Este projeto de pesquisa teve o objetivo de desenvolver uma nova abordagem para a resolução do Fluxo de Potência Ótimo. Para isso, foram obtidos dados teóricos, a partir de um levantamento bibliográfico, que explicitaram os conceitos de otimização aplicados ao sistema estático de energia elétrica. A pesquisa fundamentou-se metodologicamente nos métodos: Newton-Langragiano, Penalidade e Função Barreira Logarítmica de Newton Projetada. Os sistemas de equações resultantes das condições de estacionaridade da função Lagrangiana foram resolvidos pelo método de Newton. Na implementação computacional foram utilizadas técnicas de esparsidade. Foram realizadas estudos para validação e a verificação da abordagem proposta nos sistemas de 3, 14, 30 e 118 barras. / This research project had the objective of developing a new approach for the resolution of the Optimum Power Flow. For this purpose, theoretical data were obtained through a bibliographical survey, which explained the optimization concepts applied to the electrical energy static system. The research was based on the methods: Newton-Lagrangian, Penalty and Projected Newton Barrier Function. The systems of equations resulting from the Lagrangian function stationarity conditions were resolved through the Newton\'s method. In the computational implementation, sparsity techniques had been used. Studies had been carried out for the proposed approach validation and verification in the systems of 3, 14, 30 and 118 buses.

Este trabalho propõe o desenvolvimento de uma nova abordagem para a resolução do problema de planejamento de reativos em sistemas elétricos de potência. Um levantamento bibliográfico para explicitar as diferentes pesquisas realizadas nesta área foi feito. Este trabalho utiliza os multiplicadores de Lagrange obtidos da solução de um fluxo de potência ótimo, via método dos Pontos Interiores, para determinar as barras onde serão alocados reativos. A partir da determinação destas barras, um problema de programação linear para quantificar a potência reativa a ser alocada, é resolvido. Foram realizados estudos para validação e verificação da abordagem proposta nos sistemas WARD & HALE de 6 barras, sistema de 8 barras, sistema IEEE 30 e 118 barras. / The present dissertation proposes the development of a novel approach to the solution of reactive planning problem in electrical power systems. A bibliographical survey to show the different researches developed in this area was done. This study uses langrange multipliers obtained from the optimal power flow solution, through interior point method, to determine the buses where reactive power will be allocated. Starting from the determination of these buses, a linear programming problem is solved to quantify the reactive power to be allocated. Studies were carried ou for the proposed approach validation and verification in the systems Ward & Hale of 6 buses, system of 8 buses, systems IEEE of 30 and 118 buses.

