Submitted by Silvana Teresinha Dornelles Studzinski (sstudzinski) on 2016-12-21T11:49:01Z No. of bitstreams: 1 Fausto Stefanello Tomazi_.pdf: 1429293 bytes, checksum: 4e85a45b348c5d3cbf6a7e9e13e1be3b (MD5) / Made available in DSpace on 2016-12-21T11:49:02Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Fausto Stefanello Tomazi_.pdf: 1429293 bytes, checksum: 4e85a45b348c5d3cbf6a7e9e13e1be3b (MD5) Previous issue date: 2016-09-23 / Nenhuma / Os sistemas de potência desempenham um papel fundamental na economia de uma nação, fornecendo energia elétrica com qualidade e sem interrupções a população. Para que isto seja possível grandes investimentos no setor são aplicados para garantir o fornecimento. No entanto, qualquer equipamento está sujeito a falhas, e analisar o impacto que falhas em equipamento afetam o fornecimento é uma das tarefas executadas pelos centros de controle, chamada de Análise de Segurança. Desta forma, os centros de controle são responsáveis por realizar planos de contingência para que em caso de algum equipamento saia de operação o impacto sofrido pela rede seja o menor possível. Uma importante tarefa da Análise de Segurança é a Seleção de Contingências. Esta tarefa sendo encarregada de selecionar os equipamentos mais importantes do sistema para que a tarefa de Análise de Segurança possa criar planos de prevenção caso os respectivos equipamentos saiam de operação. Os grandes sistemas elétricos existentes hoje são compostos de milhares de equipamentos, e uma análise mais detalhada para cada equipamento é algo de difícil resolução, sendo neste cenário que a seleção de contingência ganha importância. A Seleção de Contingência é encarregada de buscar e classificar as restrições mais importantes da rede, porem para redes de grande porte com milhares de itens, analisar o impacto de cada item é uma tarefa que pode levar muito tempo, não permitindo que o cálculo seja efetuado durante a operação do sistema. Desta forma faz-se necessário executar a Seleção de Contingências de forma eficiente e eficaz. Este estudo propõe o desenvolvimento do algoritmo metaheurístico de Simulated Annealing a fim de que a seleção de contingência seja executada de forma que atenda todas as restrições de tempo impostas pelos centros de controle. Nos experimentos é possível verificar que após uma sintonia de parâmetros para a instancia do problema abordado, os resultados encontrados atende as restrições dos centros de controle e também é possível visualizar que os resultados são ligeiramente melhores que resultados de trabalhos encontrados na literatura, onde o mesmo problema é abordado pela metaheurística do Algoritmo Genético. / Power systems play a key role in a nation's economy by providing quality, uninterrupted power to the population. For this to be possible large investments in the sector are applied to guarantee the supply. However, any equipment is subject to failures, and analyzing the impact that equipment failures affect supply is one of the tasks performed by control centers, called Safety Analysis. In this way, the control centers are responsible for carrying out contingency plans so that in the event of any equipment leaving the operation the impact suffered by the network is as small as possible. An important task of Security Analysis is the Selection of Contingencies. This task is in charge of selecting the most important equipment in the system so that the Security Analysis task can create prevention plans if the respective equipment goes out of operation. The large electrical systems that exist today are made up of thousands of equipment, and a more detailed analysis for each equipment is difficult to solve, and in this scenario contingency selection is important. The Contingency Selection is responsible for searching and classifying the most important restrictions of the network, but for large networks with thousands of items, analyzing the impact of each item is a task that can take a long time, not allowing the calculation to be performed During system operation. In this way it is necessary to perform the Contingency Selection efficiently and effectively. This study proposes the development of the metaheuristic algorithm of Simulated Annealing in order that the contingency selection is performed in a way that meets all the time constraints imposed by the control centers. In the experiments it is possible to verify that after a tuning of parameters for the instance of the problem approached, the results found meets the control center constraints and it is also possible to visualize that the results are slightly better than results of works found in the literature, where the same Problem is addressed by the metaheuristic of the Genetic Algorithm.

