• Refine Query
  • Source
  • Publication year
  • to
  • Language
  • 3
  • Tagged with
  • 3
  • 3
  • 3
  • 3
  • 3
  • 3
  • 3
  • 3
  • 3
  • 3
  • 2
  • 2
  • 2
  • 2
  • 2
  • About
  • The Global ETD Search service is a free service for researchers to find electronic theses and dissertations. This service is provided by the Networked Digital Library of Theses and Dissertations.
    Our metadata is collected from universities around the world. If you manage a university/consortium/country archive and want to be added, details can be found on the NDLTD website.
1

Planejamento de sistemas de distribuição de energia elétrica considerando questões de confiabilidade e risco / Power distribution system planning considering reliability and risk

Almeida, Eleandro Marcondes de 01 April 2016 (has links)
O problema de Planejamento da Expansão de Sistemas de Distribuição (PESD) visa determinar diretrizes para a expansão da rede considerando a crescente demanda dos consumidores. Nesse contexto, as empresas distribuidoras de energia elétrica têm o papel de propor ações no sistema de distribuição com o intuito de adequar o fornecimento da energia aos padrões exigidos pelos órgãos reguladores. Tradicionalmente considera-se apenas a minimização do custo global de investimento de planos de expansão, negligenciando-se questões de confiabilidade e robustez do sistema. Como consequência, os planos de expansão obtidos levam o sistema de distribuição a configurações que são vulneráveis a elevados cortes de carga na ocorrência de contingências na rede. Este trabalho busca a elaboração de uma metodologia para inserir questões de confiabilidade e risco ao problema PESD tradicional, com o intuito de escolher planos de expansão que maximizem a robustez da rede e, consequentemente, atenuar os danos causados pelas contingências no sistema. Formulou-se um modelo multiobjetivo do problema PESD em que se minimizam dois objetivos: o custo global (que incorpora custo de investimento, custo de manutenção, custo de operação e custo de produção de energia) e o risco de implantação de planos de expansão. Para ambos os objetivos, são formulados modelos lineares inteiros mistos que são resolvidos utilizando o solver CPLEX através do software GAMS. Para administrar a busca por soluções ótimas, optou-se por programar em linguagem C++ dois Algoritmos Evolutivos: Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-2 (NSGA2) e Strength Pareto Evolutionary Algorithm-2 (SPEA2). Esses algoritmos mostraram-se eficazes nessa busca, o que foi constatado através de simulações do planejamento da expansão de dois sistemas testes adaptados da literatura. O conjunto de soluções encontradas nas simulações contém planos de expansão com diferentes níveis de custo global e de risco de implantação, destacando a diversidade das soluções propostas. Algumas dessas topologias são ilustradas para se evidenciar suas diferenças. / The Distribution System Expansion Planning (DSEP) problem aims to determine guidelines to expand the network considering the growing demand of customers. In this context, the distribution companies have to propose actions for improvements in the distribution system in order to adjust the supply of energy to the standards required by regulators. Traditionally minimizing the global cost of expansion plans is the only goal that is considered, thus reliability and robustness issues are neglected. As a result, the optimal expansion plans lead the distribution system to configurations that are vulnerable to high load shedding under the occurrence of contingencies in the network. This work aims to develop a methodology to insert reliability and risk issues to the traditional DSEP problem in order to maximize the robustness of the network and hence mitigate the system damages caused by contingencies. We formulated a multi-objective model of the problem that compromises two objectives: minimization of the global cost (that comprises investment cost, maintenance cost, operational cost, and production cost) and minimization of the deployment risk of expansion plans. For both objectives, we formulated mixed integer linear models which are solved using CPLEX accessed through GAMS. To manage the search for optimal solutions, we chose to implement in C++ language two Evolutionary Algorithms (EAs): Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-2 (NSGA2) and Strength Pareto Evolutionary Algorithm-2 (SPEA2). The effectiveness of both algorithms was verified through simulations of the expansion planning of two test systems, adapted from the literature. The set of solutions that has been found contains expansion plans with different levels of global cost and deployment risk. Some of these topologies are depicted to show this diversity of the proposed solutions.
2

Planejamento de sistemas de distribuição de energia elétrica considerando questões de confiabilidade e risco / Power distribution system planning considering reliability and risk