O problema de Fluxo de Potência Ótimo (FPO) vem sendo estudado desde a década de 1960 e vários métodos de resolução são encontrados na literatura. Em particular, os métodos de Pontos-Interiores (PI) vêm tendo um grande destaque devido a sua robustez e eficiência, alcançando convergência com reduzido número de iteraçoes mesmo em problemas com um grande número de variáveis. Apesar do seu bom desempenho computacional no que se refere a número de iterações e tempo de processamento, os métodos de PI não possuem convergência global, que consiste em encontrar uma solução independente da escolha do ponto inicial. Um dos objetivos desta pesquisa é o desenvolvimento de um algoritmo de FPO globalmente convergente, ou seja, capaz de encontrar uma solução sempre que uma existir. Para atingir esse objetivo, o algoritmo proposto associa métodos de Região de Confiança com os eficientes métodos de PI. Algoritmos globalmente convergentes são invariavelmente computacionalmente intensivos, de forma que três abordagens distintas para a resolução dos subproblemas de região de confiança foram estudadas. Quanto à formulação do problema de FPO, foram desenvolvidos modelos que consideram dispositivos FACTS, como o UPFC (Unified Power Flow Controller), e restrições de estabilidade de tensão. Algumas opções de função objetivo, como minimização de perdas, minimização de corte de carga e maximização de carregamento, foram testadas e o desempenho do algoritmo proposto foi avaliado comparando-o ao desempenho de algoritmos de PI já conhecidos.O problema de Fluxo de Potência Ótimo (FPO) vem sendo estudado desde a década de 1960 e vários métodos de resolução são encontrados na literatura. Em particular, os métodos de Pontos-Interiores (PI) vêm tendo um grande destaque devido a sua robustez e eficiência, alcançando convergência com reduzido número de iteraçoes mesmo em problemas com um grande número de variáveis. Apesar do seu bom desempenho computacional no que se refere a número de iterações e tempo de processamento, os métodos de PI não possuem convergência global, que consiste em encontrar uma solução independente da escolha do ponto inicial. Um dos objetivos desta pesquisa é o desenvolvimento de um algoritmo de FPO globalmente convergente, ou seja, capaz de encontrar uma solução sempre que uma existir. Para atingir esse objetivo, o algoritmo proposto associa métodos de Região de Confiança com os eficientes métodos de PI. Algoritmos globalmente convergentes são invariavelmente computacionalmente intensivos, de forma que três abordagens distintas para a resolução dos subproblemas de região de confiança foram estudadas. Quanto à formulação do problema de FPO, foram desenvolvidos modelos que consideram dispositivos FACTS, como o UPFC (Unified Power Flow Controller), e restrições de estabilidade de tensão. Algumas opções de função objetivo, como minimização de perdas, minimização de corte de carga e maximização de carregamento, foram testadas e o desempenho do algoritmo proposto foi avaliado comparando-o ao desempenho de algoritmos de PI já conhecidos.O problema de Fluxo de Potência Ótimo (FPO) vem sendo estudado desde a década de 1960 e vários métodos de resolução são encontrados na literatura. Em particular, os métodos de Pontos-Interiores (PI) vêm tendo um grande destaque devido a sua robustez e eficiência, alcançando convergência com reduzido número de iteraçoes mesmo em problemas com um grande número de variáveis. Apesar do seu bom desempenho computacional no que se refere a número de iterações e tempo de processamento, os métodos de PI não possuem convergência global, que consiste em encontrar uma solução independente da escolha do ponto inicial. Um dos objetivos desta pesquisa é o desenvolvimento de um algoritmo de FPO globalmente convergente, ou seja, capaz de encontrar uma solução sempre que uma existir. Para atingir esse objetivo, o algoritmo proposto associa métodos de Região de Confiança com os eficientes métodos de PI. Algoritmos globalmente convergentes são invariavelmente computacionalmente intensivos, de forma que três abordagens distintas para a resolução dos subproblemas de região de confiança foram estudadas. Quanto à formulação do problema de FPO, foram desenvolvidos modelos que consideram dispositivos FACTS, como o UPFC (Unified Power Flow Controller), e restrições de estabilidade de tensão. Algumas opções de função objetivo, como minimização de perdas, minimização de corte de carga e maximização de carregamento, foram testadas e o desempenho do algoritmo proposto foi avaliado comparando-o ao desempenho de algoritmos de PI já conhecidos.

Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2017-04-24T13:25:57Z No. of bitstreams: 1 eduardomartinsviana.pdf: 1013683 bytes, checksum: 5d87e6aef68844b7f67e1941a0337702 (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2017-04-24T16:55:49Z (GMT) No. of bitstreams: 1 eduardomartinsviana.pdf: 1013683 bytes, checksum: 5d87e6aef68844b7f67e1941a0337702 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-04-24T16:55:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 eduardomartinsviana.pdf: 1013683 bytes, checksum: 5d87e6aef68844b7f67e1941a0337702 (MD5) Previous issue date: 2008-08-13 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Este trabalho propõe uma metodologia para auxiliar os estudos relacionados à recomposição fluente de sistemas elétricos de potência. Nesta fase inicial de recomposição, o sistema de potência encontra-se estruturado em longos corredores de transmissão e a definição de uma configuração de reatores constitui uma das estratégias adotadas para a eliminação de sobretensões. A ferramenta proposta, baseada em um modelo de otimização, visa o estabelecimento de procedimentos de rede que conduza a uma configuração mínima de reatores conectados ao sistema e a máxima tomada de carga durante esta fase de recomposição. Os diversos cenários de recomposição fluente, correspondentes à energização de novos trechos de linhas de transmissão, são representados através de subproblemas. A técnica de decomposição de Benders associada à metodologia primal-dual de pontos interiores é utilizada para solução do problema de otimização não-linear proposto. São realizados estudos de caso em ramos de recomposição fluente do Sistema Elétrico Brasileiro interligado para verificar a eficácia da metodologia. Os resultados obtidos são comparados com outros métodos propostos na literatura. / This work proposes a methodology to help the studies related to electric power systems fluent restoration. At this early restoration stage, power system is structured in long transmission corridors and the reactors set definition is one of the adopted strategies for overvoltages disposal. The proposed tool, based on an optimization model, aims the network procedures establishment leading to a minimum reactors configuration connected to the system and maximum load pick-up during this restoration phase. The various fluent restoration scenarios, corresponding to new transmission lines sections inrush, are represented by sub problems. Benders decomposition technique associated to primal-dual interior points methodology is used to solve the proposed nonlinear optimization problem. Case studies are conducted in fluent restoration branches of Brazilian Electric interconnected System to verify the methodology effectiveness. The results are compared with other proposed methods in the literature.