Orientador: Rubén Augusto Romero Lázaro / Resumo: O principal objetivo deste trabalho é a implementação de uma metodologia que, utilizando a meta-heurística de busca dispersa (BD) resolva o problema de fluxo de potência ótimo (FPO) considerando o desligamento de linhas de transmissão (OTS) para a redução dos custos de ope-ração. Com o objetivo de avaliar o potencial da meta-heurística, o algoritmo de BD foi imple-mentado para otimizar funções multimodais restritas, metodologia denominada BD-FMR, e para resolver o problema de FPO, metodologia denominada BD-FPO. Foram realizados testes com onze problemas de funções multimodais restritas disponíveis na literatura especializada, utili-zando a metodologia BD-FMR, sendo que os resultados obtidos são comparáveis com os me-lhores resultados disponíveis na literatura. O problema de FPO foi resolvido pela metodologia BD-FPO utilizando três sistemas teste de 6, 14 e 57 barras, sendo que os resultados não foram satisfatórios quando comparados com as soluções do modelo exato do problema obtidas pelo solver KNITRO. Entretanto, o algoritmo BD-FPO serviu de base para a implementação da me-todologia principal deste trabalho. Por fim, a metodologia BD-OTS foi implementada em lin-guagem de programação C/C++, com a utilização de recursos de programação paralela através da biblioteca OpenMP. Neste trabalho a formulação utilizada para representar a operação da rede considera o modelo AC (corrente alternada), que consiste em um problema de programa-ção não linear inteira mista (PNLIM) devido a pre... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: The main objective of this work is the implementation of a methodology that, using the scatter search meta-heuristic (SS) solves the problem of optimal power flow (OPF) considering trans-mission switching (TS) to reduce the operation costs. In order to evaluate the potential of the meta-heuristic, the SS algorithm was implemented to optimize constrained multimodal func-tions, a methodology called BD-FMR, and to solve the OPF problem, a methodology called BD-FPO. Eleven constrained multimodal problems available in the specialized literature were solved using the BD-FMR method, and the results obtained are comparable with the best results available in the literature. The OPF problem was solved by the BD-FPO methodology using three test systems with 6, 14, and 57 buses, and the results were not satisfactory when compared to the solutions of the exact formulation of the problem obtained by the KNITRO solver. How-ever, the BD-FPO algorithm served as the basis for the implementation of the main method of this work. Finally, the BD-OTS method was implemented in the C/C ++ programming lan-guage, using parallel programming resources through the OpenMP library. In this work, the formulation used to represent the operation of the grid considers the alternating current (AC) model, which consists of a mixed-integer nonlinear programming (MINLP) problem due to the presence of discrete variables related to the operation state a line, transformer tap position and the operating state of the s... (Complete abstract click electronic access below) / Doutor

Orientador: Jose Roberto Sanches Mantovani / Resumo: Neste trabalho são propostos modelos matemáticos determinístico e estocástico de programação cônica de segunda ordem em coordenadas retangulares para o problema de fluxo de potência ótimo de geração e controle de potência reativa no sistemas elétricos de potência, considerando as minimização dos custos de geração de energia, perdas ativas da rede e emissão de poluentes no meio ambiente. Os modelos contemplam as principais características físicas e econômicas do problema estudado, assim como os limites operacionais do sistema elétrico. Os modelos são programados em linguagem AMPL e suas soluções são obtidas através do solver comercial CPLEX. Os sistemas testes IEEE30, IEEE118 e ACTIVSg200 são utilizados nas simulações computacionais dos modelos propostos. Os resultados obtidos pelo modelo determinístico desenvolvido são validados através de comparações com os resultados fornecidos pelo software MATPOWER , onde ambos consideram apenas a existência de gerações termoelétricas. No modelo estocástico utiliza-se a técnica de geração de cenários e considera-se um período de um ano (8760 horas), e geradores que utilizam fontes de geração renováveis e não renováveis. / Abstract: In this work we propose deterministic and stochastic mathematical models of second order conical programming in rectangular coordinates for the optimal power flow problem of reactive power generation and control in electric power systems, considering the minimization of energy generation costs, losses networks and emission of pollutants into the environment. The models contemplate the main physical and economic characteristics of the studied problem, as well as the operational limits of the electric system. The models are programmed in AMPL language and their solutions are obtained through the commercial solver CPLEX. The IEEE30, IEEE118 and ACTIVSg200 test systems are used in the computer simulations of the proposed models. The results obtained by the deterministic model developed are validated through comparisons with the results provided by the software MATPOWERR , where both consider only the existence of thermoelectric generations. The stochastic model uses the scenario generation technique and considers a period of one year (8760 hours), and generators using renewable and non-renewable generation sources. / Mestre

