Orientador: Carlos Alberto de Castro Junior / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-13T12:20:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Pereira_CarlosAlbertoNogueira_M.pdf: 1167781 bytes, checksum: 59548f165acd2e595bebd984ef043c53 (MD5) Previous issue date: 2009 / Resumo: Neste trabalho apresenta-se o desenvolvimento de um método heurístico para o dimensionamento e alocação de reguladores de tensão ao longo dos alimentadores primários de sistemas radiais de distribuição de energia elétrica, objetivando a melhoria do perfil de tensão, a minimização das perdas de potência ativa nos trechos de rede e a minimização dos custos de instalação dos equipamentos. O algoritmo desenvolvido para alocação ótima de reguladores de tensão em redes de distribuição radiais é composto por duas etapas. A primeira etapa visa a seleção, a instalação e o ajuste do tap dos reguladores de tensão nas barras que proporcionam melhores condições técnicas (menor desvio de tensão e redução das perdas de potência ativa). Na segunda etapa, procura-se reduzir o número de reguladores de tensão inicialmente alocados, movendo-os adequadamente quando possível até que a melhor condição econômica (mínimos custos de instalação e manutenção) seja obtida. Em conjunto com o desenvolvimento do trabalho, foi elaborado um programa computacional com a finalidade de verificar a funcionalidade e eficiência do método. Foram realizadas simulações em sistemas de distribuição teóricos e reais, sob condições de carga leve e pesada, obtendo-se rapidez e eficiência durante a execução do algoritmo proposto e resultados confiáveis. São apresentados os resultados de simulações para um sistema de 70 barras, e estes são comparados com um método já proposto na literatura. São também apresentados resultados de simulações para redes de distribuição reais de 136 barras, 202 barras e 400 barras / Abstract: This dissertation reports the development of a heuristic method for sizing and allocating voltage regulators in distribution radial primary feeders. The goals are to improve the voltage profile, to minimize the real power losses and to minimize equipment installation and maintenance costs. The proposed algorithm for the optimal allocation of voltage regulators in radial distribution networks comprises two steps. The first step aims to select, install and set the tap of voltage regulators at buses that result in the best technical conditions (smallest voltage deviation and real power losses reduction). In the second step, an attempt is made to reduce the number of voltage regulators initially allocated in the first step, by moving them appropriately until the best economical condition (minimum installation and maintenance costs) is reached. A computational program was implemented to evaluate the efficiency of the proposed method. Simulations have been carried out for theoretical and realistic distribution systems, for light and heavy load conditions, and the method showed to be fast and efficient, providing reliable results. Simulations results for a 70-bus distribution system and the comparison with those provided by another method proposed in the literature are shown. Also, simulation results are shown for realistic 136-, 202-, and 400-bus realistic systems / Mestrado / Energia Eletrica / Mestre em Engenharia Elétrica

Orientador: Walmir de Freitas Filho / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-26T08:13:15Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Borges_RicardoTorquato_M.pdf: 3452590 bytes, checksum: db90e4d373020ef903f89b6b280df04a (MD5) Previous issue date: 2014 / Resumo: Os impactos causados pela instalação de geradores trifásicos de médio porte (? 1 MVA) diretamente em redes primárias de distribuição de energia elétrica (com tensão ? 10 kV) têm sido intensivamente investigados nos últimos 10 anos. Por conseguinte, atualmente, práticas de análise, operação e proteção são relativamente bem definidas e aceitas. No período de amadurecimento dessa mudança de paradigma em relação à geração de energia elétrica, de forma geral os engenheiros das concessionárias analisam uma solicitação de um novo acessante por vez, emitindo um relatório sobre as necessidades ou não de alteração do projeto. Contudo, com a publicação da Resolução Normativa #482 e outras ações, verifica-se o interesse do governo brasileiro em incentivar a conexão de geração distribuída baseada em fontes renováveis (sobretudo geradores fotovoltaicos) em redes secundárias de