Planejamento de sistemas de distribuição com representação de incertezas através de análise intervalar
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Data de Publicação: | 2020 |
Tipo de documento: | Tese |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFJF |
Texto Completo: | https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/11777 |
Resumo: | O presente trabalho propõe uma metodologia para o planejamento ótimo da expansão de sistemas de distribuição de energia elétrica com a representação de incertezas sobre demanda de carga e geração distribuída associada à energia eólica. O critério de planejamento consiste na minimização de custos relacionados a investimento, operação, emissão de dióxido de carbono e confiabilidade. O custo de confiabilidade refere-se à energia não-suprida, utilizando-se o critério ‘N-1’ para trechos de rede e verificando-se o impacto de defeitos permanentes isolados através de uma estratégia de restauração, que depende diretamente da quantidade e da localização dos dispositivos de proteção e manobra na rede. O problema é modelado como sendo de programação não linear inteira mista e solucionado através da técnica metaheurística de otimização bioinspirada denominada Sistemas Imunológicos Artificiais. As decisões de planejamento envolvem: expansão de subestações existentes e/ou construção de novas, recondutoramento de trechos existentes pela troca do tipo de cabo e/ou construção de novos trechos, instalação de unidades de geração distribuída eólica em barras candidatas, alocação de chaves seccionadoras, reconfiguração da rede e definição das coordenadas geográficas ótimas para construção das novas subestações, além do roteamento ótimo de trechos entre as subestações e os pontos de carga. A localização de novas subestações e a construção dos trechos de ligação levam em consideração um sistema de informações geográficas que impõem ao problema um conjunto de restrições físicas de roteamento, como a existência de obstáculos naturais e caminhos de passagem de alto custo. Para a representação de incertezas, dois métodos são aplicados e comparados: uma técnica intervalar baseada em um fluxo de potência intervalar e um método estocástico baseado no estabelecimento de cenários prováveis. Restrições de rede são consideradas, como limites de corrente nos trechos, tensão nodal e potência fornecida pelas subestações, além da radialidade e conectividade das topologias candidatas. A principal contribuição da metodologia intervalar proposta está na forma eficiente de representação e avaliação de incertezas em uma única etapa, ao invés da utilização de várias avaliações determinísticas da metodologia estocástica baseada em cenários. Resultados numéricos são apresentados para sistemas teste conhecidos da literatura e demonstram o potencial da metodologia intervalar proposta na modelagem de incertezas. |
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O custo de confiabilidade refere-se à energia não-suprida, utilizando-se o critério ‘N-1’ para trechos de rede e verificando-se o impacto de defeitos permanentes isolados através de uma estratégia de restauração, que depende diretamente da quantidade e da localização dos dispositivos de proteção e manobra na rede. O problema é modelado como sendo de programação não linear inteira mista e solucionado através da técnica metaheurística de otimização bioinspirada denominada Sistemas Imunológicos Artificiais. As decisões de planejamento envolvem: expansão de subestações existentes e/ou construção de novas, recondutoramento de trechos existentes pela troca do tipo de cabo e/ou construção de novos trechos, instalação de unidades de geração distribuída eólica em barras candidatas, alocação de chaves seccionadoras, reconfiguração da rede e definição das coordenadas geográficas ótimas para construção das novas subestações, além do roteamento ótimo de trechos entre as subestações e os pontos de carga. A localização de novas subestações e a construção dos trechos de ligação levam em consideração um sistema de informações geográficas que impõem ao problema um conjunto de restrições físicas de roteamento, como a existência de obstáculos naturais e caminhos de passagem de alto custo. Para a representação de incertezas, dois métodos são aplicados e comparados: uma técnica intervalar baseada em um fluxo de potência intervalar e um método estocástico baseado no estabelecimento de cenários prováveis. Restrições de rede são consideradas, como limites de corrente nos trechos, tensão nodal e potência fornecida pelas subestações, além da radialidade e conectividade das topologias candidatas. A principal contribuição da metodologia intervalar proposta está na forma eficiente de representação e avaliação de incertezas em uma única etapa, ao invés da utilização de várias avaliações determinísticas da metodologia estocástica baseada em cenários. Resultados numéricos são apresentados para sistemas teste conhecidos da literatura e demonstram o potencial da metodologia intervalar proposta na modelagem de incertezas.This work proposes an approach for optimal expansion planning of electrical energy distribution system with the modeling of uncertainties over load demand and wind-based distributed generation. The planning criterion is the minimization of costs related to investment, operation, carbon dioxide emission and reliability, as well as uncertainties over load demand and. The reliability cost is related to the energy not supplied, by using the ‘N-1’ criterion for network sections and evaluating the impact of isolated permanent faults through a restoration strategy, which depends directly on the number and location of protection and switching devices on the network. The problem is modeled as mixed-integer non-linear programming and solved through the bioinspired optimization meta-heuristic technique called Artificial Immune System. The planning decisions involve: expansion of existing substations and/or construction of new ones, retrofitting existing feeders by replacing cables and/or construction of new ones, installation of wind distributed generators in candidate buses, allocation of sectionalizing switches, network reconfiguration and defining the optimal geographical coordinates for the construction of new substations, as well as the optimal feeder routing between the substations and the load points. The new substations location and the construction of the connecting feeders take into account a geographical information system that imposes a set of physical routing constraints on the problem, such as the existence of natural obstacles and high-cost paths. For the uncertainties representation, two methods are applied and compared: an interval technique through an interval power flow and a scenariobased approach. Network constraints are considered, as the limits of current, voltage and power from substations, as well as the obtaining of radial and connected topology. The main contribution of the proposed interval methodology consists of handling the uncertainties in an efficient manner through a single step, instead of the several deterministic evaluations of the scenario-based approach. Numerical results are presented for well-known test systems and show the potentials of the proposed interval approach.CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorporUniversidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)Programa de Pós-graduação em Engenharia ElétricaUFJFBrasilFaculdade de EngenhariaAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICACenáriosConfiabilidadeFluxo de potência intervalarGeração distribuídaIncertezasPlanejamentoSistemas de distribuiçãoSistema imunológico artificialArtificial immune systemDistributed generationDistribution systemsInterval power flowPlanningReliabilityScenariosUncertaintiesPlanejamento de sistemas de distribuição com representação de incertezas através de análise intervalarinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisreponame:Repositório Institucional da UFJFinstname:Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)instacron:UFJFORIGINALfelipedasilvaseta.pdffelipedasilvaseta.pdfPDF/Aapplication/pdf2264053https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/11777/1/felipedasilvaseta.pdf6b2361a5720e3bf7d96a88781e6ff185MD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/11777/2/license_rdfe39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/11777/3/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD53TEXTfelipedasilvaseta.pdf.txtfelipedasilvaseta.pdf.txtExtracted texttext/plain282348https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/11777/4/felipedasilvaseta.pdf.txt6a48eaeef391677380f52e7958cb0641MD54THUMBNAILfelipedasilvaseta.pdf.jpgfelipedasilvaseta.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1128https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/11777/5/felipedasilvaseta.pdf.jpg9b4b2fee8f46272d047d32adf5f5172dMD55ufjf/117772020-10-28 04:07:32.122oai:hermes.cpd.ufjf.br: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Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufjf.br/oai/requestopendoar:2020-10-28T06:07:32Repositório Institucional da UFJF - Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)false |
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