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Substations are joints in the power system that represent nodes that are vital to stable and reliable operation of the power system. They contrast the rest of the power system in that they are a dense combination of critical components causing all of them to be simultaneously vulnerable to one isolated incident: weather, attack, or other common failure modes. Undoubtedly, the loss of these vital links will have a severe impact to the to the power grid to varying degrees. This work creates a cascading model based on protection system misoperations to estimate system risk from loss-of-substation events in order to assess each substation's criticality. A continuation power flow method is utilized for estimating voltage collapse during cascades. Transient stability is included through the use of a supervised machine learning algorithm called random forests. These forests allow for fast, robust and accurate prediction of transient stability during loss-of-substation initiated cascades. Substation risk indices are incorporated into a preventative optimal power flow (OPF) to reduce the risk of critical substations. This risk-based dispatch represents an easily scalable, robust algorithm for reducing risk associated with substation losses. This new dispatch allows operators to operate at a higher cost operating point for short periods in which substations may likely be lost, such as large weather events, likely attacks, etc. and significantly reduce system risk associated with those losses. System risk is then studied considering the interaction of a power grid utility trying to protect their critical substations under a constrained budget and a potential attacker with insider information on critical substations. This is studied under a zero-sum game theoretic framework in which the utility is trying to confuse the attacker. A model is then developed to analyze how a utility may create a robust strategy of protection that cannot be heavily exploited while taking advantage of any mistakes potential attackers may make. / Ph. D.

Este trabalho traz um estudo inicial do acoplamento elétrico-energético no planejamento da operação de curto-curtíssimo prazo utilizando Fluxo de Potência Ótimo em Corrente Alternada (FPOCA) com o objetivo de averiguar possíveis desvios entre o planejamento energético e o planejamento elétrico. É feita uma análise da influência dos aspectos elétricos do sistema de transmissão no planejamento energético de curto prazo utilizando-se um FPOCA, juntamente com a minimização do custo da geração e das perdas na transmissão. A minimização do custo da geração é feita através de uma otimização do sistema hidrotérmico utilizando-se um Programa de Otimização de Sistema Hidrotérmico (POSH) baseado em um algoritmo simplex convexo e na aplicação da teoria de fluxo em rede, enquanto que a minimização das perdas na transmissão é feita utilizando-se um FPOCA baseado no método Dual-Newton. Estas ferramentas permitem analisar a necessidade de ajustes para compatibilizar a otimização energética e a otimização elétrica de um sistema eletroenergético, e buscar um planejamento \"ótimo\" que atenda os planejamentos energético e elétrico. Dessa forma, a interface elétrico-energética se torna mais \"forte\", pois as metas de geração obtidas pelo planejamento de curto prazo que serão passadas para o planejamento de curtíssimo prazo, já incluem o efeito dos aspectos elétricos do sistema. Isto proporciona um controle dos desvios da trajetória \"ótima\" do sistema, o que contribui para melhorar a otimização global do planejamento da operação eletroenergética. / This work brings a beginning study of the electric-energetic coupling in the short-shortest term operation planning using Optimal Power Flow in Alternate Current (OPFAC) aiming to inquire possible mismatches between the energetic planning and the eletric planning. It is made an analysis of the electrical aspects influence in the short term energetic planning using OPFAC together with the minimization of generation cost and the transmission losses. The generation cost minimization is made for the hidrothermal system optimization using a Hydrothermal System Optimization Program (POSH) based on a convex simplex algorithm and the application of the network flow theory, while the transmission losses minimization is made using an OPFAC based on the Dual-Newton method. These tools allow to analyze the necessity of adjustments to make compatible the energetic optimization and the electric optimization of the power system, and to search an \"optimal\" planning that attends both the energetic planning and electric planning. Like this, the electric-energetic interface becomes strongest, therefore the generation goals gotten by the short-term planning, that will be passed to the shortest-term planning, already includes the effect of the electric system aspects. These one provide the mismatches control in the optimal trajectory of the system and it contributes to improve the global optimization of power system operation planning. The analyzed system is the 440 kV Equivalent System of CESP (Energetic Company of São Paulo), with 53 bus, being 7 generation bus, 85 transmission lines and 48 transformers.

