Projeto multicritério de sistemas de distribuição de energia elétrica sob contextos incertos utilizando algoritmos de busca local

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Cristiane Geralda Taroco
Data de Publicação: 2010
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFMG
Texto Completo: http://hdl.handle.net/1843/BUOS-8CDFSA
Resumo: O constante uso de técnicas de otimização para o projeto de redes de distribuição de energia elétrica é justificado por sua importância social e econômica, já que o mesmo atende grande parte da população brasileira. Alguns algoritmos não podem ser utilizados na obtenção da solução para o projeto de redes de distribuição de energia devido à natureza complexa do problema. Os Algoritmos Evolucionários são uma alternativa para a solução do problema devido a sua robustez, flexibilidade e capacidade de adaptação a problemas de naturezas diversas. O algoritmo NSGA-II é utilizado neste trabalho para obtenção de soluções eficientes para o problema de redes de distribuição de energia elétrica considerando o cenário mais provável de carga em relação a três objetivos (custo, confiabilidade e robustez). As incertezas presentes no projeto das redes de distribuição são tratadas por meio da avaliação destas soluções para cenários distintos do mais provável, que são gerados através de Simulações de Monte Carlo. Os dados coletados nas Simulações de Monte Carlo são utilizados como base para uma Análise de Sensibilidade Multi-objetivo, onde as soluções do problema são avaliadas para seis diferentes critérios. Depois de feita esta análise multi-objetivo e obtido o conjunto de soluções não dominadas, é aplicado sobre estas soluções o método de busca local desenvolvido. Este método de busca local é baseado na geração de redes aleatórias a distâncias pré-definidas utilizando a métrica T-norm. Isto possibilita a criação de um maior número de soluções robustas para o problema de redes de distribuição de energia elétrica. O método aqui desenvolvido dá ao projetista um conjunto maior de possibilidades de escolha da rede a ser instalada, levando em consideração critérios importantes na operação das redes tais quais confiabilidade e perdas de energia. No conjunto de possibilidades dado ao projetista já está incorporado um padrão de robustez estabelecido para as redes
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O algoritmo NSGA-II é utilizado neste trabalho para obtenção de soluções eficientes para o problema de redes de distribuição de energia elétrica considerando o cenário mais provável de carga em relação a três objetivos (custo, confiabilidade e robustez). As incertezas presentes no projeto das redes de distribuição são tratadas por meio da avaliação destas soluções para cenários distintos do mais provável, que são gerados através de Simulações de Monte Carlo. Os dados coletados nas Simulações de Monte Carlo são utilizados como base para uma Análise de Sensibilidade Multi-objetivo, onde as soluções do problema são avaliadas para seis diferentes critérios. Depois de feita esta análise multi-objetivo e obtido o conjunto de soluções não dominadas, é aplicado sobre estas soluções o método de busca local desenvolvido. Este método de busca local é baseado na geração de redes aleatórias a distâncias pré-definidas utilizando a métrica T-norm. Isto possibilita a criação de um maior número de soluções robustas para o problema de redes de distribuição de energia elétrica. O método aqui desenvolvido dá ao projetista um conjunto maior de possibilidades de escolha da rede a ser instalada, levando em consideração critérios importantes na operação das redes tais quais confiabilidade e perdas de energia. No conjunto de possibilidades dado ao projetista já está incorporado um padrão de robustez estabelecido para as redesThe continuous use of optimization techniques for electrical energy distribution project is justified by its social and economical importance since it attends a great amount of Brazilian people. Some algorithms can not be used to obtain the solution for the energy distribution network project due to the complexity of the problem. Evolutionary Algorithmsare an alternative to solve the problem due to their robustness, flexibility and capacity of adaptation for several kinds of problems. The NSGA-II Algorithm is used here to obtain efficient solutions for the problem of electrical energy distribution network considering the most likely load scenario taking into account three objectives (cost, reliability and robustness). The uncertainties in the project are treated through the evaluation of those solutions for different scenarios created by Monte Carlo Simulation. The data obtained using the Monte Carlo Simulations are used as an input for a Multiobjective Sensitivity Analysis where the solutions are evaluated for six distinct criterions. A set of non-dominated solutions is then obtained and a local search method developed in this work is applied for those solutions. The local search method is based on the generation of random networks at pre defined distances using the T-norm metric. This enables the generation of a bigger number of robust solutions for the electrical energy distribution network problem. It is provided to the network designer a large range of possibilities for choosing the better network to be installed. Important aspects for operating the network have been taken into account such as reliabilityand energy losses. A robustness standard is previously incorporated to the network set of possibilities given to the designerUniversidade Federal de Minas GeraisUFMGEngenharia elétricaEngenharia elétricaProjeto multicritério de sistemas de distribuição de energia elétrica sob contextos incertos utilizando algoritmos de busca localinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFMGinstname:Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)instacron:UFMGORIGINALcristianedissertacao_versao_final.pdfapplication/pdf1570201https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/BUOS-8CDFSA/1/cristianedissertacao_versao_final.pdf0ae822430f7fbaabcac34795862463e9MD51TEXTcristianedissertacao_versao_final.pdf.txtcristianedissertacao_versao_final.pdf.txtExtracted texttext/plain286505https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/BUOS-8CDFSA/2/cristianedissertacao_versao_final.pdf.txt723f1be035e19091487406ef08c910bcMD521843/BUOS-8CDFSA2019-11-14 21:24:36.138oai:repositorio.ufmg.br:1843/BUOS-8CDFSARepositório de PublicaçõesPUBhttps://repositorio.ufmg.br/oaiopendoar:2019-11-15T00:24:36Repositório Institucional da UFMG - Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)false
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