forma intensa e extensa. Isso produz um cenário diferente do previamente investigado na maioria dos projetos de pesquisa realizados nos últimos 10 anos, criando a necessidade de novos estudos e metodologias de análise. Neste contexto, esta dissertação de mestrado apresenta uma metodologia de análise probabilística que utiliza simulações Monte Carlo para identificar o impacto agregado de múltiplos geradores fotovoltaicos. São apresentadas técnicas para modelar todas as incertezas do problema, as quais estão relacionadas principalmente com a potência produzida pelos geradores e consumida pelas cargas em cada instante do dia. São desenvolvidas também duas aplicações práticas do método de análise proposto. A primeira aplicação consiste no desenvolvimento de índices técnicos capazes de estimar de forma simples e rápida (sem realizar nenhuma simulação) a potência máxima que pode ser injetada em redes secundárias sem a ocorrência de violações técnicas. A segunda aplicação consiste em uma técnica para estimar o impacto futuro da geração fotovoltaica em determinado alimentador da concessionária, de forma a auxiliar os engenheiros no planejamento da expansão das redes de distribuição. O método de análise e as aplicações apresentadas neste trabalho podem auxiliar na redução do número de barreiras existentes para a conexão de geradores distribuídos fotovoltaicos / Abstract: Impacts caused by the connection of three-phase, medium size generators (? 1 MVA) directly to primary distribution networks (with voltage ? 10 kV) have been intensively investigated over the last 10 years. As a consequence, analysis, operation and protection practices are relatively well defined and accepted. During the maturation of this paradigm change on the electric energy generation, in general, utility engineers used to evaluate new connection requests individually, providing a report with possible requirements for project modifications. However, with the publication of Normative Resolution #482 and other actions, one may notice the interest of Brazilian government on encouraging the connection of renewable-based distributed generation (mainly photovoltaic generation) to secondary distribution networks. Such fact leads to a new scenario, different from the one investigated over the last 10 years, creating the need for new studies and analysis methodologies. In such context, this M.Sc. dissertation presents a probabilistic analysis methodology that adopts Monte Carlo simulations to identify the aggregated impact of multiple photovoltaic generators. Modelling techniques are presented for all problem uncertainties, which are mainly related to the power produced by generators and consumed by loads at each instant of the day. Two practical applications of the proposed method are also developed. The first application consists in developing technical indices that provide a simple and quick estimate (without performing any simulation) of the maximum power that may be injected into secondary networks without the occurrence of technical violations. The second application consists in a technique to estimate the future impact of photovoltaic generation on a utility feeder, in order to support engineers on the expansion planning of distribution networks. The analysis methodology and applications presented in this work can help to overcome the barriers for the interconnection of photovoltaic distributed generators / Mestrado / Energia Eletrica / Mestre em Engenharia Elétrica

Os Sistemas de Armazenamento a Baterias (SAEB) têm demonstrado uma grande flexibilidade de aplicações em melhorias e resoluções de problemas em Sistemas de Distribuição de Energia Elétrica (SDEEs). Grandes variações no valor de tensão dentro de um período, seja diário ou semanal, são observados devido à predominante topologia radial dos SDEEs e o constante aumento da utilização de Geradores Distribuídos (GDs). Pelas características de operar como carga ou geração, os SAEBs podem ser utilizados para melhorar o perfil de tensão. No entanto, as restrições de operação desses dispositivos tornam dificultoso identificar bons momentos de atuação e barramentos de alocação para este propósito. Geralmente, essa atuação é tratada de uma forma dependente dos GDs, porém essa abordagem não permite que os SAEBs possam operar em momentos independentes a fim de melhorar o perfil de tensão do SDEE. Desta forma, neste trabalho é desenvolvida uma abordagem para o planejamento da alocação e atuação do SAEB, utilizando uma