Esta dissertação tem por objetivo o desenvolvimento, e implantação em computador, de uma metodologia para tratamento do problema de restabelecimento de energia em sistemas de distribuição de grande porte (com milhares de linhas, barras de carga e chaves seccionadoras), que permita a obtenção de Planos de Restabelecimento de Energia (PREs) adequados considerando a existência de reguladores de tensão, bancos de capacitores e de diferentes tipos de chaves seccionadoras. A metodologia proposta deverá considerar as características de operação de diferentes tipos de chaves seccionadoras (existência de telecomando, possibilidade de abertura com carga e/ou em curto circuito, etc.) para obtenção de PREs. Vale lembrar que usualmente as metodologias desenvolvidas para obtenção de PREs consideram a existência apenas de chaves automáticas e não automáticas, não considerando outras características de funcionamento das chaves seccionadoras. Tendo em vista que o problema a ser tratado é combinatório, com múltiplos objetivos e restrições, a metodologia proposta será baseada em Algoritmos Evolutivos, em técnicas de otimização multi-objetivo e na estrutura de dados denominada Representação Nó-Profundidade (RNP). A RNP será utilizada para representar computacionalmente, de forma eficiente, a topologia elétrica dos sistemas de distribuição. Para validar a metodologia proposta serão realizadas simulações computacionais com sistemas de distribuição reais de grande porte. / This dissertation aims to develop a methodology to provide adequate Energy Restoration Plans (ERPs) in contingency situations to large-scale distribution systems (with thousands of lines, load buses and sectionalizing switches), considering the existence of voltage regulators, capacitors banks and different types of sectionalizing switches. The proposed methodology considers the operational characteristics of different types of sectionalizing switches (existence of remote control, possibility of open-load and/or short-circuit, etc.) for the purpose of obtaining ERPs. Usually the developed methodologies consider only the existence of remotely controlled and manually controlled switches, excluding other operational characteristics of the sectionalizing switches. As the service restoration problem is combinatory with multiple objectives and constraints, the proposed methodology is based on Evolutionary Algorithms, multiobjective optimization techniques and on the data structure named Node-Depth Encoding. The Node-Depth Encoding is used to computationally represent, in an efficient way, the topology of the distribution systems. The proposed methodology is validated through computational simulations performed in real large-scale distribution systems.

Nesta dissertação é apresentada uma nova metodologia para tratar o problema de restabelecimento de energia em Sistemas de Distribuição (SD) de grande porte, possibilitando a obtenção de planos de restabelecimento a partir exclusivamente de chaves automáticas após a ocorrência de faltas permanentes. Este procedimento é realizado através da Reconfiguração de Redes (RR), que consiste basicamente na alteração da topologia do sistema elétrico através da mudança de estados (aberto/fechado) das chaves seccionadoras. Para isso, vários pontos de carga do SD são agrupados em blocos separados por chaves, formando setores. Assim, a partir da RR é possível a troca de cargas entre alimentadores em caso de interrupção em algum ponto da rede. A metodologia aqui proposta divide o processo de restabelecimento de energia em duas etapas. Na primeira a troca de cargas entre alimentadores é realizada utilizando apenas chaves automáticas, e a segunda etapa utiliza-se qualquer tipo de chave, automática ou não. O problema de restabelecimento de energia em SDs de grande porte envolve múltiplos objetivos, e alguns deles são conflitantes, além disto, devido à grande quantidade de variáveis envolvidas nesse problema, ele está sujeito ao fenômeno de explosão combinatória. Dessa forma, metas-heurísticas têm sido propostas como alternativas para tratar o problema, e dentre essas, os Algoritmos Evolutivos (AEs) têm se mostrado a mais eficiente. Face ao exposto, neste trabalho de mestrado utiliza-se de um AE Multi-Objetivo, juntamente com a estrutura de dados denominada Representação Nó-Profundidade (RNP), que permite uma representação computacional eficiente da topologia elétrica dos SDs. Para validar a metodologia proposta foram realizadas simulações computacionais no SD real da cidade de Londrina-PR, em atual operação. Os resultados que serão apresentados nessa dissertação mostraram um ganho substancial em comparação com outra metodologia. / This dissertation presents a new methodology to address service restoration problem in Large Scale Distribution Systems (DS), that allow the obtaining of service restoration plans considering only automatic switches after the occurrence of interruption. This procedure is performed through the Network Reconfiguration (NR), which basically consists in changing the topology of the electrical system by changing states (open/closed) of the switches. For this, various load points DS are grouped into blocks separated by switches, forming sectors. Thus, from the NR is possible to exchange charges between feeders in case of interruption somewhere in the DS. The methodology proposed here divides the process of service restoration in two stages. The first exchange of charges between feeders is performed using only automatic switches, and the second stage uses any type of switches, automatic or not. The problem of service restoration in Large-Scale DS involves multiple objectives, some of which are conflicting, moreover, due to the large number of variables involved in this problem, it is subject to the combinatorial explosion phenomenon. Thus, meta-heuristics have been proposed as alternatives to address the problem, and among these, the Evolutionary Algorithms (EAs) have shown to be more efficient. Given the above, this work uses Multi-Objective Evolutionary Algorithms, along with the graph encoding called Node-Depth Representation, which allows an efficient computational representation of DS topology. To validate the proposed methodology were performed computer simulations in real DS city of Londrina, in actual operation. The results will be presented in this thesis showed a substantial gain compared to other methods.

