Análise e implementação de um algoritmo de busca dispersa para o planejamento da expansão de sistemas de transmissão

• Autor(a) principal: Lima, Adriana Aparecida de [UNESP]
• Data de Publicação: 2012
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/11449/87100
• topic: Redes eletricas - Planejamento; Energia elétrica - Planejamento; Electric power transmission

O Problema de Planejamento da Expansão do Sistemas de Transmissão de Energia Elétrica tem por objetivo escolher, entre um conjunto predefinido de circuitos candidatos, aqueles que devem ser incorporados ao sistema de forma a minimizar os custos de investimento e operação e atender a demanda de energia futura ao longo de um horizonte de planejamento com confiabilidade, assumindo como conhecido o plano de geração. É considerado um problema muito complexo e difícil de resolver por se tratar de um problema não linear inteiro misto, não convexo, multimodal e altamente combinatório. Este problema tem sido resolvido usando técnicas clássicas como Decomposição de Benders e Branch and Bound, assim como também algoritmos heurísticos e metaheurísticas obtendo diversos resultados, porém com uma série de problemas, por exemplo, alto tempo de processamento pelos computadores e problemas de convergência. Neste trabalho se apresenta a metaheurística Busca Dispersa que é um método que combina sistematicamente conjuntos de soluções para se obter soluções melhores. O algoritmo é apresentado sistematicamente, explicando sua estrutura básica e a forma como é adaptado para resolver o problema do planejamento da expansão de sistemas de transmissão, considerando a modelagem matemática conhecida como modelo de transporte e o modelo DC. São realizados testes com o sistema Garver de 6 barras, o sistema IEEE de 24 barras e o Sul Brasileiro de 46 barras e os resultados obtidos são comparados com os obtidos com outras metaheurísticas, mostrando um bom desempenho tanto em velocidade de processamento como em esforço computacional