O objetivo deste trabalho é apresentar uma nova abordagem para obtenção de configurações para sistemas de distribuição de energia elétrica com o intuito de minimizar o valor de perdas ativas sem violar as restrições operacionais. Para isso, considera-se que os sistemas de distribuição estão operando em regime permanente e que suas fases estão equilibradas e simétricas, podendo o sistema ser representado por um diagrama unifilar. A reconfiguração é feita de forma a redistribuir os fluxos de corrente nas linhas, transferindo cargas entre os alimentadores e melhorando o perfil de tensão ao longo do sistema. O problema de reconfiguração do sistema pode ser formulado como um problema de programação não-linear inteiro misto. Devido à explosão combinatorial inerente a este tipo de problema, a resolução do mesmo por técnicas de otimização clássicas torna-se pouco atraente, dando espaço para técnicas heurísticas e metaheurísticas. Essas outras, mesmo não garantindo o ótimo global, são capazes de encontrar boas soluções em um espaço de tempo relativamente curto. Para a resolução do problema de reconfiguração, utilizou-se uma nova metodologia baseada no comportamento de colônias de formigas em busca de alimento na natureza. Nesta, formigas artificiais (agentes) exploram o meio ambiente (sistema de distribuição) e trocam informações para tentar encontrar a topologia que apresente os menores valores de perdas ativas. Para o cálculo das perdas, este trabalho também apresenta uma nova abordagem para resolução do problema de fluxo de potência (FP) em sistemas de distribuição radial. O fluxo de potência é uma ferramenta básica utilizada pelos centros de controle para determinar os estados e condições operacionais desses sistemas de potência. Basicamente, as metodologias empregadas para o cálculo do fluxo de potência são baseadas nos métodos clássicos de Newton ou Gauss. Mas em sistemas de distribuição de energia, devido a particularidades inerentes a estes, como a alta relação entre resistência e reatância das linhas (r/x) e a operação radial, estes métodos apresentam problemas de convergência e se tornam ineficientes na maioria das vezes. A abordagem consiste na associação dos métodos da função penalidade e de Newton. O mal-condicionamento da matriz Jacobiana de Newton é resolvido pela associação com o método da função penalidade. São apresentados testes realizados em sistemas de 5 barras, 16 barras, 33 barras, 69 barras e 136 barras para avaliar a potencialidade das técnicas propostas. Os resultados são considerados bons ou muito bons quando comparado com as técnicas existentes atualmente. / The objective of this work is to present a novel methodology for obtaining new configurations of the distribution system in order to minimize the active power losses without violating operational constraints. For this, it is considered that any distribution system is operating in a steady state and that it is balanced, therefore it can be represented by a one-line diagram. The reconfiguration is done in order to redistribute de current flows on the distribution power lines, transferring loads among the feeders and improving the voltage profile along the system. Such problem can be formulated as a mixed integer nonlinear programming problem. Due to its inherent combinatorial characteristic and since its solution by classic optimization techniques is not appealing, heuristic and metaheuristic techniques are thus better suited for its solution. Although these latter do not guarantee a global optimum, they are able to find good solutions in a relatively short time. The solution of the reconfiguration problem in this approach makes use of a novel methodology based on ant colony behavior, when these search for victuals in nature. In this technique, the artificial ants (agents) explore the environment (distribution system) and exchange information among them in order to find the topology that provides the smallest active losses. For the active losses calculation, this work also presents a novel approach for the solution of the power flow problem for radial distribution systems. The solution of the power flow problem is used by system operators in order to determine the state and operational conditions of power systems. Basically, the most common techniques used in the power flow solution are based on either Newton\'s or Gauss\' approaches. However, due to particular characteristics of distribution systems such as the high ratio of r/x and the radial topology, these methods present convergence problems and are not efficient in most of the cases. Thus, this novel technique consists in associating Newton\'s and the penalty function approaches. The matter of the ill-conditioned Jacobian matrix in Newton\'s method is overcome with the penalty function method. Some tests performed in different systems are then presented in order to assess the effectiveness of both proposed techniques.