O objetivo desta tese é desenvolver e implementar em computador uma metodologia para resolver o problema de alívio de carregamento utilizando técnicas de remanejamento ou corte de carga. Tal metodologia, fundamenta-se no Algoritmo Evolutivo Multiobjetivo em Tabelas, que foi desenvolvido inicialmente para o problema de restabelecimento de energia em sistemas de distribuição. Já metodologia desenvolvida nesta tese trata o problema de alívio de carregamento, buscando minimizar o número de consumidores sem fornecimento de energia elétrica e o número de operações de chaveamento. Todavia, é necessário a obtenção de um plano de manobras em chaves adequado de modo que este não inviabilize a implantação na prática e que resulte em soluções que contemplem: a ausência de sobrecarga na rede e nas subestações, a manutenção dos níveis de tensão dentro dos intervalos exigidos pela legislação e a manutenção da radialidade da rede. Para alcançar estes objetivos, utiliza-se técnicas que determinam a sequência de chaveamento necessária para o plano de alívio de carga obtido. Prioriza-se, ainda, o atendimento aos consumidores prioritários e o corte seletivo de cargas em condições de esgotamento das possibilidades de remanejamento entre os alimentadores primários. Ao aplicar a metodologia proposta em um sistema de distribuição real de grande porte da Companhia Energética de Pernambuco - CELPE, constatou-se que, em comparação com a técnica atualmente utilizada, a metologia desenvolvida é confiável e apresenta bons resultados no que se refere a: sequência exequível de manobras, diminuição do número de chaveamentos e redução do número de consumidores e consumidores prioritários sem atendimento. Além disso, a metodologia possui capacidade de aplicação em outros sistemas semelhantes e foi integrada em um sistema computacional com ambiente gráfico permitindo estudos de caso e armazenamento em banco de dados. / The objective of this research is to develop and implement a methodology for the treatment of load shedding problem due to the existence (operation) or the possibility to occur (planning) contingencies in supply system (High Voltage/Subtransmission). The methodology is based on Multiobjective Evolutionary Algorithm in Tables, initially developed for the service restoration problems in distribution systems. It aims to minimize the number of customers without electricity supply; minimizing the number of switching operations, so that it does not impede the implementation in practice; absence of overload in network and substations; maintaining the voltage levels within the ranges required by the laws of radiality and maintenance of the network. To achieve these goals, are used techniques for determining the required switching sequence for the load shedding plan obtained; prioritization of special consumer in service and selective load shedding when exhausted the possibilities of relocating loads between primary feeders. When applies the proposed methodology in a real large distribution system of the Energy Company of Pernambuco - CELPE, it can be seen that, compared with the technique currently used, it is reliable with good results regarding viable sequence of maneuvers; reducing the number of switchings and number of consumers and priority consumers without service in addition to be able to be applied in similar systems. The methodology has been integrated into a computer system in a graphical environment with facilities of case studies and storing information in the database.