A captação de energia eólica tem sido alvo de estudos em todo o mundo nas últimas décadas devido aos incentivos pela busca por geração de energia por meio de fontes alternativas. A configuração mais utilizada atualmente são as turbinas de três pás com eixo horizontal, upwind, operando com velocidade variável com limitação de potência por variação de passo, e utilizando o gerador de indução de dupla alimentação. A operação em velocidade variável com atuação no ângulo de passo permite a máxima captação de energia para as diferentes velocidades de vento, enquanto evita que a turbina ultrapasse o seu valor nominal de potência. O uso de conversores permite o controle das correntes do rotor, variando sua velocidade, e o controle da potência reativa de estator, e a montagem do tipo back-to-back permite que o fluxo de energia do rotor flua para a rede ou da rede. A modelagem matemática do sistema foi toda referenciada no referencial síncrono com notação vetorial e orientação de fluxo de rede, simplificando os modelos matemáticos. Para a montagem dos controladores foi utilizado o método de Controle de Modelo Interno e de Resistência Ativa. A montagem de todo o sistema para simulação foi realizada no Matlab/Simulink, e seu desenvolvimento é mostrado no decorrer do trabalho. Este trabalho analisa o fluxo de energia do sistema, desde a energia captada pelo vento até a energia entregue à rede. Para isso, são feitas análise dos fluxos das potências ativa e reativa do sistema, para fator de potência unitário, indutivo e capacitivo e para os mais recorrentes comportamentos do vento. Também são feitas análises a respeito dos regimes de operação do sistema, definidos a partir da relação entre os fluxos de potência, concluindo que a máquina poderá operar como gerador ou motor, devido principalmente à intensidade da variação do vento. / The use of wind energy has been the subject of studies around the world in recent decades due to the incentives to search for power generation through alternative sources. The most widely used configuration has been the three blades with horizontal axis and upwind turbine, operating in variable speed with power limitation by varying the pitch angle, and using the doubly fed induction generator configuration. The variable speed operation with power limitation enable for maximum energy harvesting for different wind speeds and prevents the turbine exceeds its nominal power. The use of converters allows for control of the rotor currents, varying the speed, and stator reactive power, and assembling type back-to-back allows for the rotor energy flux to flow into and out of the grid. Mathematical modeling of the whole system was referenced in the synchronous reference frame with vector notation and oriented by the grid flux, simplifying the mathematical models. For installation of the drivers, were used the Internal Model Control and Active Damping methods. The assembly of the entire system for simulation was conducted on Matlab / Simulink, and its step to step is shown in this work. This study analyzes the energy flow of the system, from the energy harvest from de wind to the energy delivered to the grid. To reach this, flow analysis of active and reactive power of the system is done, using unity, inductive and capacitive power factor, for the most recurrent wind behaviors. Analysis are made about the operation regimes of the system, defined as the relationship between the power flows, concluding that the machine can operate as a generator or motor, mainly due to the variation of the wind intensity.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:30:50Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2009-06-25Bitstream added on 2014-06-13T19:00:48Z : No. of bitstreams: 1 gallegopareja_la_dr_ilha.pdf: 1184349 bytes, checksum: 67e1f90a3708a0564704972e31ced51c (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Nesta tese é proposta e avaliada uma metodologia alternativa para o cálculo do fluxo de potência quando são consideradas incertezas no sistema de distribuição de energia elétrica. Especificamente é considerada incerteza na demanda dos usuários de baixa tensão, assim como também nas fases em que os usuários estão ligados no sistema. A demanda das unidades consumidoras é modelada através das funções de distribuição de probabilidades. A metodologia proposta vale-se das curvas de carga diárias típicas que foram estimadas através das curvas de carga medidas em uma campanha de medição. O fluxo de potência proposto emprega o método de simulação de Monte Carlo para gerar múltiplos cenários de demanda do sistema de distribuição. O método de fluxo de potência determinístico empregado é o denominado algoritmo Backward-Forward Sweep. Neste trabalho também é realizado um estudo estatístico para determinar quais distribuições de probabilidade podem representar os dados das curvas de carga diárias obtidas na campanha de medições. Muitos trabalhos apresentados no âmbito acadêmico empregam a priori a função de distribuição de probabilidade normal para realizar os diversos estudos, isto pode levar a conclusões inadequadas. Também é realizada uma análise comparativa entre os resultados obtidos pelo fluxo de potência probabilístico, quando são utilizadas duas funções de distribuição de probabilidade diferentes para estimar as curvas de carga diárias (a função de distribuição de probabilidade que ficou no primeiro lugar na análise estatística e a função normal). São apresentados resultados comparativos para diferentes distribuições de probabilidade, quando é considerada incerteza somente na demanda e quando é considerada conjuntamente incertezas na demanda e na conexão das fases / In this thesis an alternative methodology to calculate the power flow considering uncertainty in the electrical distribution system is proposed and validated. Specifically, uncertainty