Submitted by Marina Teixeira Costa null (marinateixeiracosta@gmail.com) on 2017-02-14T14:27:15Z No. of bitstreams: 1 Dissertação MARINA 12.pdf: 1807218 bytes, checksum: 95bc28b832360cf51847512b47b234d8 (MD5) / Approved for entry into archive by LUIZA DE MENEZES ROMANETTO (luizamenezes@reitoria.unesp.br) on 2017-02-14T15:29:56Z (GMT) No. of bitstreams: 1 costa_mt_me_bauru.pdf: 1807218 bytes, checksum: 95bc28b832360cf51847512b47b234d8 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-02-14T15:29:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1 costa_mt_me_bauru.pdf: 1807218 bytes, checksum: 95bc28b832360cf51847512b47b234d8 (MD5) Previous issue date: 2016-12-16 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / O problema de Fluxo de Potência Ótimo determina a melhor condição de operação de um sistema elétrico de potência. Há diferentes classes de problemas de Fluxo de Potência Ótimo de acordo com os tipos de funções a serem otimizadas, e os conjuntos de controles e de restrições utilizados. Dentre elas, dá-se destaque ao problema de Fluxo de Potência Ótimo com Restrição de Segurança, o qual é uma importante ferramenta para os Operadores dos Sistemas de Transmissão, tanto para o planejamento operacional, quanto para a precificação da energia. Seu objetivo é minimizar os custos operacionais de geração de energia levando em consideração as restrições decorrentes da operação do sistema sob um conjunto de contingências. Ele é formulado como um problema de otimização não linear, não-convexo de grande porte, com variáveis contínuas e discretas. Neste trabalho investiga-se este problema em relação à sua formulação, dificuldades computacionais e método de solução. Para um tratamento do problema mais próximo à realidade adotam-se alguns controles como variáveis discretas, ou seja, os taps dos transformadores. Estes são tratados através de um método que penaliza a função objetivo quando as variáveis discretas assumem valores não discretos. Desta forma, o problema não linear discreto é transformado em um problema contínuo e o método Primal-Dual Barreira Logarítmica é utilizado em sua resolução. Testes computacionais são apresentados com o problema de Fluxo de Potência Ótimo com Restrição de Segurança associado ao sistema teste IEEE 14 barras em três etapas de teste. Os resultados obtidos e as comparações realizadas comprovam a eficiência do método de resolução escolhido / The Optimum Power Flow problem determines the best operating condition of an electric power system. There are different classes of Optimal Power Flow problems according to the types of functions to be optimized, and the sets of controls and constraints used. Among them, the problem of Optimal Power Flow with Security Constraint is highlighted, which is an important tool for the Transmission System operators, both for operational planning and for energy pricing. Its objective is to minimize the operational costs of power generation taking into account the constraints arising from the operation of the system under a set of contingencies. It is formulated as a nonlinear, nonconvex large optimization problem, of continuous and discrete variables. In this work, the problem in relation to its formulation, computational difficulties and solution method is investigated. For a treatment of the problem closest to the reality, some controls such as discrete variables, i.e. the taps of the transformers, are used. These are treated by a method that penalizes the objective function when the discrete variables assume non-discrete values. Thus, the discrete nonlinear problem is transformed into a continuous problem and the Primal-Dual Logarithmic Barrier method is used in its resolution. Computational tests are performed with the optimal power flow problem with security constraint associated with the test system of IEEE 14 bars in three test stages. The obtained results and the realized comparisons prove the efficiency of the chosen resolution method.

