ALOCAÇÃO ÓTIMA DE CHAVES E INDICADORES DE FALTA PARA MINIMIZAR AS PENALIDADES PAGAS POR CONCESSIONÁRIAS DE DISTRIBUIÇÃO DE ENERGIA ELÉTRICA.
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Data de Publicação: | 2020 |
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Texto Completo: | https://tedebc.ufma.br/jspui/handle/tede/tede/4112 |
Resumo: | The importance of electric energy in the society imposes on utilities the need to assess the reliability of the electric power supply and to adopt measures that minimize the impact of interruptions. Regulatory agencies establish quality limits, which, if extrapolated, will result in penalties for distribution utilities. In this scenario, the reliability index estimation methods are tools that help the planning and operation of the electrical network oriented towards the fulfillment of acceptable standards. Reliability indices can measure the frequency and duration of interruptions in the distribution networks, i.e. the DEC index, which is the average annual unavailability for a group of consumers. The penalties paid by the distribution utilities depend on DEC. That is, each time the acceptable limit of DEC is violated, a penalty is paid. Thus, modifying DEC's probability density function implies a reduction in penalties. Another cost associated with the reliability indices is the customer interruption cost for the consumer classes. These costs express the economic impacts of an outage for different types of consumers based on the duration, frequency and energy not supplied due to outage. The allocation of devices in the electrical network is a low cost and very effective resource to maximize the reliability of distribution network. However, the effect of the allocation on the penalties has never been assessed. Automatic and manual switches are efficient in reducing consumers' restoration times due to the increased sectionalizing capacity of the network. Fault indicators and automatic keys are important to indicate a path closer to the fault. In this way, the consumers' restoration time is reduced due to the reduction of fault location time. Therefore, this dissertation proposes a method that aims to reduce the costs associated with penalties and interruptions through the optimal allocation of manual keys, automatic keys and fault indicators. This optimization problem was solved using multiobjective optimization techniques based on the Pareto surface theory. In addition, surrogate models have been developed to reduce the computational cost of estimating penalties. The results of the tests demonstrated that the multi-objective optimization model managed to obtain solutions with an acceptable compromise between installation / maintenance costs and reliability. Additionally, the surrogate models for estimating penalties demonstrated good accuracy and low computational cost in relation to Monte Carlo Simulation. |
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Dissertação( Programa de Pós-graduação em Engenharia de Eletricidade/CCET) - Universidade Federal do Maranhão, São Luís, 2020.https://tedebc.ufma.br/jspui/handle/tede/tede/4112The importance of electric energy in the society imposes on utilities the need to assess the reliability of the electric power supply and to adopt measures that minimize the impact of interruptions. Regulatory agencies establish quality limits, which, if extrapolated, will result in penalties for distribution utilities. In this scenario, the reliability index estimation methods are tools that help the planning and operation of the electrical network oriented towards the fulfillment of acceptable standards. Reliability indices can measure the frequency and duration of interruptions in the distribution networks, i.e. the DEC index, which is the average annual unavailability for a group of consumers. The penalties paid by the distribution utilities depend on DEC. That is, each time the acceptable limit of DEC is violated, a penalty is paid. Thus, modifying DEC's probability density function implies a reduction in penalties. Another cost associated with the reliability indices is the customer interruption cost for the consumer classes. These costs express the economic impacts of an outage for different types of consumers based on the duration, frequency and energy not supplied due to outage. The allocation of devices in the electrical network is a low cost and very effective resource to maximize the reliability of distribution network. However, the effect of the allocation on the penalties has never been assessed. Automatic and manual switches are efficient in reducing consumers' restoration times due to the increased sectionalizing capacity of the network. Fault indicators and automatic keys are important to indicate a path closer to the fault. In this way, the consumers' restoration time is reduced due to the reduction of fault location time. Therefore, this dissertation proposes a method that aims to reduce the costs associated with penalties and interruptions through the optimal allocation of manual keys, automatic keys and fault indicators. This optimization problem was solved using multiobjective optimization techniques based on the Pareto surface