Desenvolvimento de algoritmos para a determinação da máxima injeção nodal em redes de energia elétrica
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2012 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/10400.21/2106 |
Resumo: | A presente dissertação apresenta um conjunto de algoritmos, cujo objetivo é a determinação da capacidade máxima de energia que é possível integrar numa rede de energia elétrica, seja num único nó ou em vários nós simultaneamente. Deste modo, obtém-se uma indicação dos locais mais adequados à nova instalação de geração e quais os reforços de rede necessários, de forma a permitirem a alocação da nova energia. Foram estudados e identificados os fatores que influenciam o valor da capacidade máxima nodal, assim como as suas consequências no funcionamento da rede, em particular o carácter simultâneo associado às referidas injeções nodais. Nesse sentido, são apresentados e desenvolvidos algoritmos que têm em consideração as características técnicas da geração a ligar e as restrições físicas impostas pela rede elétrica existente. Os algoritmos desenvolvidos apresentados baseiam-se em busca gaussiana, tendo sido igualmente implementada uma heurística que tem em consideração a proximidade de outras injeções em nós adjacentes e finalmente, dada a natureza combinatória do problema, propõe-se a aplicação de algoritmos genéticos especificamente adaptados ao problema Conclui-se que os algoritmos genéticos encerram características que lhes permitem ser aplicados em qualquer topologia com resultados superiores a todos os algoritmos desenvolvidos. Os métodos apresentados foram desenvolvidos e implementados usando a linguagem de programação Python, tendo-se desenvolvido ainda um interface visual ao utilizador, baseado em wxPython, onde estão implementadas diversas ferramentas que possibilitam a execução dos algoritmos, a configuração dos seus parâmetros e ainda o acesso à informação resultante dos algoritmos em formato Excel. |
id |
RCAP_3c1e6751fb500288930a1459b22eef70 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:repositorio.ipl.pt:10400.21/2106 |
network_acronym_str |
RCAP |
network_name_str |
Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) |
repository_id_str |
7160 |
spelling |
Desenvolvimento de algoritmos para a determinação da máxima injeção nodal em redes de energia elétricaMáxima injeção nodalAlgoritmo genéticoGeração distribuídaA presente dissertação apresenta um conjunto de algoritmos, cujo objetivo é a determinação da capacidade máxima de energia que é possível integrar numa rede de energia elétrica, seja num único nó ou em vários nós simultaneamente. Deste modo, obtém-se uma indicação dos locais mais adequados à nova instalação de geração e quais os reforços de rede necessários, de forma a permitirem a alocação da nova energia. Foram estudados e identificados os fatores que influenciam o valor da capacidade máxima nodal, assim como as suas consequências no funcionamento da rede, em particular o carácter simultâneo associado às referidas injeções nodais. Nesse sentido, são apresentados e desenvolvidos algoritmos que têm em consideração as características técnicas da geração a ligar e as restrições físicas impostas pela rede elétrica existente. Os algoritmos desenvolvidos apresentados baseiam-se em busca gaussiana, tendo sido igualmente implementada uma heurística que tem em consideração a proximidade de outras injeções em nós adjacentes e finalmente, dada a natureza combinatória do problema, propõe-se a aplicação de algoritmos genéticos especificamente adaptados ao problema Conclui-se que os algoritmos genéticos encerram características que lhes permitem ser aplicados em qualquer topologia com resultados superiores a todos os algoritmos desenvolvidos. Os métodos apresentados foram desenvolvidos e implementados usando a linguagem de programação Python, tendo-se desenvolvido ainda um interface visual ao utilizador, baseado em wxPython, onde estão implementadas diversas ferramentas que possibilitam a execução dos algoritmos, a configuração dos seus parâmetros e ainda o acesso à informação resultante dos algoritmos em formato Excel.Reis, Francisco Alexandre Ganho da SilvaRCIPLNunes, João Gonçalo Matias Lopes2013-01-30T17:46:56Z2012-092012-09-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10400.21/2106porinfo: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:RCAAP2023-08-03T09:40:51Zoai:repositorio.ipl.pt:10400.21/2106Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T20:11:55.613520Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse |
