Fluxo de Potência Ótimo globalmente convergente utilizando métodos de pontos interiores com estratégias de região de confiança

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: SOUSA, Andréa Araújo
Data de Publicação: 2008
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFPE
Texto Completo: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/5003
Resumo: O problema de Fluxo de Potência Ótimo (FPO) vem sendo estudado desde a década de 1960 e vários métodos de resolução são encontrados na literatura. Em particular, os métodos de Pontos-Interiores (PI) vêm tendo um grande destaque devido a sua robustez e eficiência, alcançando convergência com reduzido número de iteraçoes mesmo em problemas com um grande número de variáveis. Apesar do seu bom desempenho computacional no que se refere a número de iterações e tempo de processamento, os métodos de PI não possuem convergência global, que consiste em encontrar uma solução independente da escolha do ponto inicial. Um dos objetivos desta pesquisa é o desenvolvimento de um algoritmo de FPO globalmente convergente, ou seja, capaz de encontrar uma solução sempre que uma existir. Para atingir esse objetivo, o algoritmo proposto associa métodos de Região de Confiança com os eficientes métodos de PI. Algoritmos globalmente convergentes são invariavelmente computacionalmente intensivos, de forma que três abordagens distintas para a resolução dos subproblemas de região de confiança foram estudadas. Quanto à formulação do problema de FPO, foram desenvolvidos modelos que consideram dispositivos FACTS, como o UPFC (Unified Power Flow Controller), e restrições de estabilidade de tensão. Algumas opções de função objetivo, como minimização de perdas, minimização de corte de carga e maximização de carregamento, foram testadas e o desempenho do algoritmo proposto foi avaliado comparando-o ao desempenho de algoritmos de PI já conhecidos.O problema de Fluxo de Potência Ótimo (FPO) vem sendo estudado desde a década de 1960 e vários métodos de resolução são encontrados na literatura. Em particular, os métodos de Pontos-Interiores (PI) vêm tendo um grande destaque devido a sua robustez e eficiência, alcançando convergência com reduzido número de iteraçoes mesmo em problemas com um grande número de variáveis. Apesar do seu bom desempenho computacional no que se refere a número de iterações e tempo de processamento, os métodos de PI não possuem convergência global, que consiste em encontrar uma solução independente da escolha do ponto inicial. Um dos objetivos desta pesquisa é o desenvolvimento de um algoritmo de FPO globalmente convergente, ou seja, capaz de encontrar uma solução sempre que uma existir. Para atingir esse objetivo, o algoritmo proposto associa métodos de Região de Confiança com os eficientes métodos de PI. Algoritmos globalmente convergentes são invariavelmente computacionalmente intensivos, de forma que três abordagens distintas para a resolução dos subproblemas de região de confiança foram estudadas. Quanto à formulação do problema de FPO, foram desenvolvidos modelos que consideram dispositivos FACTS, como o UPFC (Unified Power Flow Controller), e restrições de estabilidade de tensão. Algumas opções de função objetivo, como minimização de perdas, minimização de corte de carga e maximização de carregamento, foram testadas e o desempenho do algoritmo proposto foi avaliado comparando-o ao desempenho de algoritmos de PI já conhecidos.O problema de Fluxo de Potência Ótimo (FPO) vem sendo estudado desde a década de 1960 e vários métodos de resolução são encontrados na literatura. Em particular, os métodos de Pontos-Interiores (PI) vêm tendo um grande destaque devido a sua robustez e eficiência, alcançando convergência com reduzido número de iteraçoes mesmo em problemas com um grande número de variáveis. Apesar do seu bom desempenho computacional no que se refere a número de iterações e tempo de processamento, os métodos de PI não possuem convergência global, que consiste em encontrar uma solução independente da escolha do ponto inicial. Um dos objetivos desta pesquisa é o desenvolvimento de um algoritmo de FPO globalmente convergente, ou seja, capaz de encontrar uma solução sempre que uma existir. Para atingir esse objetivo, o algoritmo proposto associa métodos de Região de Confiança com os eficientes métodos de PI. Algoritmos globalmente convergentes são invariavelmente computacionalmente intensivos, de forma que três abordagens distintas para a resolução dos subproblemas de região de confiança foram estudadas. Quanto à formulação do problema de FPO, foram desenvolvidos modelos que consideram dispositivos FACTS, como o UPFC (Unified Power Flow Controller), e restrições de estabilidade de tensão. Algumas opções de função objetivo, como minimização de perdas, minimização de corte de carga e maximização de carregamento, foram testadas e o desempenho do algoritmo proposto foi avaliado comparando-o ao desempenho de algoritmos de PI já conhecidos