modificação no algoritmo Particle Swarm Optimization (PSO) de forma que o SAEB possa atuar independente dos GDs e ser alocado em outras barras, com o objetivo de melhorar o perfil de tensão. As soluções são analisadas através de simulações de Monte Carlo para investigar o comportamento em diversas situações de curva de carga. Os resultados demonstram que a abordagem proposta busca encontrar boas alocações e atuações e que os parâmetros técnicos dos SAEBs, como capacidade de energia armazenada e potência nominal do inversor, influenciam diretamente nos resultados. / Battery Energy Storage Systems (BESS) have demonstrated great flexibility of applications in improvements and problem-solving in Electrical Distribution Systems (DSs). Significant variations in the nominal voltage value within a period, either daily or weekly, are observed due to the predominant radial topology of the DSs and the constant increase of the use of Distributed Generators (DGs). By the characteristics of operating as load or generation, SAEBs can be used to improve the voltage profile. However, the restrictions of these devices make it difficult to identify good operating moments and allocation buses for this purpose. Generally, this operation is treated in a way dependent on the DGs, but this strategy does not allow the BESS to operate at independent moments to improve the voltage profile of the SDEE. Thus, in this work an approach is developed for SAEBs allocation and operation planning, using a modification in the Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm so that the SAEB can operate independently of the GDs and be allocated in other bars, with the objective to improve the voltage profile. The solutions are analyzed through Monte Carlo simulations to investigate the behavior in various load curve situations. The results demonstrate that the proposed approach seeks to find proper allocations and actions and that the technical parameters of SAEBs directly influence the results.

Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2016-09-12T12:17:41Z No. of bitstreams: 1 gustavojosesantiagorosseti.pdf: 1406328 bytes, checksum: e250ced1df20ff9c96f2e06c95c77543 (MD5) / Approved for entry into archive by Diamantino Mayra (mayra.diamantino@ufjf.edu.br) on 2016-09-13T13:22:34Z (GMT) No. of bitstreams: 1 gustavojosesantiagorosseti.pdf: 1406328 bytes, checksum: e250ced1df20ff9c96f2e06c95c77543 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-09-13T13:22:34Z (GMT). No. of bitstreams: 1 gustavojosesantiagorosseti.pdf: 1406328 bytes, checksum: e250ced1df20ff9c96f2e06c95c77543 (MD5) Previous issue date: 2011-09-15 / CNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Este trabalho apresenta uma metodologia para reconfiguração e alocação ótima de geração distribuída em redes elétricas de distribuição com o objetivo de minimizar as perdas técnicas de energia elétrica. A metodologia proposta é composta de dois algoritmos heurísticos passo a passo baseados em índices de sensibilidade, sendo um para a reconfiguração e o outro para a alocação de geração distribuída. O índice proposto para reconfiguração é baseado nos parâmetros operativos e o índice para alocação de geração distribuída baseia-se em uma estimativa dos multiplicadores de Lagrange, obtida a partir da solução do problema de fluxo de potência. O modelo proposto considera a variação da demanda do sistema através das curvas de carga e a opção de construir um novo circuito para conexão de um gerador distribuído a uma barra do sistema. Os algoritmos propostos são aplicados em sistemas da literatura, incluindo um sistema real de médio porte. / This work presents a methodology for optimal reconfiguration and optimal distributed generation allocation aiming to minimize technical energy losses in electric power distribution systems. The proposed methodology includes two step by step heuristic algorithms, based on sensitivity indexes, one for the reconfiguration and the other for the distributed generation allocation. The index proposed for reconfiguration is based on operating parameters and the index for distributed generation allocation uses the Lagrange multipliers obtained from the power flow solution. The proposed model considers the demand variation from the system load curves and the options to build a new branch for connecting a distributed generator to a bus of the network. The proposed algorithms are applied in systems of the literature, including a medium scale practical system.