A reconfiguração de redes de distribuição de energia elétrica consiste em alterar sua topologia por meio de manobras de chaves nos circuitos primários. Trata-se de um problema de otimização combinatória, onde normalmente os objetivos são a minimização de perdas ativas e/ou número de manobras realizadas, atendendo as restrições como isolamento de faltas, balanceamento de cargas entre os alimentadores e melhoria dos níveis de tensão. As dificuldades na modelagem e na resolução exata de problemas envolvendo a reconfiguração de redes de distribuição advém do tamanho dos sistemas reais, representados por um número elevado de chaves e alimentadores e ainda pela natureza combinatorial do problema. Para tratar essas questões, diversas modelagens e técnicas computacionais têm sido desenvolvidas, em particular heurísticas de melhoramento que através de uma solução factível, otimiza os resultados reduzindo o espaço de busca, até encontrar uma nova solução com melhor função objetivo. Neste sentido, são propostas duas formulações matemáticas descrevendo novas restrições a fim de melhorar a descrição do problema. A primeira, uma formulação mais simplificada, considera apenas a parte ativa das instâncias; na segunda um modelo completo é descrito otimizando parte das restrições do primeiro modelo e considerando também a parte reativa das instâncias. Duas heurísticas também são adaptadas pela primeira vez para o problema de reconfiguração de redes, pois a heurística de melhoramento Fix-and-Optmize é configurada de duas formas diferentes, determinando seus principais parâmetros através de uma análise de sensibilidade. Os resultados dos dois modelos propostos e também das heurísticas adaptadas para 13 sistemas de referência são descritos e comparados com outros métodos da literatura. Para verificar a eficiência e robustez dos métodos e heurísticas desenvolvidos, replicações são propostas de dois sistemas de referência, 9 replicações do sistema de 72 barras e 4 replicações do sistema de 10560 barras. Seus resultados bem como o desempenho dos métodos são descritos e avaliados. / A reconfiguration of electricity distribution networks consists in altering a topology of the networks by means of key maneuvers in the primary circuits. It is a problem of combinatorial optimization, where the objectives are a minimization of active losses and/or number of maneuvers performed, taking into account constraints such as fault isolation, load balance between feeders and improvement of voltage levels. As difficulties in modeling and in the exact resolution of problems involving a reconfiguration of distribution networks come from the size of the real systems, represented by a large number of switches and feeders, and also by the combinatorial nature of the problem. To address these issues, several models and computational techniques have been developed, in particular heuristics of improvement that through a feasible solution, improves results by reducing the search space, until finding a new solution with better objective function. In this sense, in this thesis it is proposed of two mathematical formulations describing new constraints in order to improve a description of the problem. A first, simpler formulation considers only a active part of the instances, in the second a complete model is described optimizing some restrictions of the first model and also considering the reactive part of the instances. Two heuristics are also first adapted to the network reconfiguration problem. The Fix-and-Optmize enhancement heuristic is configured in two different ways, determining its key parameters through a sensitivity analysis. The results of the two proposed models and also of the heuristics adapted for 13 reference systems are described and compared with other methods of the literature. To verify the efficiency and robustness of the developed methods and heuristics, replications are proposed for two reference systems, 9 replications of the 72 bus system and 4 replications of the 10560 bus system. Its results as well as the performance of the methods are described and evaluated.