Esta dissertação trata do problema de restabelecimento de energia em sistemas de distribuição de grande porte (com milhares de linhas, barras de carga e chaves seccionadoras) em situações de contingência. Este problema consiste basicamente na determinação de chaves seccionadoras que devem ser operadas para permitir a transferência de blocos de carga a fim de re-conectar consumidores fora de serviço atendendo às restrições operacionais do sistema. Diversas metodologias têm sido desenvolvidas para lidar com o problema de restabelecimento de energia. Entretanto, a maioria perde eficiência computacional quando aplicadas em sistemas de distribuição de grande porte e/ou não fazem distinção entre chaves manuais e automáticas (controladas remotamente). Propõe-se uma metodologia para obtenção, em tempo-real, de planos de restabelecimento de energia em sistemas de distribuição de grande porte, que priorize a utilização de chaves seccionadoras controladas remotamente. Priorizar a utilização de chaves controladas remotamente permite a obtenção de planos de restabelecimento mais rápidos de serem implantados. Para lidar com os múltiplos objetivos e restrições do problema de restabelecimento de energia, a metodologia proposta será baseada em Algoritmos Evolutivos Multi-Objetivo, enquanto que a eficiência computacional para possibilitar o tratamento de sistemas de grande porte será proporcionada através da utilização da codificação de dados denominada Representação Nó-Profundidade. Para validar a metodologia proposta realizar-se-ão diversas simulações computacionais no sistema de distribuição real da cidade de São Carlos-SP, e nas suas versões duplicada, quadruplicada e octuplicada, considerando-se a ocorrência tanto de falta única quanto de múltiplas faltas. / This thesis focuses on the service restoration problem in large scale distribution systems (distribution systems with thousands of switches and load buses) in contingency situations. This problem consists basically in determining the sectionalizing switches that must be operated in order to reconnect the out of service loads without violating any operational constraints. Several methodologies have been developed to deal with the service restoration problem in distribution systems. However, the majority of them demand high running time when used for large scale distribution systems and/or do not consider the existence of switches that can be remotely operated. It is proposed a methodology for determining, in real time, service restoration plans in large scale distribution systems. In order to determine service plans that can be implemented faster, the methodology will give priority to use remotely controlled switches. To deal with the multiple objectives and constraints of the service restoration problem, the proposed methodology will be based on Multi-objective Evolutionary algorithms. To guarantee computational efficiency to treat large scale distribution systems, the data encoding called Node-Depth Encoding will be used. The real distribution system of the São Carlos-SP city, and its doubled, quadruplicated and octuplicate versions will be used to validate the proposed methodology. It will be simulated cases considering one and multiple faults.

Esta dissertação trata do problema de restabelecimento de energia em sistemas de distribuição de grande porte (com milhares de linhas, barras de carga e chaves seccionadoras) em situações de contingência. Este problema consiste basicamente na determinação de chaves seccionadoras que devem ser operadas para permitir a transferência de blocos de carga a fim de re-conectar consumidores fora de serviço atendendo às restrições operacionais do sistema. Diversas metodologias têm sido desenvolvidas para lidar com o problema de restabelecimento de energia. Entretanto, a maioria perde eficiência computacional quando aplicadas em sistemas de distribuição de grande porte e/ou não fazem distinção entre chaves manuais e automáticas (controladas remotamente). Propõe-se uma metodologia para obtenção, em tempo-real, de planos de restabelecimento de energia em sistemas de distribuição de grande porte, que priorize a utilização de chaves seccionadoras controladas remotamente. Priorizar a utilização de chaves controladas remotamente permite a obtenção de planos de restabelecimento mais rápidos de serem implantados. Para lidar com os múltiplos objetivos e restrições do problema de restabelecimento de energia, a metodologia proposta será baseada em Algoritmos Evolutivos Multi-Objetivo, enquanto que a eficiência computacional para possibilitar o tratamento de sistemas de grande porte será proporcionada através da utilização da codificação de dados denominada Representação Nó-Profundidade. Para validar a metodologia proposta realizar-se-ão diversas simulações computacionais no sistema de distribuição real da cidade de São Carlos-SP, e nas suas versões duplicada, quadruplicada e octuplicada, considerando-se a ocorrência tanto de falta única quanto de múltiplas faltas. / This thesis focuses on the service restoration problem in large scale distribution systems (distribution systems with thousands of switches and load buses) in contingency situations. This problem consists basically in determining the sectionalizing switches that must be operated in order to reconnect the out of service loads without violating any operational constraints. Several methodologies have been developed to deal with the service restoration problem in distribution systems. However, the majority of them demand high running time when used for large scale distribution systems and/or do not consider the existence of switches that can be remotely operated. It is proposed a methodology for determining, in real time, service restoration plans in large scale distribution systems. In order to determine service plans that can be implemented faster, the methodology will give priority to use remotely controlled switches. To deal with the multiple objectives and constraints of the service restoration problem, the proposed methodology will be based on Multi-objective Evolutionary algorithms. To guarantee computational efficiency to treat large scale distribution systems, the data encoding called Node-Depth Encoding will be used. The real distribution system of the São Carlos-SP city, and its doubled, quadruplicated and octuplicate versions will be used to validate the proposed methodology. It will be simulated cases considering one and multiple faults.

