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.

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.

Fundação de Apoio a Pesquisa e à Inovação Tecnológica do Estado de Sergipe - FAPITEC/SE / The growth of the electric energy consumption in the last years has generated the need of the increase in the amount of power sources, making the electricity sector undergo some large changes. This has provided the search for tools that promotes a better efficiency and security to the electrical power systems. A planning problem that is considered important in the daily operation of the power systems is the Unit Commitment, where the time schedule of the operation is defined, determining which machines will be online or offline, and which are the operating points. Those units must operate by load variation, respecting the operative and security constraints. This research proposes the resolution of the problem for the short-term planning, taking a set of constraints associated with the thermal generation and the power system. Among them, we can highlight the output power variation constraints of the machines and the security restrictions of the transmission system, avoided in most Unit Commitment studies. This problem is nonlinear, mixed-integer and has a large scale. The methodology used involves the utilization of an Adaptive Genetic Algorithm, for the Unit Commitment problem, and the Interior-Point Primal- Dual Predictor–Corrector Method, for DC power flow resolution in economic dispatch problem. Furthemore, this research proposes the implementation of cross-over and mutation operators of Genetic Algorithm based on a ring methodology applied in Unit Commitment matrix. The results were obtained through simulations in a mathematical simulation software, using the IEEE test systems with 30 bus and 9 generators, and another with 24 bus and 26 generators. The validation of the algorithm was done by comparing the results with other works in the literature. / O crescimento do consumo de energia elétrica nos últimos anos vem gerando a necessidade de um aumento na quantidade de fontes geradoras, fazendo com que o setor elétrico passe por grandes mudanças. Isso tem proporcionado a busca por ferramentas que ofereçam maior eficiência e segurança aos sistemas de potência. Um problema considerado de extrema importância na operação diária dos sistemas elétricos é o planejamento da Alocação das Unidades Geradoras, onde define-se a programação horária das unidades do sistema, determinando quais máquinas deverão estar ligadas ou desligadas, e quais serão seus respectivos pontos de operação. Essas unidades geradoras devem operar de forma eficaz, mediante a variação da carga, respeitando restrições operativas e de segurança do sistema. Este trabalho propõe a resolução do problema para o planejamento de curto prazo, levando em consideração uma série de restrições relacionadas a geração térmica e ao sistema elétrico. Entre elas, podemos destacar as restrições de variação de potência de saída das máquinas e as restrições de segurança do sistema de transmissão, evitadas na maioria dos estudos de Alocação de Unidades Geradoras. Este problema tem característica não-linear, inteiro-misto e de grande escala. A metodologia utilizada para resolução do problema envolve a utilização de um Algoritmo Genético Adaptativo, para Alocação das Unidades, e o Método de Pontos Interiores Primal-Dual Preditor-Corretor, para a resolução do Fluxo de Potência Ótimo DC no problema do Despacho Econômico. Além disso, este trabalho propõe a implementação dos operadores de cross-over e mutação do Algoritmo Genético com base em uma metodologia anelar aplicada na matriz de alocação de unidades. Os resultados foram obtidos através de simulações em um software de simulação matemática, utilizando os sistemas testes do IEEE de 30 barras com 9 geradores e 24 barras com 26 geradores, e a validação do algoritmo foi feita comparando os resultados obtidos com os outros trabalhos da literatura.