O objetivo deste trabalho é apresentar uma nova abordagem para obtenção de configurações para sistemas de distribuição de energia elétrica com o intuito de minimizar o valor de perdas ativas sem violar as restrições operacionais. Para isso, considera-se que os sistemas de distribuição estão operando em regime permanente e que suas fases estão equilibradas e simétricas, podendo o sistema ser representado por um diagrama unifilar. A reconfiguração é feita de forma a redistribuir os fluxos de corrente nas linhas, transferindo cargas entre os alimentadores e melhorando o perfil de tensão ao longo do sistema. O problema de reconfiguração do sistema pode ser formulado como um problema de programação não-linear inteiro misto. Devido à explosão combinatorial inerente a este tipo de problema, a resolução do mesmo por técnicas de otimização clássicas torna-se pouco atraente, dando espaço para técnicas heurísticas e metaheurísticas. Essas outras, mesmo não garantindo o ótimo global, são capazes de encontrar boas soluções em um espaço de tempo relativamente curto. Para a resolução do problema de reconfiguração, utilizou-se uma nova metodologia baseada no comportamento de colônias de formigas em busca de alimento na natureza. Nesta, formigas artificiais (agentes) exploram o meio ambiente (sistema de distribuição) e trocam informações para tentar encontrar a topologia que apresente os menores valores de perdas ativas. Para o cálculo das perdas, este trabalho também apresenta uma nova abordagem para resolução do problema de fluxo de potência (FP) em sistemas de distribuição radial. O fluxo de potência é uma ferramenta básica utilizada pelos centros de controle para determinar os estados e condições operacionais desses sistemas de potência. Basicamente, as metodologias empregadas para o cálculo do fluxo de potência são baseadas nos métodos clássicos de Newton ou Gauss. Mas em sistemas de distribuição de energia, devido a particularidades inerentes a estes, como a alta relação entre resistência e reatância das linhas (r/x) e a operação radial, estes métodos apresentam problemas de convergência e se tornam ineficientes na maioria das vezes. A abordagem consiste na associação dos métodos da função penalidade e de Newton. O mal-condicionamento da matriz Jacobiana de Newton é resolvido pela associação com o método da função penalidade. São apresentados testes realizados em sistemas de 5 barras, 16 barras, 33 barras, 69 barras e 136 barras para avaliar a potencialidade das técnicas propostas. Os resultados são considerados bons ou muito bons quando comparado com as técnicas existentes atualmente. / The objective of this work is to present a novel methodology for obtaining new configurations of the distribution system in order to minimize the active power losses without violating operational constraints. For this, it is considered that any distribution system is operating in a steady state and that it is balanced, therefore it can be represented by a one-line diagram. The reconfiguration is done in order to redistribute de current flows on the distribution power lines, transferring loads among the feeders and improving the voltage profile along the system. Such problem can be formulated as a mixed integer nonlinear programming problem. Due to its inherent combinatorial characteristic and since its solution by classic optimization techniques is not appealing, heuristic and metaheuristic techniques are thus better suited for its solution. Although these latter do not guarantee a global optimum, they are able to find good solutions in a relatively short time. The solution of the reconfiguration problem in this approach makes use of a novel methodology based on ant colony behavior, when these search for victuals in nature. In this technique, the artificial ants (agents) explore the environment (distribution system) and exchange information among them in order to find the topology that provides the smallest active losses. For the active losses calculation, this work also presents a novel approach for the solution of the power flow problem for radial distribution systems. The solution of the power flow problem is used by system operators in order to determine the state and operational conditions of power systems. Basically, the most common techniques used in the power flow solution are based on either Newton\'s or Gauss\' approaches. However, due to particular characteristics of distribution systems such as the high ratio of r/x and the radial topology, these methods present convergence problems and are not efficient in most of the cases. Thus, this novel technique consists in associating Newton\'s and the penalty function approaches. The matter of the ill-conditioned Jacobian matrix in Newton\'s method is overcome with the penalty function method. Some tests performed in different systems are then presented in order to assess the effectiveness of both proposed techniques.

