Redução de perdas de sistemas de distribuição através do dimensionamento ótimo de bancos de capacitores via entropia cruzada

• Autor(a) principal: Oliveira, Fabrício Bonfim Rodrigues de
• Data de Publicação: 2016
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18154/tde-05012017-142133/
• topic: Cross entropy; Entropia cruzada; Loss reduction; OpenDSS; OpenDSS; Python; Python; Redução de perdas

Os Sistemas de Distribuição são responsáveis pelo fornecimento da energia elétrica aos consumidores residenciais, industriais e comerciais com padrões de qualidade regulamentados pela Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL). Assim, as concessionárias monitoram seu sistema para verificar o perfil de tensão na rede elétrica e as perdas técnicas do sistema. Este último critério de desempenho é extremamente relevante, pois representa o desperdício em energia e diminuição na capacidade de receita da empresa. Portanto, há interesse em fornecer a energia elétrica dentro das especificações regidas pela ANEEL e com as menores perdas elétricas possível. Contudo, técnicas como reconfiguração de linhas, recondutoramento, alocação de capacitores e geradores distribuídos são aplicadas. Em especial, a alocação de capacitores é uma técnica que visa identificar a quantidade, localização e tipo dos bancos de capacitores (BCs) que serão alocados no sistema com o intuito de minimizar as perdas, levando em consideração custos de implantação e operação. Para tal, métodos computacionais são utilizados para definir a melhor configuração dos BCs. As metaheurítiscas têm sido aplicadas na solução deste problema, cuja função objetivo é a minimização das perdas técnicas do sistema de distribuição. Desta forma, este trabalho tem o objetivo de propor uma abordagem de solução utilizando a metaheurística Entropia Cruzada implementada no software Python para redução das perdas de sistemas elétricos modelados no OpenDSS. A abordagem se mostrou uma importante ferramenta de análise de sistemas de distribuição, proporcionando resultados extremamente satisfatórios.