Esta dissertação tem por objetivo o desenvolvimento, e implantação em computador, de uma metodologia para tratamento do problema de restabelecimento de energia em sistemas de distribuição de grande porte (com milhares de linhas, barras de carga e chaves seccionadoras), que permita a obtenção de Planos de Restabelecimento de Energia (PREs) adequados considerando a existência de reguladores de tensão, bancos de capacitores e de diferentes tipos de chaves seccionadoras. A metodologia proposta deverá considerar as características de operação de diferentes tipos de chaves seccionadoras (existência de telecomando, possibilidade de abertura com carga e/ou em curto circuito, etc.) para obtenção de PREs. Vale lembrar que usualmente as metodologias desenvolvidas para obtenção de PREs consideram a existência apenas de chaves automáticas e não automáticas, não considerando outras características de funcionamento das chaves seccionadoras. Tendo em vista que o problema a ser tratado é combinatório, com múltiplos objetivos e restrições, a metodologia proposta será baseada em Algoritmos Evolutivos, em técnicas de otimização multi-objetivo e na estrutura de dados denominada Representação Nó-Profundidade (RNP). A RNP será utilizada para representar computacionalmente, de forma eficiente, a topologia elétrica dos sistemas de distribuição. Para validar a metodologia proposta serão realizadas simulações computacionais com sistemas de distribuição reais de grande porte. / This dissertation aims to develop a methodology to provide adequate Energy Restoration Plans (ERPs) in contingency situations to large-scale distribution systems (with thousands of lines, load buses and sectionalizing switches), considering the existence of voltage regulators, capacitors banks and different types of sectionalizing switches. The proposed methodology considers the operational characteristics of different types of sectionalizing switches (existence of remote control, possibility of open-load and/or short-circuit, etc.) for the purpose of obtaining ERPs. Usually the developed methodologies consider only the existence of remotely controlled and manually controlled switches, excluding other operational characteristics of the sectionalizing switches. As the service restoration problem is combinatory with multiple objectives and constraints, the proposed methodology is based on Evolutionary Algorithms, multiobjective optimization techniques and on the data structure named Node-Depth Encoding. The Node-Depth Encoding is used to computationally represent, in an efficient way, the topology of the distribution systems. The proposed methodology is validated through computational simulations performed in real large-scale distribution systems.

Nesta dissertação é apresentada uma nova metodologia para tratar o problema de restabelecimento de energia em Sistemas de Distribuição (SD) de grande porte, possibilitando a obtenção de planos de restabelecimento a partir exclusivamente de chaves automáticas após a ocorrência de faltas permanentes. Este procedimento é realizado através da Reconfiguração de Redes (RR), que consiste basicamente na alteração da topologia do sistema elétrico através da mudança de estados (aberto/fechado) das chaves seccionadoras. Para isso, vários pontos de carga do SD são agrupados em blocos separados por chaves, formando setores. Assim, a partir da RR é possível a troca de cargas entre alimentadores em caso de interrupção em algum ponto da rede. A metodologia aqui proposta divide o processo de restabelecimento de energia em duas etapas. Na primeira a troca de cargas entre alimentadores é realizada utilizando apenas chaves automáticas, e a segunda etapa utiliza-se qualquer tipo de chave, automática ou não. O problema de restabelecimento de energia em SDs de grande porte envolve múltiplos objetivos, e alguns deles são conflitantes, além disto, devido à grande quantidade de variáveis envolvidas nesse problema, ele está sujeito ao fenômeno de explosão combinatória. Dessa forma, metas-heurísticas têm sido propostas como alternativas para tratar o problema, e dentre essas, os Algoritmos Evolutivos (AEs) têm se mostrado a mais eficiente. Face ao exposto, neste trabalho de mestrado utiliza-se de um AE Multi-Objetivo, juntamente com a estrutura de dados denominada Representação Nó-Profundidade (RNP), que permite uma representação computacional eficiente da topologia elétrica