Uma metodologia baseada em algoritmos genéticos para melhorar o perfil de tensão diário de sistemas de potência : A genetic-algorithm-based methodology for improving daily voltage profile of power systems

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Leone Filho, Marcos de Almeida
Data de Publicação: 2012
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1618687
Resumo: Orientador: Takaaki Ohishi
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Este processo de otimização dos taps é feito com a utilização de Algoritmos Genéticos de maneira que, ao final deste processo, seja obtido um conjunto de valores de taps que, se aplicados à rede de transmissão, tornará as tensões mais próximas de um mesmo nível de tensão pré-determinado. Além disto, a abordagem proposta não é somente capaz de analisar uma \fotografia" de carga do sistema, mas também é capaz de realizar uma análise diária (em intervalos horários) para melhorar o perfil de tensão durante um dia completo de operação. A metodologia proposta é avaliada inicialmente com os sistemas IEEE-30 barras e IEEE-118 barras para que, finalmente, fosse aplicada para o sistema interligado nacional (SIN) brasileiro. Além disto, um sistema de suporte à decisão foi implementado durante o desenvolvimento deste trabalho. Tal sistema poderia ser usado para proporcionar ao operador do sistema de transmissão meios de avaliar os fluxos da rede através de uma execução de análises de sensibilidade quanto às possíveis utuações de carga em tempo de operação e também avaliar cenários de contingênciasAbstract: The main contribution of this thesis is the proposal of a new methodology together with the implementation of a decision support system for real-time transmission grid operation. Hence, a methodology for improving voltage pro- _le for power transmission systems is described in this thesis. Basically, it consists in tuning the transformers taps in a way that the buses voltages in the same area would stay around a pre-specified level. Genetic Algorithms are applied for this optimization process in a way that, at the end of this process, a set of taps values that can drive the power system's voltage closer to a desired voltage level (if applied to it) is obtained. Furthermore, the proposed approach is not only able to analyze a static \picture" of power load, but also to cope with the issue of programming the hourly daily tap strategy according to the variations of the daily load profile. The proposed methodology is first evaluated with the \IEEE-30-bus" and with the \IEEE-118-bus" test cases so that it could be finally applied to the Brazilian interconnected national power system. Besides, a decision support system was implemented during the progress of the work. Such system was designed in a way that it could be possibly used by a grid operator in order to evaluate load flows and also to develop many different studies by analyzing the system's sensitiveness to the load variations at real time operation and also by evaluating a variety of contingencies scenariosDoutoradoEnergia ElétricaDoutor em Engenharia Elétrica[s.n.]Ohishi, Takaaki, 1955-Nepomuceno, LeonardoCruz Júnior, Gélson daBarbosa, Paulo Sergio FrancoSoares Filho, SecundinoUniversidade Estadual de Campinas. Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoPrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASLeone Filho, Marcos de Almeida20122012-08-06T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdf101 p. : il.https://hdl.handle.net/20.500.12733/1618687LEONE FILHO, Marcos de Almeida. Uma metodologia baseada em algoritmos genéticos para melhorar o perfil de tensão diário de sistemas de potência: A genetic-algorithm-based methodology for improving daily voltage profile of power systems. 2012. 101 p. Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1618687. Acesso em: 15 mai. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/878765porreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2017-02-18T06:46:16Zoai::878765Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2017-02-18T06:46:16Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
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