Neste trabalho, as restrições de estabilidade transitória são incorporadas ao problema de Fluxo de Potência Ótimo (FPO) por meio da aproximação de equações diferenciais do problema de estabilidade por um conjunto de equações algébricas provenientes de procedimentos de integração numérica. Uma contribuição original desta dissertação é a proposição de um procedimento de otimização multi-passos que minimiza problemas de convergência e acelera o processo computacional. O procedimento de otimização proposto foi testado com sucesso num sistema pequeno de 3 geradores, tendo as potências geradas como variáveis de controle. / In this work, transient stability constraints are incorporated into the Optimal Power Flow (OPF) problem by approximating differential equations constraints by a set of equivalent algebraic equations originated from numerical integration procedures. A contribution of this dissertation is the proposal of a multi-step optimization procedure, which minimizes convergence problems and speeds up computation. The proposed optimization procedure was successfully tested on a small 3-machine power system, having the generated powers as control variables.

Neste trabalho propomos uma abordagem para a resolução do problema de fluxo de potência ótimo. Para isso, foram obtidos dados teóricos, a partir de um levantamento bibliográfico, que explicitaram os métodos de penalidade, de barreira, de Newton-Lagrangiano, da função Lagrangiana aumentada e dual-Lagrangiano. Nesta abordagem, as restrições de igualdade são tratadas pelo método de Newton, as restrições canalizadas, de tensão e tap, pelo método da função barreira logarítmica, e as restrições de desigualdade e demais restrições canalizadas, pelo método da função Lagrangiana aumentada. A motivação para este estudo foi a necessidade de manter as variáveis - tensão e tap - dentro de seus limites. Os resultados numéricos apresentados evidenciam o potencial desta metodologia para a resolução de problemas de programação não-linear e, em particular, do problema de fluxo de potência ótimo. / A new approach to solving the optimal power flow problem is proposed in this study. The first step in developing this method was to obtain theoretical material from bibliographic survey, which described in detail the penalty method, the barrier method, Newton\'s method, the augmented Lagrangian method end the dual-Lagrangian method. In the new approach, equality constraints are handled by Newton\'s method, the voltage end tap box inequality constraints by the logarithmic barrier method and the inequality constraints and the other box inequality constraints by the augmented Lagrangian method. The motivation for this research was the necessity to keep the voltage and tap variables within their limits. The numerical results demonstrate the potential of this methodology for the solution of nonlinear problems and, in particular, of the optimal power flow problem.

O presente trabalho visa a investigação e o desenvolvimento de estratégias de otimização contínua e discreta para problemas de Fluxo de Potência Ótimo com Restrições de Segurança (FPORS) Multiobjetivo, incorporando variáveis de controle associadas a taps de transformadores em fase, chaveamentos de bancos de capacitores e reatores shunt. Um modelo Problema de Otimização Multiobjetivo (POM) é formulado segundo a soma ponderada, cujos objetivos são a minimização de perdas ativas nas linhas de transmissão e de um termo adicional que proporciona uma maior margem de reativos ao sistema. Investiga-se a incorporação de controles associados a taps e shunts como grandezas fixas, ou variáveis contínuas e discretas, sendo neste último caso aplicadas funções auxiliares do tipo polinomial e senoidal, para fins de discretização. O problema completo é resolvido via meta-heurísticas Evolutionary Particle Swarm Optimization (EPSO) e Differential Evolutionary Particle Swarm Optimization (DEEPSO). Os algoritmos foram desenvolvidos utilizando o software MatLab R2013a, sendo a metodologia aplicada aos sistemas IEEE de 14, 30, 57, 118 e 300 barras e validada sob os prismas diversidade e qualidade das soluções geradas e complexidade computacional. Os resultados obtidos demonstram o potencial do modelo e estratégias de resolução propostas como ferramentas auxiliares ao processo de tomada de decisão em Análise de Segurança de redes elétricas, maximizando as possibilidades de ação visando a redução de emergências pós-contingência. / The goal of the present work is to investigate and develop continuous and discrete optimization strategies for SCOPF problems, also taking into account control variables related to in-phase transformers, capacitor banks and shunt reactors. Multiobjective optimization model is formulated under a weighted sum criteria whose objectives are the minimization of active power losses and an additional term that yields a greater reactive support to the system. Controls associated with taps and shunts are modeled either as fixed quantities, or continuous and discrete variables, in which case auxiliary functions of polynomial and sinusoidal types are applied for discretization purposes. The complete model is solved via EPSO and DEEPSO metaheuristics. Routines coded in Matlab were applied to the IEEE 14,30, 57, 118 and 300-bus test systems, where the method was validated in terms of diversity and quality of solutions and computational complexity. The results demonstrate the robustness of the model and solution approaches and uphold it as an effective support tool for the decision-making process in Power Systems Security Analysis, maximizing preventive actions in order to avoid insecure operating conditions.