is considered in the demand of the low voltage consumers, as well as the phases in which the users are connected to the system. The demand of the consumer units is modeled by means of probability distribution functions. The proposed methodology uses the daily load curves that were estimated by means of the load curves measured in measuring campaign. The proposed power flow uses the Monte Carlo simulation method to generate multiple demand scenarios of the distribution system. The deterministic power flow method implemented is the so called Backward-Forward Sweep algorithm. In this work it is also implemented a statistical study to determine which distribution functions can represent the data of the daily load curves obtained in the measuring campaign. Many research works found in the academic ambit use a priori the normal distribution function to perform diverse studies; this can lead to wrong conclusions. This thesis also presents a comparative analysis between the results obtained by the probabilistic power flow, when two different probability distribution functions are used to estimate the daily load curves (the probability distribution function that was first in the statistical analysis and the normal function). Comparative results are shown for different distribution functions considering uncertainty only in the demand, and considering uncertainty in the demand and the connection of the phases

Submitted by DAISY PAES SILVA null (daisypaess@gmail.com) on 2016-05-18T15:43:23Z No. of bitstreams: 1 Dissertação.pdf: 3068870 bytes, checksum: d65c9a34405a8cb377b1440005b0fb11 (MD5) / Approved for entry into archive by Ana Paula Grisoto (grisotoana@reitoria.unesp.br) on 2016-05-20T17:31:48Z (GMT) No. of bitstreams: 1 silva_dp_me_bauru.pdf: 3068870 bytes, checksum: d65c9a34405a8cb377b1440005b0fb11 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-05-20T17:31:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 silva_dp_me_bauru.pdf: 3068870 bytes, checksum: d65c9a34405a8cb377b1440005b0fb11 (MD5) Previous issue date: 2016-03-29 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) / O problema de Fluxo de Potência Ótimo (FPO) é considerado um importante problema da Engenharia Elétrica desde a década de 1960. A partir de então, muitos trabalhos foram publicados com diferentes formulações e abordagens para a resolução deste problema. Muitas destas abordagens desconsiderava a natureza discreta das variáveis de controle e consideram todas as variáveis do problema como contínuas. Estas formulações são aproximações do problema de FPO, pois, algumas variáveis podem somente ser ajustadas por passos discretos, conforme a realidade do sistema. No problema de Fluxo de Potência Ótimo Reativo (FPOR), caso particular do problema de FPO, as variáveis relacionadas à potência ativa são fixadas e a otimização somente considera as variáveis relacionadas à potência reativa. O problema de FPOR pode ser modelado matematicamente como um problema de programação não-linear com variáveis discretas e contínuas. Neste trabalho, propõem-se das abordagens para resolução do problema FPOR que consideram a natureza discreta das variáveis do problema. Nas abordagens propostas são utilizadas funções penalidade associadas a um método de pontos interiores, combinando as vantagens de ambos para a resolução do problema de FPOR. Desenvolvem-se funções penalidade polinomiais para tratar as variáveis de controle discretas do problema, taps dos transformadores e bancos de capacitores e de reatores shunt, obtendo-se uma sequência de problemas contínuos, diferenciáveis e penalizados, que são resolvidos pelo método de pontos interiores implementado no solver gratuito IPOPT. As soluções de tais problemas convergem para a solução do problema original. Os testes numéricos foram realizados com os sistemas elétricos IEEE 14, 30, 118 e 300 barras para verificar a eficiência das abordagens propostas. / The Optimal Power Flow Problem (OPF) is considered an important problem of the electrical engineering since the 1960s. From that moment, many papers were published with different formulations and approaches for solving this problem. Many of these approaches disregard the discrete nature of the control variables and consider all the variables of the problem as continuous. These formulations are approximations of the OPF problem, because some variables can be adjusted only by discrete steps, according to the system reality. In the Reactive Optimal Power Flow problem (ROPF), particular case of the OPF problem, the variables related to the active power are fixed and the optimization only considers the variables related to the reactive power. The ROPF problem can be mathematically modeled as a nonlinear programming problem with discrete and continuous variables. In this work, two approaches are presented for solving the ROPF problem considering the discrete nature of its variables. In the presented approaches, penalty functions are used associated with an interior-point method, combining the advantages of both for solving the ROPF problem. Polynomial penalty functions are used to treat the discrete control variables of the problem, transformers taps and shunt susceptances, obtaining a sequence of continuous, differentiable and penalized problems, which are solved by the interior-point method implemented in the IPOPT free solver. The solution of such problems converge to the solution of the original problem. The numerical tests were performed in the electrical systems IEEE 14, IEEE 30 and IEEE 118 buses to show the efficiency of the proposed methods. / CNPq: 130486/2014-0