Este trabalho tem como objetivo realizar um estudo de alocação de unidades termoelétricas em sistemas elétricos de potência (SEP). O fluxo de potencia ótimo (FPO) foi utilizado para se obter o ponto ótimo de operação para o sistema e os multiplicadores de Lagrange associados às restrições. Os multiplicadores de Lagrange indicam a sensibilidade entre a função objetivo e a restrição a ele associada. Esta sensibilidade indica, quais as barras do sistema, são candidatas à alocação de novas usinas termoelétricas. Testes nos sistemas de 5 barras, IEEE 14 barras, IEEE 30 barras, equivalente CESP 440 kV de 53 barras e IEEE 118 barras comprovam a eficiência da abordagem, a qual poderá ser utilizada em estudos de planejamento da expansão do sistema. / The aim of this paper is to present a study of thermoelectrical generation allocation in electric power systems. The optimal power flow (OPF) was used to evaluate the optimal operation point for the power system and also Lagrange multipliers associated with the constraints. The Lagrange multipliers are the sensitivity between the objective function and its constraints. This sensitivity is used to verify in a power system where is the best place to incentive the allocation of new thermoelectrical power plants. Tests on the systems: 5 buses, IEEE 14 buses, IEEE 30 buses, equivalent CESP 440kV 53 buses and IEEE 118 buses showed the efficiency of the presented approach. This method of analyzing the system can be used in study of expansion planning system.

Neste trabalho propomos uma abordagem para a resolução do problema de Fluxo de Potência Ótimo (FPO) perturbado. A metodologia consiste na obtenção da solução ótima para o problema inicial via um programa de FPO, e na utilização de sensibilidade para estimar novas soluções depois de ocorridas algumas perturbações no problema. Essas perturbações são variações de carga em uma ou mais barras do sistema. A técnica de sensibilidade está baseada nas informações de segunda ordem e nas condições de otimalidade. A obtenção da solução após ocorrerem perturbações no sistema é direta e não necessita de parâmetros iniciais e de correção, como penalidade e barreira, utilizados nos programas de FPO convencionais. Os resultados numéricos apresentados evidenciam o potencial desta metodologia para resolução do problema de FPO perturbado. / An approach to solve the perturbated Optimal Power Flow (OPF) problem is proposed in this study. The methodology consists in obtaining the optimal solution for the initial problem via a program of OPF, and using sensitivity to estimate new solutions after the occurrence of some perturbations in the problem. These perturbations consist in load variations in some buses of the system. The sensitivity technique is based on both the information of second order and otimality conditions. The computation of the solutions after the occurrence of perturbations in the system does not depend of initial and correction parameters such as penalty and barrier used in the conventional OPF programs. The numerical results demonstrate the potential of this methodology for the solution of the perturbated OPF problem.

Neste trabalho propomos uma abordagem computacional especificamente talhada para a solução de problemas de programação matemática discreta-mista com restrições de equilíbrio (MPEC). Para isso, inicialmente, transformamos o MPEC discreto-misto em uma sequência de MPECs contínuos. Na formulação dos MPECs contínuos, inserimos restrições de igualdade e de desigualdades artificias, as quais nos permitem considerar as variáveis discretas como contínuas. Cada MPEC contínuo é transformado em um problema de programação não-linear (PNL) padrão. Isso é feito por meio da reformulação das restrições de complementaridade originais do MPEC contínuo em um conjunto equivalente de restrições usuais de desigualdade. As restrições de igualdade originais do PNL são tratadas por meio da função lagrangiana clássica, as restrições de igualdade artificiais associada às variáveis discretas do PNL são tratadas por meio de uma técnica variante do método de penalidades clássico e as restrições de desigualdade artificias e originais do problema são tratadas por meio do método de reescalamento não-linear integrado proposto neste trabalho. Cada PNL é resolvido por meio de uma abordagem primal-dual do método de reescalamento não-linear integrado (PDRNLI) com atualização dinâmica dos parâmetros e com a estratégia de convergência global proposta. O método PDRNLI é aplicado ao problema de fluxo de potência ótimo reativo com restrições de atuação de dispositivo de controle de tensão associado aos sistemas elétricos IEEE-14, IEEE-30 e IEEE-118 barras. Os resultados numéricos comprovam a eficiência do método PDRNLI proposto para a solução do problema. / In this work we propose a computational approach specifically tailored for solving mixed-discrete mathematical problems with equilibrium constraints (MPEC). For such a purpose, we initially transform the mixed-discrete MPEC problem into a sequence of continuous MPEC problems. In the formulation of the continuous MPECs, we insert artificial equality and inequality constraints, which allow us handling discrete variables as continuous ones. Each continuous MPEC is transformed into a standard nonlinear programming problem (NLP). This is performed by reformulating the original complementarity constraints of the continuous MPEC problems into an equivalent system of standard inequality constraints. The original equality constraints of the NLP problem are handled by means of the classical lagrangian function, while the artificial equality constraints associated with the discrete variables are handled by means of a variant of the classic penalty method. The original and artificial inequality constraints are handled by means of the integrated nonlinear rescaling method proposed in this work. Each NLP is solved by means of a primal-dual version of the integrated nonlinear rescaling approach (PDINLR), with dynamic updating of parameters together with proposed a global convergence strategy. The PDINLR method is applied to the reactive optimal power flow problem with additional constraints associated with the actuation of voltage control devices for the associated with IEEE-14, 30 and 118 bus electrical systems. Numerical results assure the efficiency of the method PDINLR proposed for solving the problem.

