Submitted by Geandra Rodrigues (geandrar@gmail.com) on 2018-10-16T13:11:39Z No. of bitstreams: 1 barbaradasilvamedeiros.pdf: 3659351 bytes, checksum: 5f3a83604095b292ba8f61cabaa96f53 (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2018-10-16T14:35:57Z (GMT) No. of bitstreams: 1 barbaradasilvamedeiros.pdf: 3659351 bytes, checksum: 5f3a83604095b292ba8f61cabaa96f53 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-10-16T14:35:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 barbaradasilvamedeiros.pdf: 3659351 bytes, checksum: 5f3a83604095b292ba8f61cabaa96f53 (MD5) Previous issue date: 2018-07-19 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Nesta dissertação, duas novas estratégias são propostas para calcular o problema do fluxo de potência sujeito às incertezas nos parâmetros das linhas de transmissão e das cargas dos sistemas elétricos. No estudo de fluxo de potência tradicional, os parâmetros dos sistemas de potência são tratados como quantidades determinísticas. Entretanto, esses dados, como a impedância das linhas de transmissão e a potência aparente das cargas conectadas às barras, podem apresentar incertezas associadas à medição ou à variação ao longo do tempo. Técnicas baseadas em amostragem, como Monte Carlo, apresentam resultados excelentes, porém demandam elevado tempo de processamento computacional. Por isso, atualmente, técnicas soft-computing, que apresentam resultados confiáveis de maneira eficiente, sem necessitar de muitos recursos computacionais, têm sido pesquisadas. O objetivo deste trabalho é, neste sentido, adaptar metodologias existentes na literatura, que não são utilizadas, a princípio, para este fim, para a solução do fluxo de potência intervalar e avaliar se os resultados são confiáveis e eficientes. A adaptação é realizada considerando pequenas incertezas, como geralmente ocorre na realidade, resultando em métodos aproximados de análise de fluxo de potência intervalar. O primeiro método desenvolvido é baseado na técnica de montagem direta da matriz impedância de barras, sem recorrer à inversão da matriz admitância de barras. O segundo método é baseado no Teorema da Compensação, utilizado na análise de sensibilidade. O algoritmo é desenvolvido e testado em Matlab, considerando diferentes casos de incerteza, com os seguintes sistemastestes: brasileiro de 33 barras, IEEE de 57 barras e brasileiro de 107 barras. Os resultados são comparados com aqueles gerados pela simulação de Monte Carlo, a fim de validação. Em geral, os métodos apresentam desempenho satisfatório, pois resultados intervalares viáveis de tensão e fluxo de potência, assim como perdas nas linhas, são encontrados como esperado, sem a aplicação de técnicas existentes na literatura, como a matemática intervalar ou aritmética affine. / In this dissertation, two new strategies are proposed to calculate the problem of power flow subjected to uncertainties in the parameters of transmission lines and loads of electrical systems. In traditional power flow analisys, power system parameters are treated as deterministic quantities. However some data, such as the impedance of transmission lines and the apparent power of loads connected to buses, may present uncertainties associated with measurement or variation over time. Sampling techniques, such as Monte Carlo, present excellent results, but require a high processing time. Therefore, nowadays, soft-computing techniques, which present reliable results in an efficient manner, without the need of many computational resources, have been researched. In this sense, the objective of this work is to adapt existing methodologies in the literature, which are not used for this purpose, for the solution of interval power flow and to evaluate if the results are reliable and efficient. The adaptation is performed considering small uncertainties, as usually occurs in reality, resulting in approximate methods of interval power flow analysis. The first method developed is based on the technique of direct assembly of the bus impedance matrix, without resorting to the inversion of the bus admittance matrix. The second method is based on the Compensation Theorem, used in the sensitivity analysis. The algorithm is developed and tested in Matlab, considering different cases of uncertainty, with the following test systems: Brazilian 33-bus, IEEE 57-bus and Brazilian 107-bus. The results are compared with those generated by the Monte Carlo simulation for validation. In general, the methods present satisfactory performance, as viable intervals of voltage and power flow, as well as losses in the lines, are found as expected, without application of techniques existing in the literature, such as interval mathematics or arithmetic affine.

