Reconfiguração de redes de distribuição utilizando algoritmos genéticos considerando variações de carga
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2012 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UNIPAMPA |
Texto Completo: | http://dspace.unipampa.edu.br/jspui/handle/riu/998 |
Resumo: | Em redes de distribuição de energia elétrica a carga é o elemento principal que necessita de maior atenção, pois varia constantemente ao longo do tempo. Este trabalho tem como principal objetivo apresentar uma metodologia para reconfiguração de redes de distribuição de energia elétrica em estado normal de operação considerando as variações de carga ao longo do dia. Tal metodologia é fundamentada na otimização por algoritmos genéticos. Deseja-se encontrar as melhores configurações de operação das redes com a finalidade de reduzir as perdas de energia dissipada nas linhas. Dessa forma, para atender às variações de carga e evitar mudanças muito frequentes nas configurações, foi adotada a análise de reconfiguração por patamares de carga, sendo analisada apenas a hora que representa maior consumo em cada patamar. Assim, foram considerados períodos típicos de variações de consumo e assumido que em todo intervalo de duração do patamar as cargas apresentam o mesmo valor. A otimização para encontrar as soluções de redução de perdas foi abordada utilizando algoritmos genéticos, explorando os recursos principais deste método como seleção, operadores genéticos de recombinação e mutação. Para demonstrar a metodologia e o desempenho do algoritmo proposto são apresentados estudos de casos para redes testes de pequeno porte onde são feitas comparações entre os sistemas operando em configuração fixa, sem alteração da topologia dos alimentadores, e com reconfiguração considerando as variações de carga de acordo com a classe de consumo envolvida. |
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Sperandio, MauricioMello, Ana Paula Carboni deMello, Ana Paula Carboni de2017-02-13T17:13:21Z2017-02-13T17:13:21Z2012-06-27MELLO, Ana Paula Carboni de. Reconfiguração de redes de distribuição utilizando algoritmos genéticos considerando variações de carga. Orientador: Mauricio Sperandio. 2012. 95 p. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharel em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Pampa, Curso de Engenharia Elétrica, Alegrete, 2012.http://dspace.unipampa.edu.br/jspui/handle/riu/998Em redes de distribuição de energia elétrica a carga é o elemento principal que necessita de maior atenção, pois varia constantemente ao longo do tempo. Este trabalho tem como principal objetivo apresentar uma metodologia para reconfiguração de redes de distribuição de energia elétrica em estado normal de operação considerando as variações de carga ao longo do dia. Tal metodologia é fundamentada na otimização por algoritmos genéticos. Deseja-se encontrar as melhores configurações de operação das redes com a finalidade de reduzir as perdas de energia dissipada nas linhas. Dessa forma, para atender às variações de carga e evitar mudanças muito frequentes nas configurações, foi adotada a análise de reconfiguração por patamares de carga, sendo analisada apenas a hora que representa maior consumo em cada patamar. Assim, foram considerados períodos típicos de variações de consumo e assumido que em todo intervalo de duração do patamar as cargas apresentam o mesmo valor. A otimização para encontrar as soluções de redução de perdas foi abordada utilizando algoritmos genéticos, explorando os recursos principais deste método como seleção, operadores genéticos de recombinação e mutação. Para demonstrar a metodologia e o desempenho do algoritmo proposto são apresentados estudos de casos para redes testes de pequeno porte onde são feitas comparações entre os sistemas operando em configuração fixa, sem alteração da topologia dos alimentadores, e com reconfiguração considerando as variações de carga de acordo com a classe de consumo envolvida.In electrical distribution networks the load is the main element that needs more attention as it changes always throughout the day. The main objective of this work presents a methodology using the optimization technique of genetic algorithms to reconfigure the distribution network in normal state operation, changing the load throughout the day. The best configurations are desired, which reduces the power loss in conductors of distribution networks. So, to attend the load variations and prevent frequently changes in system reconfiguration, a load steps analysis is used, which was analyzed only the hour that represents higher consumption at every level. Thus, typical periods of consumption variation were considered, where the values in this periods are assumed as the maximum value of consumption present in this load scenario. The optimization that find the reduced power loss was addressed using genetic algorithms, exploring the main resources of this method such as selection, recombination genetic operators and mutation. Case studies are presented to demonstrate the methodology and the performance of genetic algorithm, where comparisons between the system with a fixed configuration, without modification in the topology of feeders, and with reconfiguration considering the load variations according with the involved consumption class are realized.porUniversidade Federal do PampaAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessEngenharia elétricaRedes de distribuição de energia elétricaAlgoritmos genéticosCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::SISTEMAS ELETRICOS DE POTENCIA::TRANSMISSAO DA ENERGIA ELETRICA, DISTRIBUICAO DA ENERGIA ELETRICAElectrical engineeringElectricity distribution networksGenetic AlgorithmsReconfiguração de redes de distribuição utilizando algoritmos genéticos considerando variações de cargaReconfiguration of distribution networks using genetic algorithms considering variations of loadinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfreponame:Repositório Institucional da UNIPAMPAinstname:Universidade Federal do Pampa (UNIPAMPA)instacron:UNIPAMPAORIGINALReconfiguração de redes de distribuição utilizando algoritmos genéticos considerando variações de carga.pdfReconfiguração de redes de distribuição utilizando algoritmos genéticos considerando variações de carga.pdfapplication/pdf1041114https://repositorio.unipampa.edu.br/jspui/bitstream/riu/998/1/Reconfigura%c3%a7%c3%a3o%20de%20redes%20de%20distribui%c3%a7%c3%a3o%20utilizando%20algoritmos%20gen%c3%a9ticos%20considerando%20varia%c3%a7%c3%b5es%20de%20carga.pdf81e90ffeb3fb8b69c69d3f1eb16e0761MD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-81232https://repositorio.unipampa.edu.br/jspui/bitstream/riu/998/2/license_rdf66e71c371cc565284e70f40736c94386MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.unipampa.edu.br/jspui/bitstream/riu/998/3/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD53riu/9982021-04-14 16:09:27.823oai:repositorio.unipampa.edu.br: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Repositório InstitucionalPUBhttp://dspace.unipampa.edu.br:8080/oai/requestsisbi@unipampa.edu.bropendoar:2021-04-14T19:09:27Repositório Institucional da UNIPAMPA - Universidade Federal do Pampa (UNIPAMPA)false |
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