Este trabalho apresenta uma abordagem do método da função barreira logarítmica (MFBL) para a resolução do problema de fluxo de potência ótimo (FPO). A pesquisa fundamenta-se metodologicamente na função barreira logarítmica e nas condições de primeira ordem de Karush-Kuhn-Tucker (KKT). Para a solução do sistema de equações resultantes das condições de estacionaridade, da função Lagrangiana, utiliza-se o método de Newton. Na implementação computacional utiliza-se técnicas de esparsidade. Através dos resultados numéricos dos testes realizados em 5 sistemas (3, 8, 14, 30 e 118 barras) evidencia-se o potencial desta metodologia na solução do problema de FPO. / This work describes an approach on logarithmic barrier function method to solving the optimal power flow (OPF) problem. Search was based on the logarithmic barrier function and first order conditions of Karush-Kuhn-Tucker (KKT). To solve the equation system, obtained from the stationary conditions of the Lagrangian function, is used the Newton method. Implementation is performed using sparsity techniques. The numerical results, carried out in five systems (3, 8, 14, 30 and 118 bus), demonstrate the reliability of this approach in the solution OPF problem.

Neste trabalho propomos uma abordagem computacional especificamente talhada para a solução de problemas de programação matemática discreta-mista com restrições de equilíbrio (MPEC). Para isso, inicialmente, transformamos o MPEC discreto-misto em uma sequência de MPECs contínuos. Na formulação dos MPECs contínuos, inserimos restrições de igualdade e de desigualdades artificias, as quais nos permitem considerar as variáveis discretas como contínuas. Cada MPEC contínuo é transformado em um problema de programação não-linear (PNL) padrão. Isso é feito por meio da reformulação das restrições de complementaridade originais do MPEC contínuo em um conjunto equivalente de restrições usuais de desigualdade. As restrições de igualdade originais do PNL são tratadas por meio da função lagrangiana clássica, as restrições de igualdade artificiais associada às variáveis discretas do PNL são tratadas por meio de uma técnica variante do método de penalidades clássico e as restrições de desigualdade artificias e originais do problema são tratadas por meio do método de reescalamento não-linear integrado proposto neste trabalho. Cada PNL é resolvido por meio de uma abordagem primal-dual do método de reescalamento não-linear integrado (PDRNLI) com atualização dinâmica dos parâmetros e com a estratégia de convergência global proposta. O método PDRNLI é aplicado ao problema de fluxo de potência ótimo reativo com restrições de atuação de dispositivo de controle de tensão associado aos sistemas elétricos IEEE-14, IEEE-30 e IEEE-118 barras. Os resultados numéricos comprovam a eficiência do método PDRNLI proposto para a solução do problema. / In this work we propose a computational approach specifically tailored for solving mixed-discrete mathematical problems with equilibrium constraints (MPEC). For such a purpose, we initially transform the mixed-discrete MPEC problem into a sequence of continuous MPEC problems. In the formulation of the continuous MPECs, we insert artificial equality and inequality constraints, which allow us handling discrete variables as continuous ones. Each continuous MPEC is transformed into a standard nonlinear programming problem (NLP). This is performed by reformulating the original complementarity constraints of the continuous MPEC problems into an equivalent system of standard inequality constraints. The original equality constraints of the NLP problem are handled by means of the classical lagrangian function, while the artificial equality constraints associated with the discrete variables are handled by means of a variant of the classic penalty method. The original and artificial inequality constraints are handled by means of the integrated nonlinear rescaling method proposed in this work. Each NLP is solved by means of a primal-dual version of the integrated nonlinear rescaling approach (PDINLR), with dynamic updating of parameters together with proposed a global convergence strategy. The PDINLR method is applied to the reactive optimal power flow problem with additional constraints associated with the actuation of voltage control devices for the associated with IEEE-14, 30 and 118 bus electrical systems. Numerical results assure the efficiency of the method PDINLR proposed for solving the problem.