Eleandro Marcondes de Almeida 01 April 2016 (has links)
O problema de Planejamento da Expansão de Sistemas de Distribuição (PESD) visa determinar diretrizes para a expansão da rede considerando a crescente demanda dos consumidores. Nesse contexto, as empresas distribuidoras de energia elétrica têm o papel de propor ações no sistema de distribuição com o intuito de adequar o fornecimento da energia aos padrões exigidos pelos órgãos reguladores. Tradicionalmente considera-se apenas a minimização do custo global de investimento de planos de expansão, negligenciando-se questões de confiabilidade e robustez do sistema. Como consequência, os planos de expansão obtidos levam o sistema de distribuição a configurações que são vulneráveis a elevados cortes de carga na ocorrência de contingências na rede. Este trabalho busca a elaboração de uma metodologia para inserir questões de confiabilidade e risco ao problema PESD tradicional, com o intuito de escolher planos de expansão que maximizem a robustez da rede e, consequentemente, atenuar os danos causados pelas contingências no sistema. Formulou-se um modelo multiobjetivo do problema PESD em que se minimizam dois objetivos: o custo global (que incorpora custo de investimento, custo de manutenção, custo de operação e custo de produção de energia) e o risco de implantação de planos de expansão. Para ambos os objetivos, são formulados modelos lineares inteiros mistos que são resolvidos utilizando o solver CPLEX através do software GAMS. Para administrar a busca por soluções ótimas, optou-se por programar em linguagem C++ dois Algoritmos Evolutivos: Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-2 (NSGA2) e Strength Pareto Evolutionary Algorithm-2 (SPEA2). Esses algoritmos mostraram-se eficazes nessa busca, o que foi constatado através de simulações do planejamento da expansão de dois sistemas testes adaptados da literatura. O conjunto de soluções encontradas nas simulações contém planos de expansão com diferentes níveis de custo global e de risco de implantação, destacando a diversidade das soluções propostas. Algumas dessas topologias são ilustradas para se evidenciar suas diferenças. / The Distribution System Expansion Planning (DSEP) problem aims to determine guidelines to expand the network considering the growing demand of customers. In this context, the distribution companies have to propose actions for improvements in the distribution system in order to adjust the supply of energy to the standards required by regulators. Traditionally minimizing the global cost of expansion plans is the only goal that is considered, thus reliability and robustness issues are neglected. As a result, the optimal expansion plans lead the distribution system to configurations that are vulnerable to high load shedding under the occurrence of contingencies in the network. This work aims to develop a methodology to insert reliability and risk issues to the traditional DSEP problem in order to maximize the robustness of the network and hence mitigate the system damages caused by contingencies. We formulated a multi-objective model of the problem that compromises two objectives: minimization of the global cost (that comprises investment cost, maintenance cost, operational cost, and production cost) and minimization of the deployment risk of expansion plans. For both objectives, we formulated mixed integer linear models which are solved using CPLEX accessed through GAMS. To manage the search for optimal solutions, we chose to implement in C++ language two Evolutionary Algorithms (EAs): Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-2 (NSGA2) and Strength Pareto Evolutionary Algorithm-2 (SPEA2). The effectiveness of both algorithms was verified through simulations of the expansion planning of two test systems, adapted from the literature. The set of solutions that has been found contains expansion plans with different levels of global cost and deployment risk. Some of these topologies are depicted to show this diversity of the proposed solutions.
3

Planejamento da expansão de sistemas de distribuição de energia elétrica considerando restauração do fornecimento /

Possagnolo, Leonardo Henrique Faria Macedo. January 2019 (has links)
Orientador: Rubén Augusto Romero Lázaro / Resumo: A grande maioria dos sistemas de distribuição de energia elétrica opera de forma radial. Isso significa que cada carga é alimentada por apenas uma subestação por meio de um único caminho. Entretanto, as redes de distribuição apresentam estrutura malhada, de forma que, caso uma contingência ocorra, o restabelecimento do fornecimento possa ser realizado para o maior número possível de consumidores. Os trabalhos que lidam com o problema de planejamento da expansão de sistemas de distribuição, no entanto, geralmente consideram a expansão do sistema para apenas uma topologia radial, sem levar em conta aspectos da restauração do fornecimento para melhoria dos índices de confiabilidade. Nesse contexto, este trabalho aborda o planejamento de sistemas de distribuição considerando aspectos econômicos e de confiabilidade, de forma a incluir a restauração do fornecimento no problema de planejamento da expansão. Na formulação do problema considera-se a expansão de novas subestações, o reforço de subestações existentes, a construção de novos alimentadores em novos caminhos, a troca de condutores existentes e a alocação de geradores distribuídos, além de expansão multiestágio e restauração do fornecimento para melhoria dos índices de confiabilidade. Dois métodos alternativos são propostos para resolver o problema descrito: o primeiro considera modelos matemáticos com diversos graus de precisão, para serem resolvidos por métodos exatos, e o segundo é uma meta-heurística de busca e vizinhança... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: The vast majority of electricity distribution systems are operated radially. This means that each load is supplied by only one substation through a single path. However, distribution networks have a meshed structure so that, in the case of a contingency, the supply is restored to as many customers as possible. The works that deal with the distribution systems expansion planning problem, however, generally consider the expansion of the system for only one radial topology, disregarding the restoration aspects to improve reliability indices. In this context, this work deals with the planning of distribution systems considering economic and reliability aspects, to include the service restoration in the planning problem. In the formulation of the problem, it is considered the expansion of new substations, the reinforcement of existing substations, the construction of new feeders in new paths, the exchange of existing conductors, and the allocation of distribution generation, besides multistage expansion and service restoration to improve the reliability indices of the system. Two alternative methods are proposed to solve the described problem: the first one considers relaxed or approximated mathematical models to be solved by exact methods, and the second one is a variable neighborhood search metaheuristic, which solves the complete model for the problem approximately, without guarantee of optimality. The initial solution of the metaheuristic is generated by a strategy that constr... (Complete abstract click electronic access below) / Doutor

Page generated in 0.185 seconds