Asset management and automation are acknowledged by distribution utilities as a useful strategy to improve service quality and reliability. However, the major challenge faced by decision makers in distribution utilities is how to achieve long-term return on the projects while minimising investment and operation costs. Distribution automation (DA) in terms of transformer economic operation (TEO), distribution network reconfiguration (DNR), and sectionalising switch placement (SSP) is recognised as the most effective way for distribution network operators (DNOs) to increase operation efficiency and reliability. Automated tie-switches and sectionalising switches play a fundamental role in distribution networks. A method based on the Monte Carlo simulation is discussed for transformer loss reduction, which comprises of profile generators of residential demand and a distribution network model. The ant colony optimisation (ACO) algorithm is then developed for optimal DNR and TEO to minimise network loss. An ACO algorithm based on a fuzzy multi-objective approach is proposed to solve SSP problem, which considers reliability indices and switch costs. Finally, a multi-objective ant colony optimisation (MOACO) and an artificial immune systems-ant colony optimisation (AIS-ACO) algorithm are developed to solve the reconfiguration problem, which is formulated within a multi-objective framework using the concept of Pareto optimality. The performance of the optimisation techniques has been assessed and illustrated by various case studies on three distribution networks. The obtained optimum network configurations indicate the effectiveness of the proposed methods for optimal DA.

Submitted by NATALIA PATINO CARDONA null (npatcar@gmail.com) on 2016-03-15T18:03:52Z No. of bitstreams: 1 Natalia_Patino_Cardona.pdf: 3586616 bytes, checksum: 280eb15150f150a3d1e6d5b25ffb2c20 (MD5) / Approved for entry into archive by Sandra Manzano de Almeida (smanzano@marilia.unesp.br) on 2016-03-15T18:17:50Z (GMT) No. of bitstreams: 1 cardona_np_me_ilha.pdf: 3586616 bytes, checksum: 280eb15150f150a3d1e6d5b25ffb2c20 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-03-15T18:17:50Z (GMT). No. of bitstreams: 1 cardona_np_me_ilha.pdf: 3586616 bytes, checksum: 280eb15150f150a3d1e6d5b25ffb2c20 (MD5) Previous issue date: 2016-02-16 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Este trabalho apresenta uma proposta baseada na metodologia multipartida para a resolução do Problema de Reconfiguração de Sistemas de Distribuição de Energia Elétrica, de natureza combinatória e modelado como um problema de Programação Não Linear Inteiro Misto. O objetivo principal deste trabalho é encontrar a topologia radial ótima para minimizar as perdas ativas dos sistemas de distribuição, e para isso é preciso, primeiramente, a resolução de um problema de fluxo de potência para sistemas fracamente malhados onde é calculada a potência aparente do sistema, a qual vai ser utilizada pelo algoritmo de Prim como o peso para a geração das soluções iniciais radiais de boa qualidade. Para implementar a metodologia proposta deve-se desenvolver também um algoritmo de fluxo de potência radial, utilizado para calcular tanto as perdas ativas do sistema (função objetivo do problema), como para verificar a factibilidade das propostas de solução. Nesta primeira etapa é feita uma variação aleatória dos pesos dos ramos, e são resolvidos tantos problemas de fluxo de potência radial quanto soluções aleatórias obtidas, para encontrar soluções de boa qualidade próximas ao ótimo. Finalmente, é feita uma busca local através da troca de ramos como tentativa para encontrar a solução ótima. As soluções obtidas pela metodologia proposta são obtidas através da programação de algoritmos implementados em linguagem C++. Os resultados obtidos mostram a eficiência da aplicação da metodologia, estes resultados foram comparados com os existentes na literatura e os obtidos pela resolução de um modelo de otimização resolvido com o solver comercial CPLEX. / This work presents a proposal based on multi-start methodology for the solution of the distribution network reconfiguration problem, of combinatorial nature and modeled as a mixed-integer nonlinear programming problem. The main objective of this work is to find the optimal radial topology to minimize active power losses in distribution systems. This requires, at first, the resolution of a power flow problem for weakly meshed systems where the apparent power of the system is calculated, which will be used by the Prim algorithm as the weight for generating the radial initial good quality solution. To implement the proposed methodology is also developed a radial power flow algorithm, used to calculate both the active system losses (objective function of the problem) and to verify the feasibility of the proposed solutions. In this first stage is made a random variation of the weights of branches, and there are solved as many radial power flows as random solutions obtained, to find good quality solutions close to optimal. Finally, a local search is made by doing an exchange of branches as an attempt to find the optimal solution. The solutions obtained by the proposed method are acquired by programming algorithms implemented in C ++ language. The results show the effectiveness of the application of the methodology. These results were compared with those in the literature and those obtained by solving an optimization model solved by the commercial solver CPLEX.

