Reconfiguração ótima de sistemas de distribuição de energia elétrica baseado no comportamento de colônias de formigas

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Pereira, Fernando Silva
Data de Publicação: 2010
Tipo de documento: Tese
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-28042010-151514/
Resumo: O objetivo deste trabalho é apresentar uma nova abordagem para obtenção de configurações para sistemas de distribuição de energia elétrica com o intuito de minimizar o valor de perdas ativas sem violar as restrições operacionais. Para isso, considera-se que os sistemas de distribuição estão operando em regime permanente e que suas fases estão equilibradas e simétricas, podendo o sistema ser representado por um diagrama unifilar. A reconfiguração é feita de forma a redistribuir os fluxos de corrente nas linhas, transferindo cargas entre os alimentadores e melhorando o perfil de tensão ao longo do sistema. O problema de reconfiguração do sistema pode ser formulado como um problema de programação não-linear inteiro misto. Devido à explosão combinatorial inerente a este tipo de problema, a resolução do mesmo por técnicas de otimização clássicas torna-se pouco atraente, dando espaço para técnicas heurísticas e metaheurísticas. Essas outras, mesmo não garantindo o ótimo global, são capazes de encontrar boas soluções em um espaço de tempo relativamente curto. Para a resolução do problema de reconfiguração, utilizou-se uma nova metodologia baseada no comportamento de colônias de formigas em busca de alimento na natureza. Nesta, formigas artificiais (agentes) exploram o meio ambiente (sistema de distribuição) e trocam informações para tentar encontrar a topologia que apresente os menores valores de perdas ativas. Para o cálculo das perdas, este trabalho também apresenta uma nova abordagem para resolução do problema de fluxo de potência (FP) em sistemas de distribuição radial. O fluxo de potência é uma ferramenta básica utilizada pelos centros de controle para determinar os estados e condições operacionais desses sistemas de potência. Basicamente, as metodologias empregadas para o cálculo do fluxo de potência são baseadas nos métodos clássicos de Newton ou Gauss. Mas em sistemas de distribuição de energia, devido a particularidades inerentes a estes, como a alta relação entre resistência e reatância das linhas (r/x) e a operação radial, estes métodos apresentam problemas de convergência e se tornam ineficientes na maioria das vezes. A abordagem consiste na associação dos métodos da função penalidade e de Newton. O mal-condicionamento da matriz Jacobiana de Newton é resolvido pela associação com o método da função penalidade. São apresentados testes realizados em sistemas de 5 barras, 16 barras, 33 barras, 69 barras e 136 barras para avaliar a potencialidade das técnicas propostas. Os resultados são considerados bons ou muito bons quando comparado com as técnicas existentes atualmente.
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A reconfiguração é feita de forma a redistribuir os fluxos de corrente nas linhas, transferindo cargas entre os alimentadores e melhorando o perfil de tensão ao longo do sistema. O problema de reconfiguração do sistema pode ser formulado como um problema de programação não-linear inteiro misto. Devido à explosão combinatorial inerente a este tipo de problema, a resolução do mesmo por técnicas de otimização clássicas torna-se pouco atraente, dando espaço para técnicas heurísticas e metaheurísticas. Essas outras, mesmo não garantindo o ótimo global, são capazes de encontrar boas soluções em um espaço de tempo relativamente curto. Para a resolução do problema de reconfiguração, utilizou-se uma nova metodologia baseada no comportamento de colônias de formigas em busca de alimento na natureza. Nesta, formigas artificiais (agentes) exploram o meio ambiente (sistema de distribuição) e trocam informações para tentar encontrar a topologia que apresente os menores valores de perdas ativas. Para o cálculo das perdas, este trabalho também apresenta uma nova abordagem para resolução do problema de fluxo de potência (FP) em sistemas de distribuição radial. O fluxo de potência é uma ferramenta básica utilizada pelos centros de controle para determinar os estados e condições operacionais desses sistemas de potência. Basicamente, as metodologias empregadas para o cálculo do fluxo de potência são baseadas nos métodos clássicos de Newton ou Gauss. Mas em sistemas de distribuição de energia, devido a particularidades inerentes a estes, como a alta relação entre resistência e reatância das linhas (r/x) e a operação radial, estes métodos apresentam problemas de convergência e se tornam ineficientes na maioria das vezes. A abordagem consiste na associação dos métodos da função penalidade e de Newton. O mal-condicionamento da matriz Jacobiana de Newton é resolvido pela associação com o método da função penalidade. São apresentados testes realizados em sistemas de 5 barras, 16 barras, 33 barras, 69 barras e 136 barras para avaliar a potencialidade das técnicas propostas. Os resultados são considerados bons ou muito bons quando comparado com as técnicas existentes atualmente.The objective of this work is to present a novel methodology for obtaining new configurations of the distribution system in order to minimize the active power losses without violating operational constraints. For this, it is considered that any distribution system is operating in a steady state and that it is balanced, therefore it can be represented by a one-line diagram. The reconfiguration is done in order to redistribute de current flows on the distribution power lines, transferring loads among the feeders and improving the voltage profile along the system. Such problem can be formulated as a mixed integer nonlinear programming problem. Due to its inherent combinatorial characteristic and since its solution by classic optimization techniques is not appealing, heuristic and metaheuristic techniques are thus better suited for its solution. Although these latter do not guarantee a global optimum, they are able to find good solutions in a relatively short time. The solution of the reconfiguration problem in this approach makes use of a novel methodology based on ant colony behavior, when these search for victuals in nature. In this technique, the artificial ants (agents) explore the environment (distribution system) and exchange information among them in order to find the topology that provides the smallest active losses. For the active losses calculation, this work also presents a novel approach for the solution of the power flow problem for radial distribution systems. The solution of the power flow problem is used by system operators in order to determine the state and operational conditions of power systems. Basically, the most common techniques used in the power flow solution are based on either Newton\'s or Gauss\' approaches. However, due to particular characteristics of distribution systems such as the high ratio of r/x and the radial topology, these methods present convergence problems and are not efficient in most of the cases. Thus, this novel technique consists in associating Newton\'s and the penalty function approaches. The matter of the ill-conditioned Jacobian matrix in Newton\'s method is overcome with the penalty function method. Some tests performed in different systems are then presented in order to assess the effectiveness of both proposed techniques.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPCosta, Geraldo Roberto Martins daPereira, Fernando Silva2010-02-26info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfhttp://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18154/tde-28042010-151514/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2016-07-28T16:10:05Zoai:teses.usp.br:tde-28042010-151514Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212016-07-28T16:10:05Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
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