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Modelo multiobjetivo de alocação e dimensionamento de geração distribuída para redes de distribuiçãoZanin Júnior, Paulo Sérgio 20 April 2018 (has links)
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Previous issue date: 2018-04-20 / Distributed generation represents a new paradigm to the electricity offer expansion in distribution networks, which has been studied in several aspects. This dissertation aims to propose a multi-objective sizing and siting analysis model to assist the distributed generation units planning, based on three perspectives of concern: technical aspect, from the distribution company viewpoint, financial aspect, from the distributed generation owner’s viewpoint, and social-environmental aspect, from the society viewpoint. In this analysis, a genetic algorithm and the Maximin metric are implemented to obtain a Pareto optimal solutions set. As to decision-making analysis, the present value distributed generators net income; minimum losses set; and the Max-Min approximation are used to choose a final solution from the Pareto set. Study cases are accomplished using distribution networks by the proposed model and Pareto-sets are obtained, which allow the view of the best solutions. The mentioned decision-making analysis is applied to capture one of the Pareto-set solutions. Therefore, the results enable the choice of a distributed generation siting and sizing set and also allow complementary analysis referring to generation sources and the model itself. / A geração distribuída representa um novo paradigma para expansão da oferta de eletricidade em redes de distribuição e tem sido estudada em diversos aspectos. Este trabalho propõe um modelo multiobjetivo de alocação e dimensionamento para auxiliar o planejamento de unidades de geração distribuída, baseado em três perspectivas de interesse: aspecto técnico, do ponto de vista da companhia de distribuição; aspecto financeiro, do ponto do empreendedor de geração distribuída; e aspecto socioambiental, do ponto de vista da sociedade como um todo. Nesta análise, um algoritmo genético e a métrica Maximin são implementados para obter um conjunto de soluções ótimas de Pareto. Para a análise de tomada de decisão, de forma a escolher uma solução final do conjunto de Pareto, são utilizados: o valor presente da receita líquida total dos geradores distribuídos; configuração de perdas mínimas; e a aproximação Max-Min. São realizados estudos de caso em redes elétricas de distribuição por meio do modelo proposto e são obtidos conjuntos de Pareto, que permitem visualização das melhores soluções e então a análise de tomada de decisão é aplicada para apreender uma das soluções do conjunto-Pareto. Dessa forma, os resultados permitem a escolha de uma das possíveis configurações de alocação e dimensionamento de geração distribuída e também permitem análises complementares referentes às fontes de geração e ao próprio modelo proposto.
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