theory. In addition, surrogate models have been developed to reduce the computational cost of estimating penalties. The results of the tests demonstrated that the multi-objective optimization model managed to obtain solutions with an acceptable compromise between installation / maintenance costs and reliability. Additionally, the surrogate models for estimating penalties demonstrated good accuracy and low computational cost in relation to Monte Carlo Simulation.A importância da energia elétrica na sociedade impõe para as concessionárias de energia a necessidade de avaliar a confiabilidade do fornecimento de energia elétrica e adotar medidas que minimizem o impacto das interrupções. As agências reguladoras atribuem limites de qualidade, que se forem extrapolados, serão impostas multas para as concessionárias. Neste cenário, os métodos de estimação de índices de confiabilidade são ferramentas que auxiliam o planejamento e a operação da rede elétrica orientados para o cumprimento de padrões aceitáveis. Os índices de confiabilidade podem medir a frequência e a duração das interrupções nas redes de distribuição, destacando-se o índice DEC, que é a indisponibilidade anual média para um conjunto de consumidores. As penalidades pagas pelas concessionárias de energia dependem do DEC, ou seja, a cada vez que o limite aceitável do DEC é violado, paga-se uma penalidade. Desta forma, modificando-se a função densidade de probabilidade do DEC implica em redução das penalidades. Outro custo associado aos índices de confiabilidade são os custos de interrupção de energia para as classes de consumidores. Estes custos expressam os impactos econômicos de uma interrupção para os diferentes tipos de consumidores com base na duração, frequência e potência não fornecida da interrupção. A alocação de dispositivos na rede elétrica é um recurso de baixo custo e muito eficaz para maximizar a confiabilidade da rede de distribuição. Porém, o efeito da alocação nas penalidades nunca foi avaliado. As chaves automáticas e manuais são eficientes para reduzir os tempos de restauração dos consumidores devido ao aumento na capacidade de seccionamento da rede. Os indicadores de falta e chaves automáticas são importantes para indicar um caminho mais próximo da falta. Desta forma, reduz-se o tempo de restauração dos consumidores devido a diminuição do tempo de localização da falta. Portanto, essa dissertação propõe um método que visa reduzir os custos associados as penalidades e interrupções através da alocação ótima de chaves manuais, chaves automáticas e indicadores de falta. Este problema de otimização foi solucionado usando-se técnicas de otimização multiobjetivo baseadas na Teoria da superfície de Pareto. Além disso, foram desenvolvidos modelos alternativos para reduzir o custo computacional da estimação das penalidades. Os resultados dos testes demonstraram que o modelo de otimização multiobjetivo foi capaz de obter soluções com um compromisso aceitável entre custos de instalação/manutenção e de confiabilidade. Adicionalmente, os modelos alternativos para a estimação das penalidades demonstraram boa precisão e baixo custo computacional com relação a Simulação Monte Carlo.Submitted by Maria Aparecida (cidazen@gmail.com) on 2022-09-23T13:56:48Z No. of bitstreams: 1 Louseiro Filho vec.pdf: 56541575 bytes, checksum: 2b78463407db9cb05b37d3a4a7b3f512 (MD5)Made available in DSpace on 2022-09-23T13:56:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Louseiro Filho vec.pdf: 56541575 bytes, checksum: 2b78463407db9cb05b37d3a4a7b3f512 (MD5) Previous issue date: 2020-05-25CNPqapplication/pdfporUniversidade Federal do MaranhãoPROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCETUFMABrasilDEPARTAMENTO DE ENGENHARIA DA ELETRICIDADE/CCETConfiabilidade;DEC;Penalidades;Custos de Interrupção;Alocação Ótima;Algoritmo Genético;Pareto;Chaves;Indicadores de FaltaReliability;SAIDI;Penalties;Interruption Costs;Optimal Allocation;Genetic Algorithm;Pareto;Switches;Fault IndicatorsTransmissão da Energia Elétrica, Distribuição da Energia ElétricaALOCAÇÃO ÓTIMA DE CHAVES E INDICADORES DE FALTA PARA MINIMIZAR AS PENALIDADES PAGAS POR CONCESSIONÁRIAS DE DISTRIBUIÇÃO DE ENERGIA ELÉTRICA.OPTIMUM ALLOCATION OF KEYS AND LACK INDICATORS TO MINIMIZE PENALTIES PAID BY ENERGY DISTRIBUTION CONCESSIONAIRE ELECTRICALinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFMAinstname:Universidade Federal do Maranhão (UFMA)instacron:UFMAORIGINALLouseiro Filho vec.pdfLouseiro Filho vec.pdfapplication/pdf56541575http://tedebc.ufma.br:8080/bitstream/tede/4112/2/Louseiro+Filho+vec.pdf2b78463407db9cb05b37d3a4a7b3f512MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82255http://tedebc.ufma.br:8080/bitstream/tede/4112/1/license.txt97eeade1fce43278e63fe063657f8083MD51tede/41122022-09-23 10:56:48.679oai:tede2: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Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://tedebc.ufma.br/jspui/PUBhttp://tedebc.ufma.br:8080/oai/requestrepositorio@ufma.br||repositorio@ufma.bropendoar:21312022-09-23T13:56:48Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFMA - Universidade Federal do Maranhão (UFMA)false |
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