. A localização dos Órgãos de Corte de Rede, foi feita tendo em consideração todas as soluções propostas pelo algoritmo genético adaptadas a todos os cenários de carga definidos. Estas metodologias foram aplicadas a uma rede de 33 barramentos e que permitiu evidenciar a robustez e qualidade das soluções propostas sendo que, no caso desta rede, com a colocação de 8 OCR’s (possibilidade de reconfigurar a rede em 8 pontos diferentes), obteve-se um potencial de redução de perdas entre 35% e 38%. Este resultado é muito relevante uma vez que as perdas em redes de distribuição tipicamente representam 8% a 12% do total de energia eléctrica distribuída. |
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Aplicação de Algoritmos Genéticos na Localização de Dispositivos de Manobras para Minimização de Perdas em Redes de Energia EléctricaReconfiguração topológicaÓrgãos de Corte de Rede (OCR)TelecomandoRedes de Distribuição de Energia EléctricaAlgoritmo GenéticoDomínio/Área Científica::Engenharia e Tecnologia::Engenharia Eletrotécnica, Eletrónica e InformáticaA presente dissertação endereça o problema da minimização de perdas mediante a localização óptima de dispositivos telecomandados que possibilitam, através de reconfiguração topológica, uma potencial redução de perdas numa rede de distribuição de energia eléctrica. Foram desenvolvidas duas metodologias para o efeito: (i) baseada numa busca sequencial de manobras; (ii) mediante a aplicação de algoritmos genéticos adaptados ao problema. A metodologia baseada numa busca sequencial permite obter apenas uma solução optimizada para um determinado cenário. Aplicando os Algoritmos Genéticos estes permitem obter um conjunto de soluções de elevada qualidade que correspondem a várias topologias, todas elas diferentes entre si mas com valores de perdas semelhantes. A localização dos Órgãos de Corte de Rede, foi feita tendo em consideração todas as soluções propostas pelo algoritmo genético adaptadas a todos os cenários de carga definidos. Estas metodologias foram aplicadas a uma rede de 33 barramentos e que permitiu evidenciar a robustez e qualidade das soluções propostas sendo que, no caso desta rede, com a colocação de 8 OCR’s (possibilidade de reconfigurar a rede em 8 pontos diferentes), obteve-se um potencial de redução de perdas entre 35% e 38%. Este resultado é muito relevante uma vez que as perdas em redes de distribuição tipicamente representam 8% a 12% do total de energia eléctrica distribuída.Reis, FranciscoRUNBaptista, João Pedro Ribeiro da Silva2020-09-22T10:48:38Z2020-0620202020-06-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10362/104484porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2024-03-11T04:49:42Zoai:run.unl.pt:10362/104484Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-20T03:40:09.754678Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse |
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