A reconfiguração de redes de distribuição de energia elétrica consiste em alterar sua topologia por meio de manobras de chaves nos circuitos primários. Trata-se de um problema de otimização combinatória, onde normalmente os objetivos são a minimização de perdas ativas e/ou número de manobras realizadas, atendendo as restrições como isolamento de faltas, balanceamento de cargas entre os alimentadores e melhoria dos níveis de tensão. As dificuldades na modelagem e na resolução exata de problemas envolvendo a reconfiguração de redes de distribuição advém do tamanho dos sistemas reais, representados por um número elevado de chaves e alimentadores e ainda pela natureza combinatorial do problema. Para tratar essas questões, diversas modelagens e técnicas computacionais têm sido desenvolvidas, em particular heurísticas de melhoramento que através de uma solução factível, otimiza os resultados reduzindo o espaço de busca, até encontrar uma nova solução com melhor função objetivo. Neste sentido, são propostas duas formulações matemáticas descrevendo novas restrições a fim de melhorar a descrição do problema. A primeira, uma formulação mais simplificada, considera apenas a parte ativa das instâncias; na segunda um modelo completo é descrito otimizando parte das restrições do primeiro modelo e considerando também a parte reativa das instâncias. Duas heurísticas também são adaptadas pela primeira vez para o problema de reconfiguração de redes, pois a heurística de melhoramento Fix-and-Optmize é configurada de duas formas diferentes, determinando seus principais parâmetros através de uma análise de sensibilidade. Os resultados dos dois modelos propostos e também das heurísticas adaptadas para 13 sistemas de referência são descritos e comparados com outros métodos da literatura. Para verificar a eficiência e robustez dos métodos e heurísticas desenvolvidos, replicações são propostas de dois sistemas de referência, 9 replicações do sistema de 72 barras e 4 replicações do sistema de 10560 barras. Seus resultados bem como o desempenho dos métodos são descritos e avaliados. / A reconfiguration of electricity distribution networks consists in altering a topology of the networks by means of key maneuvers in the primary circuits. It is a problem of combinatorial optimization, where the objectives are a minimization of active losses and/or number of maneuvers performed, taking into account constraints such as fault isolation, load balance between feeders and improvement of voltage levels. As difficulties in modeling and in the exact resolution of problems involving a reconfiguration of distribution networks come from the size of the real systems, represented by a large number of switches and feeders, and also by the combinatorial nature of the problem. To address these issues, several models and computational techniques have been developed, in particular heuristics of improvement that through a feasible solution, improves results by reducing the search space, until finding a new solution with better objective function. In this sense, in this thesis it is proposed of two mathematical formulations describing new constraints in order to improve a description of the problem. A first, simpler formulation considers only a active part of the instances, in the second a complete model is described optimizing some restrictions of the first model and also considering the reactive part of the instances. Two heuristics are also first adapted to the network reconfiguration problem. The Fix-and-Optmize enhancement heuristic is configured in two different ways, determining its key parameters through a sensitivity analysis. The results of the two proposed models and also of the heuristics adapted for 13 reference systems are described and compared with other methods of the literature. To verify the efficiency and robustness of the developed methods and heuristics, replications are proposed for two reference systems, 9 replications of the 72 bus system and 4 replications of the 10560 bus system. Its results as well as the performance of the methods are described and evaluated.

Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2016-04-06T18:38:52Z No. of bitstreams: 1 franciscocarlosrodriguescoelho.pdf: 4497321 bytes, checksum: 84c61f06bc2ac3aae79f57fc04d6cb0f (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2016-04-24T03:52:25Z (GMT) No. of bitstreams: 1 franciscocarlosrodriguescoelho.pdf: 4497321 bytes, checksum: 84c61f06bc2ac3aae79f57fc04d6cb0f (MD5) / Made available in DSpace on 2016-04-24T03:52:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 franciscocarlosrodriguescoelho.pdf: 4497321 bytes, checksum: 84c61f06bc2ac3aae79f57fc04d6cb0f (MD5) Previous issue date: 2013-08-16 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / A alocação de geração distribuída em sistemas de distribuição de energia elétrica consiste em definir a localização ótima para instalação de centrais geradoras distribuídas no sistema e a quantidade de potência que deverá ser injetada por estas centrais, de modo a minimizar as perdas técnicas inerentes aos sistemas de distribuição. Este é um problema de otimização de difícil solução e que apresenta implicações ambientais e econômicas. A técnica de otimização empregada