Orientador: Percival Bueno de Araujo / Resumo: Neste trabalho é desenvolvido o modelo matemático de sistemas elétricos de potência multimáquinas para avaliar a estabilidade a pequenas perturbações, com a atuação simultânea de diferentes dispositivos FACTS controlando o fluxo de potência. Os FACTS do tipo SSSC e STATCOM são modelados, considerando suas perdas internas, o modelo resultante é acrescentado à resolução do fluxo de potência, considerando que cada dispositivo FACTS controla uma grandeza do sistema. Utilizando da solução do fluxo, das matrizes Ybarra e Jacobiana, e também tensões e potências, estes são empregados ao Modelo de Sensibilidade de Potência, por meio de simulações, é verificada a atuação dos elementos de controle na estabilidade a pequenas perturbações de sistemas multimáquinas. Para acréscimo de amortecimento às oscilações eletromecânicas, são aplicados controladores ESP e POD. A partir da representação de espaço de estados do modelo final, os autovalores resultantes são estudados para avaliar a estabilidade do sistema. Ao final é discutida a atuação individual e conjunta dos dispositivos FACTS na estabilidade, quando aplicados ao controle do fluxo de potência. / Abstract: In this work the mathematical model of multi-machine power electric systems is developed to evaluate the stability to small perturbations, with the simultaneous actuation of different FACTS devices controlling the power flow. The FACTS of type SSSC and STATCOM are modeled, considering their internal losses, the resulting model is added to the resolution of the power flow, considering that each FACTS device controls a quantity of the system. By the solution of the power flux, the Ybus and Jacobian matrices, as well as voltages and powers, these are used to the Power Sensitivity Model, by means of simulations, it is verified the performance of the control elements in the stability to small perturbation of multi-machine systems. For addition of damping to electromechanical oscillations, ESP and POD controllers are applied. From the state space representation of the final model, the resulting eigenvalues are studied to evaluate the stability of the system. At the end, the individual and combined performance of the FACTS devices in the stability, when applied to the control of the power flow, is discussed. / Doutor

The Data Mining techniques, based on the Kohonen self-organizing maps have been largely used for classifying signals in several areas of expertise. Generally, the SOM network (Self- Organizing Maps) is used to specify similarity relationships between objects by adopting cluster analysis. The computational cost, data preparation and mathematical modeling can influence the interpretation of results, in which those from the evaluation classes are among its limitations. The Kohonen maps do not permit detailed evaluation of the class of objects, which may however be defined by the class limits, in other words defining a measure that can link when an object belonging to a particular class can migrate from one class to another . To adopt this approach the solutions proposed in this Masters dissertation are designed to implement the Kohonen self-organizing maps and the fuzzy logic to generate neighborhoods between classes aimed at applying these techniques on a two-case study for classifying signals from potencial power systems and Biomedical output signals adopting an interpretation of the Kohonen nebula maps. The work is basically divided into three stages: the first which would be followed by a review of the data-mining techniques and fuzzy logic shown in literature; the second focuses on applying the classifier algorithm using artificial neural networks, specifically the usage of neural networks as SOM data mining techniques to enable the classification of signals while the third step demonstrates the SOM network fuzzy logic multidisciplinary approach as an alternative tool of the data-mining methods. / Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de Alagoas / As técnicas de mineração de dados baseadas nos mapas auto organizáveis de Kohonen têm sido bastante utilizada na classificação de sinais nas mais diversas áreas de conhecimento. Geralmente, a rede SOM (Self-Organizing Maps) é usada para especificar relações de similaridade entre objetos abordando análise de agrupamentos. O custo computacional, a preparação dos dados e modelagem matemática poderá influenciar na interpretação dos resultados, entre suas limitações encontram-se aquelas provenientes da avaliação das classes. Os mapas de Kohonen não permite avaliar de forma detalhada a classe dos objetos, os quais poderão está definidos pelo limite da classe, ou seja, definir uma medida que possa relacionar quando um objeto que pertença a uma classe particular possa migrar de uma classe para outra. Para adotar essa abordagem a solução proposta nesta dissertação de mestrado têm como objetivo aplicar os mapas auto-organizáveis de Kohonen e a lógica nebulosa para gerar as vizinhanças entre as classes visando aplicação dessas técnicas em dois estudos de casos na classificação dos sinais provenientes dos sistemas elétricos de potência e sinais biomédicos adotando uma interpretação nebulosa dos mapas de Kohonen. O trabalho se divide basicamente em três etapas: na primeira, será realizada uma revisão das técnicas de mineração de dados e da lógica nebulosa mostradas na literatura; na segunda, concentra-se aplicar o algoritmo classificador utilizando redes neurais artificiais, especificamente redes neurais SOM como técnica de mineração de dados para efetuar a classificação dos sinais; na terceira etapa demonstramos a abordagem multidisciplinar da rede SOM e da lógica nebulosa como uma ferramenta alternativa aos métodos de mineração de dados.