Orientador: Walmir de Freitas Filho / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-27T12:29:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Pinto_AdrianoCosta_M.pdf: 2073375 bytes, checksum: e1c68a8598816ca4909e74ba53dee76d (MD5) Previous issue date: 2015 / Resumo: A crescente demanda por energia elétrica, por vezes em ritmo mais acelerado que os investimentos em expansão das redes de distribuição, tem levado as distribuidoras a operarem próximo aos limites aceitáveis, o que torna toda a operação da rede mais complexa. Um dos desafios atuais é estabelecer um efetivo controle de tensão e potência reativa (Volt/var) na rede buscando melhorar o nível de operação e de eficiência energética da rede. Muitas propostas para encontrar a solução do problema partiram de uma abordagem de forma desacoplada: o controle de tensão e o controle de potência reativa foram resolvidos separadamente. Neste trabalho, porém, foram estudados métodos de solução do problema visando à segurança da operação e à otimização global dos recursos da rede de modo integrado, ou seja, considerando a dependência entre tensão e potência reativa. Na literatura, grande parte dos trabalhos reportam soluções baseadas em modelos elétricos da rede de distribuição. Os métodos estudados nessa dissertação são baseados em técnicas de aprendizado de máquina com o objetivo de construir um modelo capaz de utilizar apenas as medições de tensão e corrente provenientes dos medidores instalados ao longo da rede e obter o melhor despacho dos ajustes dos dispositivos de controle, sem a necessidade de um modelo elétrico do sistema. A grande vantagem de não depender dos dados e modelo elétrico do sistema está associada às imprecisões tipicamente existentes na base de dados elétricos das concessionárias de distribuição de energia elétrica. Neste contexto, primeiramente, propõe-se o uso de aprendizado por reforço, no qual o agente interage com a rede enquanto acumula experiência de operação dos controles. A implementação através do algoritmo Q-Learning permite a construção de um operador virtual da rede de distribuição a partir dos dados provenientes dos medidores instalados em determinadas barras do sistema, dos quais é extraído o estado corrente da condição de carregamento da rede. Os principais aspectos da aplicação do método ao problema de controle integrado de tensão e potência reativa são simulados em redes típicas e as capacidades de aplicação prática ao cenário atual do sistema elétrico são discutidas. Em uma segunda etapa, propõe-se utilizar um algoritmo de aprendizado supervisionado através de Máquinas de Vetores de Suporte (em inglês, Support Vector Machine ¿ SVM), uma técnica eficientemente aplicada a problemas de mineração de dados. O modelo é implementado através de técnicas de classificação, que extraem características relevantes nos conjuntos de dados, a fim de otimizar a operação da rede para cada condição de carregamento, eliminando a necessidade de repetir o treinamento do modelo ou calcular uma nova solução do problema de otimização a cada novo cenário. Discute-se o desempenho do método baseado em SVM para diferentes características de entrada. Investiga-se ainda a generalização do modelo proposto na presença de ruídos nos dados e no caso de reconfiguração da rede. Estudos em sistemas típicos de distribuição mostram que o método proposto é eficiente na solução de problemas práticos do dia-a-dia das concessionárias, principalmente em ambientes com grande volume de dados / Abstract: The growing demand for electricity, sometimes at a faster rate than investments in distribution network expansion, has led utilities operating close to acceptable limits, which makes the network operation more complex. One of current challenges is to establish an effective voltage and reactive power control, improving the operation as well as the efficiency of the distribution network. There are many methods reported to find a solutions for the voltage and reactive power problem. Most of them have adopted a decoupled form, solving the voltage control and reactive power (Volt/var) control separately. However, in this work, methods for