nesta pesquisa para determinar a alocação dos geradores distribuídos é recente, sendo a mesma bioinspirada. Ela se baseia na ecolocalização de morcegos e foi desenvolvida em 2010 pelo pesquisador Xin-She Yang. Esta técnica de otimização agrega em sua constituição conhecimento prévio adquirido por outras técnicas de otimização, como enxame de partículas e busca harmônica, utilizando assim, as vantagens inerentes a cada uma destas ferramentas. Esta característica confere à otimização via ecolocalização uma expectativa de sucesso em problemas de difícil solução, com características combinatórias, que é o caso do problema em estudo. Com o intuito de melhorar o desempenho da técnica de otimização em questão, foi proposta uma etapa adicional em sua constituição. Esta alteração no algoritmo original se mostrou eficiente nas simulações realizadas, pois o mecanismo de busca modificado alcançou resultados de melhor qualidade com maior frequência, tanto em sua validação, onde foram utilizadas funções matemáticas não convexas, como na aplicação do método ao problema referente à alocação de geração distribuída em sistemas de distribuição de energia elétrica. Utilizando-se três sistemas teste, de trinta e três, de cinquenta e de sessenta e nove barras, foram realizados testes com alocação exclusiva de potência ativa e reativa, e também alocação simultânea destes dois tipos de potência, sendo que os resultados obtidos foram comparados com resultados presentes na literatura especializada. Além das perdas, fatores como perfil de tensão resultante nas barras e trajetória de convergência do algoritmo inspirado na ecolocalização de morcegos foram analisados para a avaliação da metodologia de otimização empregada nesta pesquisa. / The optimal distributed generation placement in electrical power systems is a complex problem involving environmental and economical issues. The solution to this problem consists of choosing the optimum location of distributed power plants, and to define the amount of power that must be injected by these plants in order to minimize technical losses in electrical distribution systems. The optimization technique utilized in this work to determine the placement of distributed generators is recent. It was developed in 2010 by Xin-She Yang. The optimization procedure is inspired by the echolocation of bats phenomenon, and uses some previous knowledge from others techniques, like Particle Swarm Optimization and Harmony Search, combining their advantages. This feature gives the Bat-Inspired Algorithm an expectation of success on difficult problems, such as the combinatorial problem under study. In order to improve the performance of the optimization technique an additional step was proposed in its search engine. Endowed with this change, the algorithm has achieved better results more frequently. Nonconvex benchmark mathematical functions were used, as well as in its application on distributed generation placement. Using three different bus systems (33, 50 and 69 busses), simulations were performed placing real and reactive Power separately, and those two kind of Power together. The produced results were compared to specialized literature. Real power losses, bus voltage and convergence trajectory indicates the level of success reached by the optimization technique utilized in this research work.

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.

Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2016-03-04T19:04:18Z No. of bitstreams: 1 felipegomesduque.pdf: 1280593 bytes, checksum: 1f3d9c0ec3a41fa23d8f1844be3efc5c (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2016-04-24T01:56:12Z (GMT) No. of bitstreams: 1 felipegomesduque.pdf: 1280593 bytes, checksum: 1f3d9c0ec3a41fa23d8f1844be3efc5c (MD5) / Made available in DSpace on 2016-04-24T01:56:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 felipegomesduque.pdf: 1280593 bytes, checksum: 1f3d9c0ec3a41fa23d8f1844be3efc5c (MD5) Previous issue date: 2016-07-19 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Este trabalho apresenta um algoritmo baseado na técnica de otimização bio-inspirada denominada Monkey Search (MS) para alocação ótima de bancos de capacitores em sistemas de distribuição. O método proposto apresenta modificações e aprimoramentos da técnica MS para representar de forma adequada às características e restrições do problema de alocação de capacitores resultando em um novo algoritmo denominado Modified Monkey Search (MMS). O programa desenvolvido em MATLAB é utilizado para teste em diversos sistemas de distribuição. Os resultados obtidos apontam para um algoritmo com boa eficiência computacional. / This paper presents an algorithm based on bio-inspired optimization technique called Monkey Search (MS) for optimal allocation of capacitors in distribution systems. The proposed method presents modifications and enhancements of the MS technique to represent the characteristics and constraints of the problem related with capacitor allocation resulting in a new algorithm called Modified Monkey Search (MMS). The program developed in MATLAB is used to test multiple distribution systems. The results point to a computational efficient algorithm.

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.