dos SDs. Para validar a metodologia proposta foram realizadas simulações computacionais no SD real da cidade de Londrina-PR, em atual operação. Os resultados que serão apresentados nessa dissertação mostraram um ganho substancial em comparação com outra metodologia. / This dissertation presents a new methodology to address service restoration problem in Large Scale Distribution Systems (DS), that allow the obtaining of service restoration plans considering only automatic switches after the occurrence of interruption. This procedure is performed through the Network Reconfiguration (NR), which basically consists in changing the topology of the electrical system by changing states (open/closed) of the switches. For this, various load points DS are grouped into blocks separated by switches, forming sectors. Thus, from the NR is possible to exchange charges between feeders in case of interruption somewhere in the DS. The methodology proposed here divides the process of service restoration in two stages. The first exchange of charges between feeders is performed using only automatic switches, and the second stage uses any type of switches, automatic or not. The problem of service restoration in Large-Scale DS involves multiple objectives, some of which are conflicting, moreover, due to the large number of variables involved in this problem, it is subject to the combinatorial explosion phenomenon. Thus, meta-heuristics have been proposed as alternatives to address the problem, and among these, the Evolutionary Algorithms (EAs) have shown to be more efficient. Given the above, this work uses Multi-Objective Evolutionary Algorithms, along with the graph encoding called Node-Depth Representation, which allows an efficient computational representation of DS topology. To validate the proposed methodology were performed computer simulations in real DS city of Londrina, in actual operation. The results will be presented in this thesis showed a substantial gain compared to other methods.

Encontrar a configuração de mínimas perdas ôhmicas ou que forneça um adequado plano de restabelecimento aptos a ocorrência de faltas permanentes são problemas de natureza combinatorial, com múltiplos objetivos e restrições, que envolvem funções cujas características, em geral, dificultam o uso de técnicas de programação matemática. Algoritmos Evolutivos têm apresentado resultados animadores para esses problemas, especialmente quando aplicados em sistemas de distribuição de grande porte. Neste trabalho são propostas duas novas metodologias, baseadas em Algoritmos Evolutivos Multi-Objetivo, para reconfiguração de redes em sistemas de distribuição, que podem ser aplicadas para o tratamento dos problemas de redução de perdas ôhmicas e restabelecimento de energia em sistemas de grande porte (com milhares de barras, linhas e chaves). Para o desenvolvimento dessas metodologias, foi utilizado uma estrutura de dados para manipular grafos produzindo exclusivamente configurações radiais e conexas, chamada Representação Nó-profundidade. As metodologias propostas foram testadas para diversos sistemas, dentre os quais destaca-se um com 30:880 barras, tendo sido satisfatórios os resultados obtidos. Para o problema de restabelecimento de energia foram testados falta única e múltiplas faltas. / Find the distribution system configuration of minimum power losses or that provides an adequate service restoration plan is a combinatorial, multi-objective and multi constraint problems, which involves functions whose characteristics, in general, difficult the use of mathematical programming techniques. Evolutionary Algorithms have shown relevant results for these problems, especially for Large-Scale Distribution Systems. This work proposes two methodologies for network reconfiguration based on Multi-Objective Evolutionary Algorithms, which can be applied to treat the problems of power loss reduction and service restoration in large scale distribution systems (with thousands of buses, lines and switches). In order to develop these methodolgies, it was used a data structure to manipulate graphs producing exclusively radial and connected connections, called Node Depth Encoding. The proposed methodologies were successfully tested in several distribution systems, among them one with 30,880 buses. The problem of service restoration is analyzed considering cases of single and multiple faults.