Submitted by Geandra Rodrigues (geandrar@gmail.com) on 2018-09-25T13:33:58Z No. of bitstreams: 1 laurademesquitaquintanilha.pdf: 5886814 bytes, checksum: 7bcc03d59c68d5b4124de87183557234 (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2018-10-01T18:13:33Z (GMT) No. of bitstreams: 1 laurademesquitaquintanilha.pdf: 5886814 bytes, checksum: 7bcc03d59c68d5b4124de87183557234 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-10-01T18:13:34Z (GMT). No. of bitstreams: 1 laurademesquitaquintanilha.pdf: 5886814 bytes, checksum: 7bcc03d59c68d5b4124de87183557234 (MD5) Previous issue date: 2018-07-20 / A análise de fluxo de potência visa calcular as tensões nas barras e as correntes nos ramos, para um dado cenário pré-estabelecido de geração e carga. É uma ferramenta essencial na operação e no controle dos sistemas elétricos de potência. Na análise tradicional, os parâmetros são tratados como quantidades determinísticas. Contudo, na prática, esses parâmetros podem apresentar incertezas associadas à medição ou à variação inerente ao longo do tempo. Em adição, o crescimento da participação de fontes intermitentes, como eólica e solar, em redes elétricas, aumenta o grau de incerteza e, portanto, estudos específicos de fluxo de potência devem ser desenvolvidos no sentido de tratar esta possível variabilidade de dados. Neste contexto, este trabalho investiga um método, publicado na literatura, que modela o fluxo de potência sujeito a incertezas associadas às cargas ativa e reativa das barras. A idéia básica deste método é proceder a expansão completa, em termos da série de Taylor, das equações de potência expressas em coordenadas retangulares das tensões nas barras. O método é implementado em MATLAB, considerando diferentes incertezas aplicadas aos sistemas IEEE 57 barras e brasileiro de 107 barras. Os resultados são, então, comparados com aqueles gerados pela matemática intervalar e pela simulação de Monte Carlo. De forma geral, a qualidade dos intervalos gerados pelo método em estudo é melhor que aquela apresentada pela matemática intervalar. / The power flow analysis aims to calculate bus voltage and current in branches, for a given pre-established scenario of generation and load. It is an essential tool in electrical power systems operation and control In traditional analysis, the parameters are treated as deterministic values. However, in practice, these parameters may present uncertainties associated with measurement as well as their inherent variation over the time. In addition, the growth of intermittent sources participation, such as wind and solar, into power grids has increased the uncertainties level, which demands the development of specific power flow studies in order to deal with data variability. In this context, this work investigates a method published in literature, that models the power flow subject to uncertainties associated with active and reactive bus loads. The basic idea of this method is to carry out the complete expansion of power equations, in terms of Taylor series, expressed in rectangular coordinates of bus voltages. The method is implemented in MATLAB, considering different uncertainties applied to IEEE 57 bus and Brazilian 107 bus. The results are then compared with those generated by interval mathematics and Monte Carlo simulation. In general, the quality of this method generated intervals is better than that presented by interval mathematics.

Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2016-01-19T10:47:34Z No. of bitstreams: 1 felipedasilvaseta.pdf: 1053075 bytes, checksum: 8a24a576cad55e9b46efe4bde9405104 (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2016-01-25T17:44:56Z (GMT) No. of bitstreams: 1 felipedasilvaseta.pdf: 1053075 bytes, checksum: 8a24a576cad55e9b46efe4bde9405104 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-01-25T17:44:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1 felipedasilvaseta.pdf: 1053075 bytes, checksum: 8a24a576cad55e9b46efe4bde9405104 (MD5) Previous issue date: 2015-08-10 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / O presente trabalho propõe uma metodologia para a resolução do problema de reconfiguração ótima de sistemas de distribuição de energia elétrica utilizando uma representação mais realista de parâmetros com incertezas. O objetivo é avaliar o impacto de se representar incertezas dos sistemas no problema de reconfiguração em relação a modelos tradicionais determinísticos. O modelo de reconfiguração probabilística proposto visa minimizar as perdas totais de energia considerando incertezas sobre a demanda e sobre a geração distribuída a partir da energia eólica, além de diferentes níveis de carregamento dos sistemas. A metodologia proposta é baseada na técnica meta-heurística Sistema Imunológico Artificial. Os fundamentos da matemática intervalar são incorporados em um fluxo de potência intervalar que modela as incertezas da demanda provenientes principalmente de erros de previsão e medição, bem como incertezas na geração por fontes eólicas devido a intermitências nos regimes de ventos. Desta forma, as variáveis de entrada intervalares são as demandas ativas e reativas das barras do sistema e os valores de velocidade de vento nas regiões das usinas eólicas. As incertezas da entrada são propagadas para as variáveis de saída do fluxo de potência, como as tensões nodais. Como resultado, as perdas totais de energia a serem minimizadas também são determinadas na forma intervalar. Uma metodologia para comparação de intervalos baseada na média e no raio dos intervalos é utilizada para determinar a topologia ótima. Restrições de tensão, radialidade e conectividade da rede são consideradas. O algoritmo proposto é testado em sistemas conhecidos da literatura. / The present work proposes a methodology to solve the problem of optimal reconfiguration of power distribution systems by using a more realistic representation of uncertain parameters. The objective is to evaluate the impact of representing uncertainties in the reconfiguration problem in relation to traditional deterministic models. The proposed probabilistic reconfiguration model aims at minimizing the total energy loss considering uncertainties on the load demand and the distributed generation from wind energy, as well as different load levels. The proposed methodology is based on the meta-heuristic technique Artificial Immune System. The interval mathematics fundamentals are embedded in an interval power flow that models the uncertainties of load forecast and measurements, as well as uncertainties due to the intermittences of the wind. Therefore, the input interval variables are the active and reactive loads at the network nodes and the wind speed in the regions where the wind farms are installed. The input uncertainties are thus propagated to the output power flow variables as the nodal voltages. As a result, the total energy losses to be minimized are also given in interval form. A methodology for comparing intervals that is based on the interval average and size is used to determine the best topology. Voltage constraints, radial configuration and network connectivity are considered. The proposed algorithm is tested in systems known in the literature.