Determinação dos pontos ótimos para alocação de indicadores de faltas em redes de distribuição

• Autor(a) principal: Damasceno, Jéssica Pêgo Gomes
• Data de Publicação: 2015
• Outros Autores: Amaral, Renata De Cássia Sanches do
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))
• Texto Completo: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/10013
• topic: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA; Linhas elétricas - Indicadores; Inteligência artificial - Manutenção e reparos; Algorítmos genéticos - Técnica; Redes elétricas - Analisadores; Electric lines - Directories; Artificial intelligence - Maintenance and repair; Genetic algorithms - Technique; Electric network analyzers

As faltas em sistema de distribuição ocorrem devido a contato de árvores nos alimentadores, falhas de equipamentos, condições climáticas e outros motivos, ocasionando desligamentos temporários ou permanentes, comprometendo a qualidade e confiabilidade do fornecimento de energia. Indicadores de Faltas (IFs) são dispositivos que contribuem para a melhoria do processo de localização de faltas em linhas de distribuição. Atualmente, na maioria dos casos em sistema de distribuição, a identificação de faltas é realizada por meio de inspeção visual, ou seja, a equipe de manutenção percorre o trecho para identificar onde há danos. Este trabalho propõe uma abordagem computacional através da metodologia de Algoritmo Genético para a alocação ótima dos IFs em linhas de distribuição. Esta metodologia é capaz de propor uma solução eficaz de alocação dos dispositivos a fim de minimizar o tempo médio de deslocamento da equipe de manutenção até a seção da falta e, consequentemente, restabelecer o fornecimento de energia elétrica mais rapidamente. A técnica de otimização é aplicada à uma função objetivo, que representa o modelo matemático de alocação dos IFs, atendendo às restrições e simplificações impostas ao problema. Os resultados obtidos pelo modelo computacional são satisfatórios, comprovando a eficácia do método.