Orientador: Prof. Dr. Edmarcio Antonio Belati / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, 2015. / Este trabalho visa à operação ótima de um sistema de energia elétrica com a presença de aerogeradores. Considerando as injeções de potência ativa e reativa para a geração eólica, será analisado o comportamento da rede por meio de um Fluxo de Potência Ótimo Multiobjetivo (FPO - MO). A metodologia consiste na modelagem da rede elétrica, inserindo as características do gerador eólico na formulação do FPO - MO, objetivando minimizar as perdas ativas em conjunto com o perfil de tensão por meio do despacho ótimo de potência ativa e reativa. O problema modelado como um FPO - MO reativo é resolvido com auxilio do AMPL (Modeling Language for Mathematical Programming) e do solver Knitro. Estudos realizados com os sistemas IEEE de 14, 30, 57 e 118 barras evidenciam os benefícios da utilização da geração eólica aliada ao FPO - MO. / This approach aims optimal operation of power system with wind turbines. Considering the active and reactive power injections for wind generation, network behavior is analyzed using a multi-objective Optimal Power Flow (OPF - MO). The methodology consists in modeling the electrical network by entering characteristics of wind generator in the formulation of the FPO - MO, aiming to minimize active power losses in conjunction with the voltage profile through the optimal dispatch of active and reactive power. The problem modeled as a FPO - MO reactive is solved with the aid of AMPL (Modeling Language for Mathematical Programming) and Knitro solver. Studies with the IEEE 14, 30, 57 and 118 modified system show the benefits of using wind power combined with the FPO - MO.

Orientador: Prof. Dr. Haroldo de Faria Junior / This dissertation presents a planning methodology to reduce emissions of greenhouse gases, applicable in active distribution networks, using renewable distributed generation and new control strategies. The studies done had as main objective the development of a methodology, applicable in distribution networks with feature of generation and variable load, to reduce emissions of greenhouse gases derived from electricity generation activities. The developed optimization methodology was based on the formulation of a AC optimal power flow (OPF) problem, integrating the new strategy of active networks management (ANM) that contains schemes such as coordinated voltage control (CVC), adaptive power factor control (PFC) and energy curtailment (EC). To solve the optimization problem, the modeling and optimization software AIMMS was used. The results show that significant reduction of greenhouse gas emissions can be achieved through the connection of renewable distributed generation in active distribution networks compared to passive networks. / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, 2015. / Nesta dissertação apresenta-se uma metodologia de planejamento para redução de emissões de gases de efeito estufa, aplicável em redes de distribuição ativas, usando geração distribuída renovável e novas estratégias de controle. Os estudos feitos tiveram como objetivo principal o desenvolvimento de uma metodologia, aplicável em redes de distribuição com característica de geração e carga variável, para reduzir emissões de gases de efeito estufa derivados das atividades de geração de energia elétrica. A metodologia de otimização desenvolvida foi baseada na formulação de um problema de fluxo de potência ótimo (FPO) AC multi-período integrando a nova estratégia de gestão de redes ativas (GRA), que contém esquemas como o controle de tensão coordenado (CVC), controle de fator de potência adaptativo (CFPA) e redução de energia (RE). Para resolver o problema de otimização, foi utilizado o programa computacional de modelagem e otimização AIMMS. Os resultados mostram que reduções significativas de emissões de gases de efeito estufa podem ser alcançadas mediante a ligação de geração distribuída renovável em redes de distribuição ativas em comparação com redes passivas.