O presente trabalho visa a investigação e o desenvolvimento de estratégias de otimização contínua e discreta para problemas de Fluxo de Potência Ótimo com Restrições de Segurança (FPORS) Multiobjetivo, incorporando variáveis de controle associadas a taps de transformadores em fase, chaveamentos de bancos de capacitores e reatores shunt. Um modelo Problema de Otimização Multiobjetivo (POM) é formulado segundo a soma ponderada, cujos objetivos são a minimização de perdas ativas nas linhas de transmissão e de um termo adicional que proporciona uma maior margem de reativos ao sistema. Investiga-se a incorporação de controles associados a taps e shunts como grandezas fixas, ou variáveis contínuas e discretas, sendo neste último caso aplicadas funções auxiliares do tipo polinomial e senoidal, para fins de discretização. O problema completo é resolvido via meta-heurísticas Evolutionary Particle Swarm Optimization (EPSO) e Differential Evolutionary Particle Swarm Optimization (DEEPSO). Os algoritmos foram desenvolvidos utilizando o software MatLab R2013a, sendo a metodologia aplicada aos sistemas IEEE de 14, 30, 57, 118 e 300 barras e validada sob os prismas diversidade e qualidade das soluções geradas e complexidade computacional. Os resultados obtidos demonstram o potencial do modelo e estratégias de resolução propostas como ferramentas auxiliares ao processo de tomada de decisão em Análise de Segurança de redes elétricas, maximizando as possibilidades de ação visando a redução de emergências pós-contingência. / The goal of the present work is to investigate and develop continuous and discrete optimization strategies for SCOPF problems, also taking into account control variables related to in-phase transformers, capacitor banks and shunt reactors. Multiobjective optimization model is formulated under a weighted sum criteria whose objectives are the minimization of active power losses and an additional term that yields a greater reactive support to the system. Controls associated with taps and shunts are modeled either as fixed quantities, or continuous and discrete variables, in which case auxiliary functions of polynomial and sinusoidal types are applied for discretization purposes. The complete model is solved via EPSO and DEEPSO metaheuristics. Routines coded in Matlab were applied to the IEEE 14,30, 57, 118 and 300-bus test systems, where the method was validated in terms of diversity and quality of solutions and computational complexity. The results demonstrate the robustness of the model and solution approaches and uphold it as an effective support tool for the decision-making process in Power Systems Security Analysis, maximizing preventive actions in order to avoid insecure operating conditions.

Neste trabalho, as restrições de estabilidade transitória são incorporadas ao problema de Fluxo de Potência Ótimo (FPO) por meio da aproximação de equações diferenciais do problema de estabilidade por um conjunto de equações algébricas provenientes de procedimentos de integração numérica. Uma contribuição original desta dissertação é a proposição de um procedimento de otimização multi-passos que minimiza problemas de convergência e acelera o processo computacional. O procedimento de otimização proposto foi testado com sucesso num sistema pequeno de 3 geradores, tendo as potências geradas como variáveis de controle. / In this work, transient stability constraints are incorporated into the Optimal Power Flow (OPF) problem by approximating differential equations constraints by a set of equivalent algebraic equations originated from numerical integration procedures. A contribution of this dissertation is the proposal of a multi-step optimization procedure, which minimizes convergence problems and speeds up computation. The proposed optimization procedure was successfully tested on a small 3-machine power system, having the generated powers as control variables.