Uso de simulated annealing e algoritmo genético no problema da reconfiguração de uma rede de distribuição de energia elétrica

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Yamamoto, Lia
Data de Publicação: 2004
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFPR
Texto Completo: https://hdl.handle.net/1884/1106
Resumo: Orientador: Volmir Eugenio Wilhelm
id UFPR_469fe00e05d6a4cca74db90c213e577b
oai_identifier_str oai:acervodigital.ufpr.br:1884/1106
network_acronym_str UFPR
network_name_str Repositório Institucional da UFPR
repository_id_str 308
spelling Universidade Federal do Paraná. Setor de Tecnologia. Programa de Pós-Graduação em Métodos Numéricos em EngenhariaWilhelm, Volmir Eugênio, 1967-Yamamoto, Lia2024-05-20T19:55:49Z2024-05-20T19:55:49Z2004https://hdl.handle.net/1884/1106Orientador: Volmir Eugenio WilhelmDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Métodos Numéricos em Engenharia. Defesa: Curitiba, 2004Inclui bibliografiaÁrea de concentração: Programação matemáticaResumo: As redes de distribuição de energia elétrica são projetadas de forma aminimizar as perdas de energia elétrica. Devido a vários fatores, como a expansãoda cidade e o conseqüente aumento de consumo de energia, as distribuidoras sãolevadas a expandir a rede original, por vezes, de forma não otimizada. Tal expansãotende a elevar as perdas elétricas que podem ser reduzidas em função de novaconfiguração da rede.Este trabalho descreve a aplicação de algoritmo genético, simulatedannealing e de dois algoritmos híbridos na abordagem do problema de redução deperdas na rede de distribuição de energia elétrica. Considerando a configuraçãoatual, propõe-se o fechamento de alguns trechos abertos e a abertura de outrostrechos fechados visando a otimização da rede.A procura de uma reconfiguração ótima para a rede de distribuição de energiaé um problema de otimização combinatória, em que as técnicas heurísticas possuema característica de fornecerem uma solução final próxima da solução ótima. Naaplicação dos quatro algoritmos, a função objetivo considerada é a perda deenergia, que depende de dois fatores que são a resistência dos cabos quecompõem a rede e o carregamento destes.Abstract: The electric distribution networks are originally projected to minimize energylosses. There are many factors that changes the energy demand, for an examplewith the development of the cities, the load increases and the expansion of the powerutility network, many times without an optimal configuration of the system. Thosedevelopment can cause an energy loss increase which can be reduced by a newconfiguration.This research describes the genetic algorithm, simulated annealingapplications and also two hybrid algorithms to deal with the electric power distributionsystems reduction losses. Starting with the actual configuration, the purpose is tomake a change of the open/closed status of the switching devices. The changeselection is made by an optimization process.The optimal electric distribution feeder reconfiguration is a combinatorialoptimization problem which the results of heuristics techniques are close to theoptimal solution. On electric distribution system, the objective function is the energyloss, which depends on the branches resistance and also the branches currents.92f. : il. algumas color., grafs.application/pdfDisponível em formato digitalPesquisa operacionalProgramação linearLeite - Produção - Métodos estatísticosEstatística matemáticaAnálise numéricaUso de simulated annealing e algoritmo genético no problema da reconfiguração de uma rede de distribuição de energia elétricainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisporreponame:Repositório Institucional da UFPRinstname:Universidade Federal do Paraná (UFPR)instacron:UFPRinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINALYamamoto, Lia.pdfapplication/pdf586712https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/1106/1/Yamamoto%2c%20Lia.pdf67933eaa526d7904dabb1570aa432b89MD51open accessTEXTYamamoto, Lia.pdf.txtExtracted texttext/plain144989https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/1106/2/Yamamoto%2c%20Lia.pdf.txt91734c29ce2b032bd65c1b7aedcc2c00MD52open accessTHUMBNAILYamamoto, Lia.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1153https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/1106/3/Yamamoto%2c%20Lia.pdf.jpg66c35da1df19fa7c432d3e6fcbc4a2daMD53open access1884/11062024-05-20 16:55:49.493open accessoai:acervodigital.ufpr.br:1884/1106Repositório de PublicaçõesPUBhttp://acervodigital.ufpr.br/oai/requestopendoar:3082024-05-20T19:55:49Repositório Institucional da UFPR - Universidade Federal do Paraná (UFPR)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Uso de simulated annealing e algoritmo genético no problema da reconfiguração de uma rede de distribuição de energia elétrica
title Uso de simulated annealing e algoritmo genético no problema da reconfiguração de uma rede de distribuição de energia elétrica
spellingShingle Uso de simulated annealing e algoritmo genético no problema da reconfiguração de uma rede de distribuição de energia elétrica
Yamamoto, Lia
Pesquisa operacional
Programação linear
Leite - Produção - Métodos estatísticos
Estatística matemática
Análise numérica
title_short Uso de simulated annealing e algoritmo genético no problema da reconfiguração de uma rede de distribuição de energia elétrica
title_full Uso de simulated annealing e algoritmo genético no problema da reconfiguração de uma rede de distribuição de energia elétrica
title_fullStr Uso de simulated annealing e algoritmo genético no problema da reconfiguração de uma rede de distribuição de energia elétrica
title_full_unstemmed Uso de simulated annealing e algoritmo genético no problema da reconfiguração de uma rede de distribuição de energia elétrica
title_sort Uso de simulated annealing e algoritmo genético no problema da reconfiguração de uma rede de distribuição de energia elétrica
author Yamamoto, Lia
author_facet Yamamoto, Lia
author_role author
dc.contributor.other.pt_BR.fl_str_mv Universidade Federal do Paraná. Setor de Tecnologia. Programa de Pós-Graduação em Métodos Numéricos em Engenharia
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Wilhelm, Volmir Eugênio, 1967-
dc.contributor.author.fl_str_mv Yamamoto, Lia
contributor_str_mv Wilhelm, Volmir Eugênio, 1967-
dc.subject.por.fl_str_mv Pesquisa operacional
Programação linear
Leite - Produção - Métodos estatísticos
Estatística matemática
Análise numérica
topic Pesquisa operacional
Programação linear
Leite - Produção - Métodos estatísticos
Estatística matemática
Análise numérica
description Orientador: Volmir Eugenio Wilhelm
publishDate 2004
dc.date.issued.fl_str_mv 2004
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2024-05-20T19:55:49Z
dc.date.available.fl_str_mv 2024-05-20T19:55:49Z
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 https://hdl.handle.net/1884/1106
url https://hdl.handle.net/1884/1106
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.pt_BR.fl_str_mv Disponível em formato digital
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv 92f. : il. algumas color., grafs.
application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFPR
instname:Universidade Federal do Paraná (UFPR)
instacron:UFPR
instname_str Universidade Federal do Paraná (UFPR)
instacron_str UFPR
institution UFPR
reponame_str Repositório Institucional da UFPR
collection Repositório Institucional da UFPR
bitstream.url.fl_str_mv https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/1106/1/Yamamoto%2c%20Lia.pdf
https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/1106/2/Yamamoto%2c%20Lia.pdf.txt
https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/1106/3/Yamamoto%2c%20Lia.pdf.jpg
bitstream.checksum.fl_str_mv 67933eaa526d7904dabb1570aa432b89
91734c29ce2b032bd65c1b7aedcc2c00
66c35da1df19fa7c432d3e6fcbc4a2da
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFPR - Universidade Federal do Paraná (UFPR)
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1813898867132858368

Registros relacionados