the problem solution aiming the operation safety and the global assets optimization are approached in an integrated fashion, i. e., considering the dependence between voltage and reactive power. Most papers reports solution based on electrical models of distribution network. In this dissertation, the methods studied are based on machine learning techniques aiming to build a model with directly power meter data using capability, and set optimal dispatch of controls devices adjustments, without the need of an electrical model of the system and, therefore, not susceptible to inaccuracies of the model of the distribution network under study. Firstly, it proposes a reinforcement learning use, in which the agent interacts with the network while earns control operating experience. The implementation, thought de Q-Learning algorithm allows a construction of a distribution network virtual operation from data obtained from the meters installed on buses. From the meter data, is extracted the current state of the network loading condition. The main aspects of the application of the method to the integrated voltage and reactive power control are simulated in a typical network and the possibilities of practical application in the current scenario of the electrical system are discussed. In a second step, an algorithm for supervised learning via the Support Vector Machine (SVM), a technique applied efficiently to problems in data mining is proposed. The model is implemented by classification techniques, extracting relevant features in the data sets from the power meters in order to optimize the operation of the network for each loading condition. Thus it eliminates the need to retraining model or calculating a new optimization problem solution for each new scenario. Discusses the performance based on different features for SVM model input. Also the generalization capabilities of the proposed model in the presence of noise and in the case of network reconfiguration are studied. Studies in typical distribution systems show that proposed method is a good candidate to solve the practical problem of the system, especially in large networks with large amounts of data / Mestrado / Energia Eletrica / Mestre em Engenharia Elétrica

Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2016-01-19T10:31:58Z No. of bitstreams: 1 gustavojosesantiagorosseti.pdf: 1281297 bytes, checksum: 0d547bba728df4c23bbf1317541f6e39 (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2016-01-25T17:44:12Z (GMT) No. of bitstreams: 1 gustavojosesantiagorosseti.pdf: 1281297 bytes, checksum: 0d547bba728df4c23bbf1317541f6e39 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-01-25T17:44:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 gustavojosesantiagorosseti.pdf: 1281297 bytes, checksum: 0d547bba728df4c23bbf1317541f6e39 (MD5) Previous issue date: 2015-08-31 / Esta tese apresenta uma metodologia para maximizar o restabelecimento de cargas em sistema de distribuição de energia elétrica após à ocorrência de uma ou simultâneas contingências. Para tanto, um algoritmo heurístico construtivo é proposto, determinando passo a passo os procedimentos operativos a serem adotados. Aspectos associados com as restrições de radialidade e de tensão nas barras, minimização de manobras de chaves, consumidores prioritários e mínimo corte discreto de carga são considerados a fim de uma representação mais realista do problema. A metodologia é aplicada em sistemas tradicionais da literatura, incluindo um sistema real de médio porte. / This thesis presents a methodology for maximizing the load restoration in power distribution system after simultaneous occurrence of contingency. Therefore, a heuristic constructive algorithm is proposed to determine step by step the operation procedures to be adopted. Aspects associated with the radiality and bus voltage constraints, minimization of maneuvering switches, priority consumers and minimum discrete load shedding are considered to provide a more realistic representation of the problem. The proposed approach is applied in traditional systems from literature including a real medium size test system.