Submitted by Geandra Rodrigues (geandrar@gmail.com) on 2018-03-27T14:05:45Z No. of bitstreams: 1 franciscocarlosrodriguescoelho.pdf: 4772391 bytes, checksum: e11633134429c05832808dad96be9940 (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2018-03-27T14:28:31Z (GMT) No. of bitstreams: 1 franciscocarlosrodriguescoelho.pdf: 4772391 bytes, checksum: e11633134429c05832808dad96be9940 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-03-27T14:28:31Z (GMT). No. of bitstreams: 1 franciscocarlosrodriguescoelho.pdf: 4772391 bytes, checksum: e11633134429c05832808dad96be9940 (MD5) Previous issue date: 2018-02-22 / A alocação de Geração Distribuída (GD) em sistemas de distribuição de energia elétrica consiste em determinar os barramentos para conexão destas unidades geradoras, e o montante de potência a ser injetado, visando um ou mais objetivos, que podem ser: redução das perdas de potência ativa, melhorias no perfil de tensão, minimização dos custos operacionais, maximização da geração de energia, ganhos ambientais, dentre outros. O principal objetivo considerado neste trabalho é a minimização das perdas de potência ativa, mantendo as tensões dos barramentos dentro de limites recomendados. Para alcançar este objetivo, uma metodologia de otimização é proposta, tratando separadamente os problemas de localização das unidades geradoras no sistema, e o dimensionamento destas unidades. A determinação das barras com conexão de GD é realizada através de uma nova técnica de otimização metaheurística, implementada no MATLAB, denominada Metaheurística Empírica Discreta (MED). Já o dimensionamento das unidades de GD é realizado de duas formas distintas, a depender do tipo de sistema de distribuição analisado. No caso dos sistemas cujos dados são equivalentes monofásicos, o montante de potencia é determinado por um Fluxo de Potência Ótimo implementado no software comercial LINGO. A segunda estratégia de determinação da potência despachada é empregada no caso dos testes realizados com sistemas trifásicos desbalanceados, cujo dimensionamento é feito pelo método do gradiente descendente e o cálculo do fluxo de potência é realizado pelo software OpenDSS. Os três sistemas equivalentes monofásicos utilizados são compostos por 33, 69 e 476 barras, enquanto os dois trifásicos desequilibrados possuem 34 e 123 barras. A qualidade da metodologia proposta na resolução do problema de alocação de geração distribuída é avaliada através de comparações com a literatura especializada, comparações com outras metaheurísticas e testes de robustez. Os resultados provenientes de simulações com alocação de três e quatro unidades de GD em sistemas de distribuição de energia elétrica mostram que a metodologia proposta é eficiente, sendo capaz de produzir resultados com significativas reduções nas perdas de potência ativa e perfis de tensão adequados. / The optimal Distributed Generation (DG) allocation problem consists in choosing the best locations of those distributed power plants at the distribution system, and to define its amount of power injection. The approach can be either single or multiobjective. The main objectives are: minimization of total power loss, voltage profile improvement, operational cost minimization, maximization of distributed generation capacity, environmental gains, among others. In this work, the main goal pursued is the total power loss minimization of the distribution system, keeping the buses voltages within the predetermined limits. To achieve this goal, an optimization methodology is proposed. This approach treats separately the location problem and the power dispatched by the generation units. The busbars connected to distributed generation are determined through a new metaheuristic algorithm, implemented in MATLAB, named Empirical Discrete Metaheuristic (EDM). The amount of power injection is solved by an Optimum Power Flow implemented in the commercial software LINGO, or by the Steepest Descent Method in the MATLAB environment. The first strategy to determine the DG dispatch is used on simulations with single phase equivalents systems. The second one is employed in the amount of power determination in unbalanced three phase systems, which the power flow is carried out by the open source software OpenDSS. The three single phase equivalent test systems analyzed are composed by 33, 69 and 476 buses, while the two systems with three phases have 34 and 123 buses, each. To evaluate the proposed methodology quality, comparisons to published works in the specialized literature are made. Also, robustness tests and comparisons to other well succeed metaheuristics are carried out. The results were obtained from simulations with three and four DG units in electric power distribution systems. These results consistently show that the proposed methodology is efficient, providing DGs configurations that significantly reduces the active power losses and keep the voltages at adequate levels.