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Apesar do seu bom desempenho computacional no que se refere a número de iterações e tempo de processamento, os métodos de PI não possuem convergência global, que consiste em encontrar uma solução independente da escolha do ponto inicial. Um dos objetivos desta pesquisa é o desenvolvimento de um algoritmo de FPO globalmente convergente, ou seja, capaz de encontrar uma solução sempre que uma existir. Para atingir esse objetivo, o algoritmo proposto associa métodos de Região de Confiança com os eficientes métodos de PI. Algoritmos globalmente convergentes são invariavelmente computacionalmente intensivos, de forma que três abordagens distintas para a resolução dos subproblemas de região de confiança foram estudadas. Quanto à formulação do problema de FPO, foram desenvolvidos modelos que consideram dispositivos FACTS, como o UPFC (Unified Power Flow Controller), e restrições de estabilidade de tensão. Algumas opções de função objetivo, como minimização de perdas, minimização de corte de carga e maximização de carregamento, foram testadas e o desempenho do algoritmo proposto foi avaliado comparando-o ao desempenho de algoritmos de PI já conhecidos.O problema de Fluxo de Potência Ótimo (FPO) vem sendo estudado desde a década de 1960 e vários métodos de resolução são encontrados na literatura. Em particular, os métodos de Pontos-Interiores (PI) vêm tendo um grande destaque devido a sua robustez e eficiência, alcançando convergência com reduzido número de iteraçoes mesmo em problemas com um grande número de variáveis. Apesar do seu bom desempenho computacional no que se refere a número de iterações e tempo de processamento, os métodos de PI não possuem convergência global, que consiste em encontrar uma solução independente da escolha do ponto inicial. 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Algumas opções de função objetivo, como minimização de perdas, minimização de corte de carga e maximização de carregamento, foram testadas e o desempenho do algoritmo proposto foi avaliado comparando-o ao desempenho de algoritmos de PI já conhecidos.O problema de Fluxo de Potência Ótimo (FPO) vem sendo estudado desde a década de 1960 e vários métodos de resolução são encontrados na literatura. Em particular, os métodos de Pontos-Interiores (PI) vêm tendo um grande destaque devido a sua robustez e eficiência, alcançando convergência com reduzido número de iteraçoes mesmo em problemas com um grande número de variáveis. Apesar do seu bom desempenho computacional no que se refere a número de iterações e tempo de processamento, os métodos de PI não possuem convergência global, que consiste em encontrar uma solução independente da escolha do ponto inicial. 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Algumas opções de função objetivo, como minimização de perdas, minimização de corte de carga e maximização de carregamento, foram testadas e o desempenho do algoritmo proposto foi avaliado comparando-o ao desempenho de algoritmos de PI já conhecidosporUniversidade Federal de PernambucoAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessOtimização não-linearFluxo de potência ótimoFluxo de Potência Ótimo globalmente convergente utilizando métodos de pontos interiores com estratégias de região de confiançainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPEORIGINALarquivo6842_1.pdfapplication/pdf922667https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/5003/1/arquivo6842_1.pdf5f337dabdc89ed3296a471f98e3ebb0eMD51LICENSElicense.txttext/plain1748https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/5003/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52TEXTarquivo6842_1.pdf.txtarquivo6842_1.pdf.txtExtracted texttext/plain271133https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/5003/3/arquivo6842_1.pdf.txt8b187b3d2e2e03164f3896ce0122cddbMD53THUMBNAILarquivo6842_1.pdf.jpgarquivo6842_1.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1248https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/5003/4/arquivo6842_1.pdf.jpg015a7f232c1023a9e339d6bcf2776f0aMD54123456789/50032019-10-25 02:16:26.261oai:repositorio.ufpe.br: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Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufpe.br/oai/requestattena@ufpe.bropendoar:22212019-10-25T05:16:26Repositório Institucional da UFPE - Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)false
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