O objetivo desta tese é desenvolver e implementar em computador uma metodologia para resolver o problema de alívio de carregamento utilizando técnicas de remanejamento ou corte de carga. Tal metodologia, fundamenta-se no Algoritmo Evolutivo Multiobjetivo em Tabelas, que foi desenvolvido inicialmente para o problema de restabelecimento de energia em sistemas de distribuição. Já metodologia desenvolvida nesta tese trata o problema de alívio de carregamento, buscando minimizar o número de consumidores sem fornecimento de energia elétrica e o número de operações de chaveamento. Todavia, é necessário a obtenção de um plano de manobras em chaves adequado de modo que este não inviabilize a implantação na prática e que resulte em soluções que contemplem: a ausência de sobrecarga na rede e nas subestações, a manutenção dos níveis de tensão dentro dos intervalos exigidos pela legislação e a manutenção da radialidade da rede. Para alcançar estes objetivos, utiliza-se técnicas que determinam a sequência de chaveamento necessária para o plano de alívio de carga obtido. Prioriza-se, ainda, o atendimento aos consumidores prioritários e o corte seletivo de cargas em condições de esgotamento das possibilidades de remanejamento entre os alimentadores primários. Ao aplicar a metodologia proposta em um sistema de distribuição real de grande porte da Companhia Energética de Pernambuco - CELPE, constatou-se que, em comparação com a técnica atualmente utilizada, a metologia desenvolvida é confiável e apresenta bons resultados no que se refere a: sequência exequível de manobras, diminuição do número de chaveamentos e redução do número de consumidores e consumidores prioritários sem atendimento. Além disso, a metodologia possui capacidade de aplicação em outros sistemas semelhantes e foi integrada em um sistema computacional com ambiente gráfico permitindo estudos de caso e armazenamento em banco de dados. / The objective of this research is to develop and implement a methodology for the treatment of load shedding problem due to the existence (operation) or the possibility to occur (planning) contingencies in supply system (High Voltage/Subtransmission). The methodology is based on Multiobjective Evolutionary Algorithm in Tables, initially developed for the service restoration problems in distribution systems. It aims to minimize the number of customers without electricity supply; minimizing the number of switching operations, so that it does not impede the implementation in practice; absence of overload in network and substations; maintaining the voltage levels within the ranges required by the laws of radiality and maintenance of the network. To achieve these goals, are used techniques for determining the required switching sequence for the load shedding plan obtained; prioritization of special consumer in service and selective load shedding when exhausted the possibilities of relocating loads between primary feeders. When applies the proposed methodology in a real large distribution system of the Energy Company of Pernambuco - CELPE, it can be seen that, compared with the technique currently used, it is reliable with good results regarding viable sequence of maneuvers; reducing the number of switchings and number of consumers and priority consumers without service in addition to be able to be applied in similar systems. The methodology has been integrated into a computer system in a graphical environment with facilities of case studies and storing information in the database.

Encontrar a configuração de mínimas perdas ôhmicas ou que forneça um adequado plano de restabelecimento aptos a ocorrência de faltas permanentes são problemas de natureza combinatorial, com múltiplos objetivos e restrições, que envolvem funções cujas características, em geral, dificultam o uso de técnicas de programação matemática. Algoritmos Evolutivos têm apresentado resultados animadores para esses problemas, especialmente quando aplicados em sistemas de distribuição de grande porte. Neste trabalho são propostas duas novas metodologias, baseadas em Algoritmos Evolutivos Multi-Objetivo, para reconfiguração de redes em sistemas de distribuição, que podem ser aplicadas para o tratamento dos problemas de redução de perdas ôhmicas e restabelecimento de energia em sistemas de grande porte (com milhares de barras, linhas e chaves). Para o desenvolvimento dessas metodologias, foi utilizado uma estrutura de dados para manipular grafos produzindo exclusivamente configurações radiais e conexas, chamada Representação Nó-profundidade. As metodologias propostas foram testadas para diversos sistemas, dentre os quais destaca-se um com 30:880 barras, tendo sido satisfatórios os resultados obtidos. Para o problema de restabelecimento de energia foram testados falta única e múltiplas faltas. / Find the distribution system configuration of minimum power losses or that provides an adequate service restoration plan is a combinatorial, multi-objective and multi constraint problems, which involves functions whose characteristics, in general, difficult the use of mathematical programming techniques. Evolutionary Algorithms have shown relevant results for these problems, especially for Large-Scale Distribution Systems. This work proposes two methodologies for network reconfiguration based on Multi-Objective Evolutionary Algorithms, which can be applied to treat the problems of power loss reduction and service restoration in large scale distribution systems (with thousands of buses, lines and switches). In order to develop these methodolgies, it was used a data structure to manipulate graphs producing exclusively radial and connected connections, called Node Depth Encoding. The proposed methodologies were successfully tested in several distribution systems, among them one with 30,880 buses. The problem of service restoration is analyzed considering cases of single and multiple faults.