Electric power distribution network is an important part of electrical power systems for delivering electricity to consumers. Electric power utilities worldwide are increasingly adopting the computer aided monitoring, control and management of electric power distribution systems to provide better services to the electrical consumers. Therefore, research and development activities worldwide are being carried out to automate the electric power distribution system. The power distribution system consists of a three-phase source supplying power through single-, two-, or three-phase distribution lines, switches, and transformers to a set of buses with a given load demand. In addition, unlike transmission systems, single-, two-, and three-phase sections exist in the network and single-, two-, and three-phase loads exist in the distribution networks. Further, most distribution systems are overhead systems, which are susceptible to faults caused by a variety of situations such as adverse weather conditions, equipment failure, traffic accidents, etc. When a fault occurs on a distribution line, it is very important for the utility to identify the fault location as quickly as possible for improving the service reliability. Hence, one of the crucial blocks in the operation of distribution system is that of fault detection and it’s location. The achievement of this objective depends on the success of the distribution automation system. The distribution automation system should be implemented quickly and accurately in order to isolate those affected branches from the healthy parts and to take alternative measures to restore normal power supply. Fault location in the distribution system is a difficult task due to its high complexity and difficulty caused by unique characteristics of the distribution system. These unique characteristics are discussed in the present work. In recent years, some techniques have been discussed for the location of faults, particularly in radial distribution systems. These methods use various algorithmic approaches, where the fault location is iteratively calculated by updating the fault current. Heuristic and Expert System approaches for locating fault in distribution system are also proposed which uses more measurements. Measurements are assumed to be available at the sending end of the faulty line segment, which are not true in reality as the measurements are only available at the substation and at limited nodes of the distribution networks through the use of remote terminal units. The emerging techniques of Artificial Intelligence (AI) can be a solution to this problem. Among the various AI based techniques like Expert systems, Fuzzy Set and ANN systems, the ANN approach for fault location is found to be encouraging. In this thesis, an ANN approaches with limited measurements are used to locate fault in long distribution networks with laterals. Initially the distribution system modeling (using actual a-b-c phase representation) for three-, two-, and single-phase laterals, three-, two-, and single- phase loads are described. Also an efficient three-phase load flow and short circuit analysis with loads are described which is used to simulate all types of fault conditions on distribution systems. In this work, function approximation (FA) is the main technique used and the classification techniques take a major supportive role to the FA problem. Fault location in distribution systems is explained as a FA problem, which is difficult to solve due to the various practical constraints particular to distribution systems. Incorporating classification techniques reduce this FA problem to simpler ones. The function that is approximated is the relation between the three-phase voltage and current measurements at the substation and at selected number of buses (inputs), and the line impedance of the fault points from the substation (outputs). This function is approximated by feed forward neural network (FFNN). Similarly for solving the classification problems such as fault type classification and source short circuit level classification, Radial Basis Probabilistic Neural Network (RBPNN) has been employed. The work presented in this thesis is the combinational use of FFNN and RBPNN for estimating the fault location. Levenberg Marquardt learning method, which is robust and fast, is used for training FFNN. A typical unbalanced 11-node test system, an IEEE 34 nodes test system and a practical 69- bus long distribution systems with different configurations are considered for the study. The results show that the proposed approaches of fault location gives accurate results in terms of estimated fault location. Practical situations in distribution systems such as unbalanced loading, three-, two-, and single- phase laterals, limited measurements available, all types of faults, a wide range of varying source short circuit levels, varying loading conditions, long feeders with multiple laterals and different network configurations are considered for the study. The result shows the feasibility of applying the proposed method in practical distribution system fault diagnosis.