dc.title.none.fl_str_mv |
Desenvolvimento de algoritmos para a determinação da máxima injeção nodal em redes de energia elétrica |
title |
Desenvolvimento de algoritmos para a determinação da máxima injeção nodal em redes de energia elétrica |
spellingShingle |
Desenvolvimento de algoritmos para a determinação da máxima injeção nodal em redes de energia elétrica Nunes, João Gonçalo Matias Lopes Máxima injeção nodal Algoritmo genético Geração distribuída |
title_short |
Desenvolvimento de algoritmos para a determinação da máxima injeção nodal em redes de energia elétrica |
title_full |
Desenvolvimento de algoritmos para a determinação da máxima injeção nodal em redes de energia elétrica |
title_fullStr |
Desenvolvimento de algoritmos para a determinação da máxima injeção nodal em redes de energia elétrica |
title_full_unstemmed |
Desenvolvimento de algoritmos para a determinação da máxima injeção nodal em redes de energia elétrica |
title_sort |
Desenvolvimento de algoritmos para a determinação da máxima injeção nodal em redes de energia elétrica |
author |
Nunes, João Gonçalo Matias Lopes |
author_facet |
Nunes, João Gonçalo Matias Lopes |
author_role |
author |
dc.contributor.none.fl_str_mv |
Reis, Francisco Alexandre Ganho da Silva RCIPL |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Nunes, João Gonçalo Matias Lopes |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Máxima injeção nodal Algoritmo genético Geração distribuída |
topic |
Máxima injeção nodal Algoritmo genético Geração distribuída |
description |
A presente dissertação apresenta um conjunto de algoritmos, cujo objetivo é a determinação da capacidade máxima de energia que é possível integrar numa rede de energia elétrica, seja num único nó ou em vários nós simultaneamente. Deste modo, obtém-se uma indicação dos locais mais adequados à nova instalação de geração e quais os reforços de rede necessários, de forma a permitirem a alocação da nova energia. Foram estudados e identificados os fatores que influenciam o valor da capacidade máxima nodal, assim como as suas consequências no funcionamento da rede, em particular o carácter simultâneo associado às referidas injeções nodais. Nesse sentido, são apresentados e desenvolvidos algoritmos que têm em consideração as características técnicas da geração a ligar e as restrições físicas impostas pela rede elétrica existente. Os algoritmos desenvolvidos apresentados baseiam-se em busca gaussiana, tendo sido igualmente implementada uma heurística que tem em consideração a proximidade de outras injeções em nós adjacentes e finalmente, dada a natureza combinatória do problema, propõe-se a aplicação de algoritmos genéticos especificamente adaptados ao problema Conclui-se que os algoritmos genéticos encerram características que lhes permitem ser aplicados em qualquer topologia com resultados superiores a todos os algoritmos desenvolvidos. Os métodos apresentados foram desenvolvidos e implementados usando a linguagem de programação Python, tendo-se desenvolvido ainda um interface visual ao utilizador, baseado em wxPython, onde estão implementadas diversas ferramentas que possibilitam a execução dos algoritmos, a configuração dos seus parâmetros e ainda o acesso à informação resultante dos algoritmos em formato Excel. |
publishDate |
2012 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2012-09 2012-09-01T00:00:00Z 2013-01-30T17:46:56Z |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/masterThesis |
format |
masterThesis |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
http://hdl.handle.net/10400.21/2106 |
url |
http://hdl.handle.net/10400.21/2106 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação instacron:RCAAP |
instname_str |
Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação |
instacron_str |
RCAAP |
institution |
RCAAP |
reponame_str |
Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) |
collection |
Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) |
repository.name.fl_str_mv |
Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação |
repository.mail.fl_str_mv |
|
_version_ |
1799133373690544128 |