Orientador: Rubén Augusto Romero Lázaro / Resumo: Este trabalho apresenta uma proposta baseada na metodologia multipartida para a resolução do Problema de Reconfiguração de Sistemas de Distribuição de Energia Elétrica, de natureza combinatória e modelado como um problema de Programação Não Linear Inteiro Misto. O objetivo principal deste trabalho é encontrar a topologia radial ótima para minimizar as perdas ativas dos sistemas de distribuição, e para isso é preciso, primeiramente, a resolução de um problema de fluxo de potência para sistemas fracamente malhados onde é calculada a potência aparente do sistema, a qual vai ser utilizada pelo algoritmo de Prim como o peso para a geração das soluções iniciais radiais de boa qualidade. Para implementar a metodologia proposta deve-se desenvolver também um algoritmo de fluxo de potência radial, utilizado para calcular tanto as perdas ativas do sistema (função objetivo do problema), como para verificar a factibilidade das propostas de solução. Nesta primeira etapa é feita uma variação aleatória dos pesos dos ramos, e são resolvidos tantos problemas de fluxo de potência radial quanto soluções aleatórias obtidas, para encontrar soluções de boa qualidade próximas ao ótimo. Finalmente, é feita uma busca local através da troca de ramos como tentativa para encontrar a solução ótima. As soluções obtidas pela metodologia proposta são obtidas através da programação de algoritmos implementados em linguagem C++. Os resultados obtidos mostram a eficiência da aplicação da metodologia, estes resul... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: This work presents a proposal based on multi-start methodology for the solution of the distribution network reconfiguration problem, of combinatorial nature and modeled as a mixed-integer nonlinear programming problem. The main objective of this work is to find the optimal radial topology to minimize active power losses in distribution systems. This requires, at first, the resolution of a power flow problem for weakly meshed systems where the apparent power of the system is calculated, which will be used by the Prim algorithm as the weight for generating the radial initial good quality solution. To implement the proposed methodology is also developed a radial power flow algorithm, used to calculate both the active system losses (objective function of the problem) and to verify the feasibility of the proposed solutions. In this first stage is made a random variation of the weights of branches, and there are solved as many radial power flows as random solutions obtained, to find good quality solutions close to optimal. Finally, a local search is made by doing an exchange of branches as an attempt to find the optimal solution. The solutions obtained by the proposed method are acquired by programming algorithms implemented in C ++ language. The results show the effectiveness of the application of the methodology. These results were compared with those in the literature and those obtained by solving an optimization model solved by the commercial solver CPLEX. / Mestre

Submitted by Liliane Ferreira (ljuvencia30@gmail.com) on 2018-02-09T12:44:05Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Romário Pereira Marinho - 2017.pdf: 13877023 bytes, checksum: acc279d7703902ca281c2659e82477a2 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Liliane Ferreira (ljuvencia30@gmail.com) on 2018-02-09T12:44:48Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Romário Pereira Marinho - 2017.pdf: 13877023 bytes, checksum: acc279d7703902ca281c2659e82477a2 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2018-02-09T12:44:48Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Romário Pereira Marinho - 2017.pdf: 13877023 bytes, checksum: acc279d7703902ca281c2659e82477a2 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2017-08-25 / Conselho Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPq / The purpose of this work is the solution of the distribution network problem to minimize active power losses using meta-heuristics based on multistart methodology and tabu search. The initialization of both methodologies will be done by solving a power flow for weakly meshed systems whose apparent power will be used by Prim’s algorithm as the weight, which will generate good initial radial topologies. The local searchs implemented are through brach exchanges that aim to improve the solution. The solutions are obtained by programming algorithms implemented in C++ language, which aim to minimize the losses in the distribution feeders. This dissertation is the result of efforts made in the initial stages of the CELG D’s Research and Development (R&D) project, ANEEL’s code PD-6072-0302 / 2015. Therefore, it is one of the project’s by-products entitled: " Sistema de Apoio à Decisão para Restauração de Redes de Distribuição de Energia Elétrica Considerando Curvas de Carga dos Transformadores das Subestações / O objetivo deste trabalho é resolver o Problema de Reconfiguração de Sistemas de Distribuição de Energia Elétrica com foco na minimização das perdas elétricas do sistema através das metodologias metaheurísticas Multipartida e Busca Tabu. A inicialização de ambas metodologias dar-se-á através da resolução de um fluxo de potência para sistemas fracamente malhados cujas potências aparentes resultantes serão utilizadas como pesos ideais no Algoritmo de Prim, o qual gerará topologias iniciais radiais de boa qualidade. As buscas locais adotadas através das trocas ramos visam melhorar a solução inicial obtida. Soluções de reconfiguração de redes elétricas de 14, 33, 84, 136 e 417 nós são obtidas através da programação de algoritmos implementados em linguagem C++, as quais têm como objetivo minimizar as perdas nos alimentadores de distribuição. Esta dissertação é resultado de esforços realizados nas etapas iniciais do projeto de Pesquisa e Desenvolvimento (P&D) da CELG D, código ANEEL PD-6072- 0302/2015. Portanto, constitui-se em um dos subprodutos do projeto intitulado: “Sistema de Apoio à Decisão para Restauração de Redes de Distribuição de Energia Elétrica Considerando Curvas de Carga dos Transformadores das Subestações”.