[pt] O objetivo desta pesquisa é classificar o perfil de pagamento dos consumidores não-residenciais de energia elétrica, considerando conhecimento armazenado em base de dados de distribuidoras de energia elétrica. A motivação para desenvolvê-la surgiu da necessidade das distribuidoras por um modelo de suporte a formulação de estratégias capazes de reduzir o grau inadimplência. A metodologia proposta consiste em um sistema inteligente híbrido composto por módulos intercomunicativos que usam conhecimentos armazenados em base de dados para segmentar consumidores e, então, atingir o objetivo proposto. O sistema inicia-se com o módulo neural, que aloca as unidades consumidoras em grupos conforme similaridades (valor fatura, consumo, demanda medida/demanda contratada, intensidade energética e peso da conta no orçamento), em sequência, o módulo bayesiano, estabelece um escore entre 0 e 1 que permite predizer o perfil de pagamento das unidades considerando os grupos gerados e os atributos categóricos (atividade econômica, estrutura tarifária, mesorregião, natureza jurídica e porte empresarial) que caracterizam essas unidades. Os resultados revelaram que o sistema proposto estabelece razoável taxa de acerto na classificação do perfil de consumidores e, portanto, constitui uma importante ferramenta de suporte a formulação de estratégias para combate à inadimplência. Conclui-se que, o sistema híbrido proposto apresenta caráter generalista podendo ser adaptado e implementado em outros mercados. / [en] The objective of this research is to classify the non-residential electricity customer payment profiles regarding the knowledge stored in electricity distribution utilities databases. The motivation for development of the work from the need of electricity distribution by a support model to formulate strategies for tackling non-payment and late payment. The proposed methodology consists of a hybrid intelligent system constituted by intercommunicating modules that use knowledge stored in database to customer segmentation and then achieve the proposed objective. The system begins with the neural module, which allocates the consuming units in groups according to similarities (bill amount, consumption, measured demand/contracted demand, energy intensity and share of the electricity bill in the customer s income), in sequence, the Bayesian module establishes a score between 0 and 1 that allows to predict what payment profile of the units considering the generated groups and categorical attributes (business activity, tariff type, business size, mesoregion and company s legal form) that characterize these units. The results showed that the proposed system provides a reasonable success rate when classifying customer profiles and thus constitutes an important tool in the formulation of strategies for tackling non-payment and late payment. In conclusion, the hybrid system proposed here is a generalist one and could usefully be adapted and implemented in other markets.

Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2016-09-21T17:53:15Z No. of bitstreams: 1 cristianogomescasagrande.pdf: 637689 bytes, checksum: 8110c0aa199d98fa3f68855ccb257b82 (MD5) / Approved for entry into archive by Diamantino Mayra (mayra.diamantino@ufjf.edu.br) on 2016-09-26T20:27:35Z (GMT) No. of bitstreams: 1 cristianogomescasagrande.pdf: 637689 bytes, checksum: 8110c0aa199d98fa3f68855ccb257b82 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-09-26T20:27:35Z (GMT). No. of bitstreams: 1 cristianogomescasagrande.pdf: 637689 bytes, checksum: 8110c0aa199d98fa3f68855ccb257b82 (MD5) Previous issue date: 2010-08-13 / A necessidade de redução do custo associado à operação dos sistemas de distribuição de energia elétrica tem se tornado cada vez mais imperativa no cenário do setor energético. Uma das principais alternativas para resolver este problema é a minimização de perdas de potência ativa nos alimentadores de distribuição. A fim de reduzir as perdas, algumas práticas têm sido adotadas, como a alocação de capacitores em pontos estratégicos do sistema, bem como o ajuste de tapes de transformadores e reconfiguração de redes de distribuição. A solução de problemas desse tipo envolve complexos algoritmos de otimização não linear inteira mista. Nesse contexto, este trabalho apresenta uma técnica especializada baseada na meta-heurística colônia de formigas para solucionar o problema de minimização de perdas nos sistemas de distribuição de energia elétrica através da alocação ótima de capacitores combinada ao ajuste de tapes, além de considerar restrições de violação de tensão. O algoritmo desenvolvido propõe modificações na estrutura básica do problema, a fim de obter resultados melhores. A metodologia proposta é aplicada a sistemas encontrados na literatura e resultados são comparados com outros métodos. / The reduce the cost associated with the operation of electric power distribution systems has become increasingly imperative in the setting of the energy sector. One of the main alternatives to solve this problem is to minimize power losses in distribution feeders. In order to reduce losses, some practices have been adopted, such as the allocation of capacitors at strategic points in the system as well as LTC adjustment and reconfiguration of distribution networks. The solution of such problems involves complex algorithms for nonlinear mixed integer optimization. Therefore, this paper presents a specialized technique based on meta-heuristic ant colony optimization to solve the problem of minimizing losses in electric power distribution systems through the optimal capacitor placement combined with the LTC adjustment, and consider constraints voltage violation. This algorithm proposes changes to the basic structure of the problem in order to obtain better results. The proposed methodology is applied to systems found in the literature and results are compared with other methods.