A propriedade de auto-cura, em redes inteligente de distribuição de energia elétrica, consiste em encontrar uma proposta de reconfiguração do sistema de distribuição com o objetivo de recuperar parcial ou totalmente o fornecimento de energia aos clientes da rede, na ocorrência de uma falha na rede que comprometa o fornecimento. A busca por uma solução satisfatória é um problema combinacional cuja complexidade está ligada ao tamanho da rede. Um método de busca exaustiva se torna um processo muito demorado e muitas vezes computacionalmente inviável. Para superar essa dificuldade, pode-se basear nas técnicas de geração de árvores de extensão mínima do grafo, representando a rede de distribuição. Porém, a maioria dos estudos encontrados nesta área são implementações centralizadas, onde proposta de reconfiguração é obtida por um sistema de supervisão central. Nesta dissertação, propõe-se uma implementação distribuída, onde cada chave da rede colabora na elaboração da proposta de reconfiguração. A solução descentralizada busca uma redução no tempo de reconfiguração da rede em caso de falhas simples ou múltiplas, aumentando assim a inteligência da rede. Para isso, o algoritmo distribuído GHS é utilizado como base na elaboração de uma solução de auto-cura a ser embarcada nos elementos processadores que compõem as chaves de comutação das linhas da rede inteligente de distribuição. A solução proposta é implementada utilizando robôs como unidades de processamento que se comunicam via uma mesma rede, constituindo assim um ambiente de processamento distribuído. Os diferentes estudos de casos testados mostram que, para redes inteligentes de distribuição compostas por um único alimentador, a solução proposta obteve sucesso na reconfiguração da rede, indiferentemente do número de falhas simultâneas. Na implementação proposta, o tempo de reconfiguração da rede não depende do número de linhas nela incluídas. A implementação apresentou resultados de custo de comunicação e tempo dentro dos limites teóricos estabelecidos pelo algoritmo GHS. / The characteristic of self-healing, in smart grids, consists of finding a proposal for a reconfiguration of distribution system aiming at restoring the power, partially or completely to supply the network clients, in the event of network failure, which compromises the energy supply. The search for a satisfactory solution is a combinatorial problem whose complexity is proportional to the network size. An exhaustive search-based method is a time-consuming process and often computationally not viable. To overcome this difficulty, techniques for generating minimal spanning trees of the graph, which represents the smart grid, are exploited. However, the majority of studies in this area provide centralized implementations, where the solution for reconfiguration is achieved by a central control system. In this dissertation, we propose a distributed implementation, where each of the network switch collaborates in the development of the solution for reconfiguration. The proposed decentralized solution seeks a reduction in terms of the network reconfiguration time, in case of a single or multiple failures, thus increasing network intelligence. In this purpose, the GHS distributed algorithm is used as a basis for developing a self-healing solution to be embedded in the processing elements that are included within the line commutation switches of smart grid. The proposed solution is implemented using robots as processing units, which communicate via the same network, thereby creating a distributed processing environment. The several tested case studies show that, for smart grids that to have a single distribution feeder, the proposed solution allowed for a successful reconfiguration of the network, regardless of the number of simultaneous failures. In the proposed implementation, the network reconfiguration time does not depend on the number of buses and lines included. The implementation presents results of communication cost and time within the theoretical bounds of the GHS algorithm.

A propriedade de auto-cura, em redes inteligente de distribuição de energia elétrica, consiste em encontrar uma proposta de reconfiguração do sistema de distribuição com o objetivo de recuperar parcial ou totalmente o fornecimento de energia aos clientes da rede, na ocorrência de uma falha na rede que comprometa o fornecimento. A busca por uma solução satisfatória é um problema combinacional cuja complexidade está ligada ao tamanho da rede. Um método de busca exaustiva se torna um processo muito demorado e muitas vezes computacionalmente inviável. Para superar essa dificuldade, pode-se basear nas técnicas de geração de árvores de extensão mínima do grafo, representando a rede de distribuição. Porém, a maioria dos estudos encontrados nesta área são implementações centralizadas, onde proposta de reconfiguração é obtida por um sistema de supervisão central. Nesta dissertação, propõe-se uma implementação distribuída, onde cada chave da rede colabora na elaboração da proposta de reconfiguração. A solução descentralizada busca uma redução no tempo de reconfiguração da rede em caso de falhas simples ou múltiplas, aumentando assim a inteligência da rede. Para isso, o algoritmo distribuído GHS é utilizado como base na elaboração de uma solução de auto-cura a ser embarcada nos elementos processadores que compõem as chaves de comutação das linhas da rede inteligente de distribuição. A solução proposta é implementada utilizando robôs como unidades de processamento que se comunicam via uma mesma rede, constituindo assim um ambiente de processamento distribuído. Os diferentes estudos de casos testados mostram que, para redes inteligentes de distribuição compostas por um único alimentador, a solução proposta obteve sucesso na reconfiguração da rede, indiferentemente do número de falhas simultâneas. Na implementação proposta, o tempo de reconfiguração da rede não depende do número de linhas nela incluídas. A implementação apresentou resultados de custo de comunicação e tempo dentro dos limites teóricos estabelecidos pelo algoritmo GHS. / The characteristic of self-healing, in smart grids, consists of finding a proposal for a reconfiguration of distribution system aiming at restoring the power, partially or completely to supply the network clients, in the event of network failure, which compromises the energy supply. The search for a satisfactory solution is a combinatorial problem whose complexity is proportional to the network size. An exhaustive search-based method is a time-consuming process and often computationally not viable. To overcome this difficulty, techniques for generating minimal spanning trees of the graph, which represents the smart grid, are exploited. However, the majority of studies in this area provide centralized implementations, where the solution for reconfiguration is achieved by a central control system. In this dissertation, we propose a distributed implementation, where each of the network switch collaborates in the development of the solution for reconfiguration. The proposed decentralized solution seeks a reduction in terms of the network reconfiguration time, in case of a single or multiple failures, thus increasing network intelligence. In this purpose, the GHS distributed algorithm is used as a basis for developing a self-healing solution to be embedded in the processing elements that are included within the line commutation switches of smart grid. The proposed solution is implemented using robots as processing units, which communicate via the same network, thereby creating a distributed processing environment. The several tested case studies show that, for smart grids that to have a single distribution feeder, the proposed solution allowed for a successful reconfiguration of the network, regardless of the number of simultaneous failures. In the proposed implementation, the network reconfiguration time does not depend on the number of buses and lines included. The implementation presents results of communication cost and time within the theoretical bounds of the GHS algorithm.