Orientador: Rubén Augusto Romero Lazaro / Resumo: O problema de reconfiguração de sistemas de distribuição de energia elétrica consiste em encontrar uma configuração radial por meio da permutação do estado das chaves (abertura ou fechamento) dos ramos de um sistema elétrico. O objetivo é de se alcançar a minimização das perdas elétricas. Cada configuração radial só é considerada factível se respeitar certas restrições operacionais como o limite de tensão nas barras e os limites de correntes nos circuitos. O modelo tratado neste trabalho apresenta explosão combinatória e difícil tratabilidade por meio de métodos convencionais de otimização. O problema, computacionalmente falando, é considerado Não-Polinomial Completo (NPC), pois não possui uma resposta em tempo polinomial a partir de uma entrada definida. Neste trabalho são apresentadas três técnicas meta-heurísticas para se tratar o problema de reconfiguração de sistemas de distribuição de energia elétrica, totalmente diferentes entre uma e outra, atuando em conjunto, para somente um nível de demanda, no intuito de se encontrar a topologia ótima, com o objetivo de se minimizar as perdas elétricas ativas. Além disso, propôs-se modificar o paradigma clássico de implementação estático deste tipo de problema para o paradigma de programação dinâmica por meio de árvores com filhos variados a fim de que a estrutura de dados utilizada representasse fielmente um sistema de distribuição de energia elétrica na memória do computador. As meta-heurísticas implementadas foram a Greedy Rand... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Doutor

Finding optimal configuration of power distribution systems topology is an NP-hard combinatorial optimization problem. It becomes more complex when time varying nature of loads in large-scale distribution systems is taken into account. In the second chapter of this dissertation, a systematic approach is proposed to tackle the computational burden of the procedure. To solve the optimization problem, a novel adaptive fuzzy based parallel genetic algorithm (GA) is proposed that employs the concept of parallel computing in identifying the optimal configuration of the network. The integration of fuzzy logic into GA enhances the efficiency of the parallel GA by adaptively modifying the migration rates between different processors during the optimization process. A computationally efficient graph encoding method based on Dandelion coding strategy is developed which automatically generates radial topologies and prevents the construction of infeasible radial networks during the optimization process. The main shortcoming of the proposed algorithm in Chapter 2 is that it identifies only one single solution. It means that the system operator will not have any option but relying on the found solution. That is why a novel hybrid optimization algorithm is proposed in the third chapter of this dissertation that determines Pareto frontiers, as candidate solutions, for multi-objective distribution network reconfiguration problem. Implementing this model, the system operator will have more flexibility in choosing the best configuration among the alternative solutions. The proposed hybrid optimization algorithm combines the concept of fuzzy Pareto dominance (FPD) with shuffled frog leaping algorithm (SFLA) to recognize non-dominated suboptimal solutions identified by SFLA. The local search step of SFLA is also customized for power systems applications so that it automatically creates and analyzes only the feasible and radial configurations in its optimization procedure which significantly increases the convergence speed of the algorithm. In the fourth chapter, the problem of optimal network reconfiguration is solved for the case in which the system operator is going to employ an optimization algorithm that is automatically modifying its parameters during the optimization process. Defining three fuzzy functions, the probability of crossover and mutation will be adaptively tuned as the algorithm proceeds and the premature convergence will be avoided while the convergence speed of identifying the optimal configuration will not decrease. This modified genetic algorithm is considered a step towards making the parallel GA, presented in the second chapter of this dissertation, more robust in avoiding from getting stuck in local optimums. In the fifth chapter, the concentration will be on finding a potential smart grid solution to more high-quality suboptimal configurations of distribution networks. This chapter is considered an improvement for the third chapter of this dissertation for two reasons: (1) A fuzzy logic is used in the partitioning step of SFLA to improve the proposed optimization algorithm and to yield more accurate classification of frogs. (2) The problem of system reconfiguration is solved considering the presence of distributed generation (DG) units in the network. In order to study the new paradigm of integrating smart grids into power systems, it will be analyzed how the quality of suboptimal solutions can be affected when DG units are continuously added to the distribution network. The heuristic optimization algorithm which is proposed in Chapter 3 and is improved in Chapter 5 is implemented on a smaller case study in Chapter 6 to demonstrate that the identified solution through the optimization process is the same with the optimal solution found by an exhaustive search.