Reconfiguração de sistemas de distribuição de energia elétrica por meio de um algoritmo híbrido bio-inspirado.

• Autor(a) principal: Gerez, Cassio
• Data de Publicação: 2022
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3143/tde-31032023-084422/
• topic: Algoritmo híbrido; Balanced and unbalanced systems; Bio-inspired metaheuristics; Hybrid algorithm; Meta-heurísticas bio-inspiradas; Reconfiguração; Reconfiguration; Sistemas equilibrados e desequilibrados; Smart-grids; Smart-grids

Problemas de otimização são amplamente discutidos nos campos de estudo das engenharias, com especial ênfase para a área de engenharia elétrica. Dos principais problemas estudados em sistemas de distribuição de energia elétrica (SDEE), um apresenta destaque devido à sua grande dificuldade de resolução: reconfiguração de sistemas de distribuição (RSD). Esses estudos envolvem diversos tipos de condições, indo desde o sistema trifásico equilibrado (STE), passando pelo sistema trifásico desequilibrado (STD) até a integração com equipamentos dispostos ao longo desses sistemas, sendo solucionados por meio de diversas técnicas, normalmente heurísticas e meta-heurísticas. Nesse contexto, o presente trabalho propõe uma técnica híbrida bio-inspirada para a solução do problema e sua comparação com outras técnicas bio-inspiradas. Diversas modelagens ao problema de RSD que contemplam simulações estáticas e dinâmicas, com demanda fixa e variável aplicadas a STEs e STDs e na presença de geração distribuída (GD), compensadores e veículos elétricos (VE) são estudadas. Adicionalmente, um novo método para determinação da radialidade de um sistema de distribuição é proposto. Análises das particularidades de cada caso, como por exemplo vantagens e desvantagens de simulações estáticas e dinâmicas, diferenças de resultados entre sistemas equilibrados e desequilibrados e a influência da presença de equipamentos, são apresentadas. Todas as situações foram aplicadas à diversos sistemas teste conhecidos da literatura, sendo todos os algoritmos implementados em linguagem Python e a análise dos sistemas executada através do software OpenDSS.