A elaboração de planos de restabelecimento de energia (PRE) de forma rápida, para re-energização de sistemas de distribuição radiais (SDR), faz-se necessária para lidar com situações que deixam regiões dos SDR sem energia. Tais situações podem ser causadas por faltas permanentes ou pela necessidade de isolar zonas dos SDR para serviços de manutenção. Dentre os objetivos de um PRE, destacam-se: (i) reduzir o número de consumidores interrompidos (ou nenhum), e (ii) minimizar o número de manobras; que devem ser atendidos sem desrespeitar os limites operacionais dos equipamentos. Conseqüentemente, a obtenção de PRE em SDR é um problema com múltiplos objetivos, alguns conflitantes. As principais técnicas desenvolvidas para obtenção de PRE em SDR baseiam-se em algoritmos evolutivos (AE). A limitação da maioria dessas técnicas é a necessidade de simplificações na rede, para lidar com SDR de grande porte, que limitam consideravelmente a possibilidade de obtenção de um PRE adequado. Propõe-se, neste trabalho, o desenvolvimento e implantação computacional de um algoritmo para obtenção de PRE em SDR, que consiga lidar com sistemas de grande porte sem a necessidade de simplificações, isto é, considerando uma grande parte (ou a totalidade) de linhas, barras, cargas e chaves do sistema. O algoritmo proposto baseia-se em um AE multi-objetivo e na estrutura de dados, para armazenamento de grafos, denominada representação nó-profundidade (RNP), bem como em dois operadores genéticos que foram desenvolvidos para manipular de forma eficiente os dados armazenados na RNP. Em razão de se basear em um AE multi-objetivo, o algoritmo proposto possibilita uma investigação mais ampla do espaço de busca. Por outro lado, fazendo uso da RNP, para representar computacionalmente os SDR, e de seus operadores genéticos, o algoritmo proposto aumenta significativamente a eficiência da busca por adequados PRE. Isto porque aqueles operadores geram apenas configurações radiais, nas quais todos os consumidores são atendidos. Para comprovar a eficiência do algoritmo proposto, várias simulações computacionais foram realizadas, utilizando o sistema de distribuição real, de uma companhia brasileira, que possui 3.860 barras, 635 chaves, 3 subestações e 23 alimentadores. / An elaborated and fast energy restoration plan (ERP) is required to deal with steady faults in radial distribution systems (RDS). That is, after a faulted zone has been identified and isolated by the relays, it is desired to elaborate a proper ERP to restore energy on that zone. Moreover, during the normal system operation, it is frequently necessary to elaborate ERP to isolate zones to execute routine tasks of network maintenance. Some of the objectives of an ERP are: (i) very few interrupted customers (or none), and (ii) operating a minimal number of switches, while at the same time respecting security constraints. As a consequence, the service restoration is a multiple objective problem, with some degree of conflict. The main methods developed for elaboration of ERP are based on evolutionary algorithms (EA). The limitation of the majority of these methods is the necessity of network simplifications to work with large-scale RDS. In general, these simplifications restrict the achievement of an adequate ERP. This work proposes the development and implementation of an algorithm for elaboration of ERP, which can deal with large-scale RDS without requiring network simplifications, that is, considering a large number (or all) of lines, buses, loads and switches of the system. The proposed algorithm is based on a multi-objective EA, on a new graph tree encoding called node-depth encoding (NDE), as well as on two genetic operators developed to efficiently manipulate a graph trees stored in NDEs. Using a multi-objective EA, the proposed algorithm enables a better exploration of the search space. On the other hand, using NDE and its operators, the efficiency of the search is increased when the proposed algorithm is used generating proper ERP, because those operators generate only radial configurations where all consumers are attended. The efficiency of the proposed algorithm is shown using a Brazilian distribution system with 3,860 buses, 635 switches, 3 substations and 23 feeders.

A elaboração de planos de restabelecimento de energia (PRE) de forma rápida, para re-energização de sistemas de distribuição radiais (SDR), faz-se necessária para lidar com situações que deixam regiões dos SDR sem energia. Tais situações podem ser causadas por faltas permanentes ou pela necessidade de isolar zonas dos SDR para serviços de manutenção. Dentre os objetivos de um PRE, destacam-se: (i) reduzir o número de consumidores interrompidos (ou nenhum), e (ii) minimizar o número de manobras; que devem ser atendidos sem desrespeitar os limites operacionais dos equipamentos. Conseqüentemente, a obtenção de PRE em SDR é um problema com múltiplos objetivos, alguns conflitantes. As principais técnicas desenvolvidas para obtenção de PRE em SDR baseiam-se em algoritmos evolutivos (AE). A limitação da maioria dessas técnicas é a necessidade de simplificações na rede, para lidar com SDR de grande porte, que limitam consideravelmente a possibilidade de obtenção de um PRE adequado. Propõe-se, neste trabalho, o desenvolvimento e implantação computacional de um algoritmo para obtenção de PRE em SDR, que consiga lidar com sistemas de grande porte sem a necessidade de simplificações, isto é, considerando uma grande parte (ou a totalidade) de linhas, barras, cargas e chaves do sistema. O algoritmo proposto baseia-se em um AE multi-objetivo e na estrutura de dados, para armazenamento de grafos, denominada representação nó-profundidade (RNP), bem como em dois operadores genéticos que foram desenvolvidos para manipular de forma eficiente os dados armazenados na RNP. Em razão de se basear em um AE multi-objetivo, o algoritmo proposto possibilita uma investigação mais ampla do espaço de busca. Por outro lado, fazendo uso da RNP, para representar computacionalmente os SDR, e de seus operadores genéticos, o algoritmo proposto aumenta significativamente a eficiência da busca por adequados PRE. Isto porque aqueles operadores geram apenas configurações radiais, nas quais todos os consumidores são atendidos. Para comprovar a eficiência do algoritmo proposto, várias simulações computacionais foram realizadas, utilizando o sistema de distribuição real, de uma companhia brasileira, que possui 3.860 barras, 635 chaves, 3 subestações e 23 alimentadores. / An elaborated and fast energy restoration plan (ERP) is required to deal with steady faults in radial distribution systems (RDS). That is, after a faulted zone has been identified and isolated by the relays, it is desired to elaborate a proper ERP to restore energy on that zone. Moreover, during the normal system operation, it is frequently necessary to elaborate ERP to isolate zones to execute routine tasks of network maintenance. Some of the objectives of an ERP are: (i) very few interrupted customers (or none), and (ii) operating a minimal number of switches, while at the same time respecting security constraints. As a consequence, the service restoration is a multiple objective problem, with some degree of conflict. The main methods developed for elaboration of ERP are based on evolutionary algorithms (EA). The limitation of the majority of these methods is the necessity of network simplifications to work with large-scale RDS. In general, these simplifications restrict the achievement of an adequate ERP. This work proposes the development and implementation of an algorithm for elaboration of ERP, which can deal with large-scale RDS without requiring network simplifications, that is, considering a large number (or all) of lines, buses, loads and switches of the system. The proposed algorithm is based on a multi-objective EA, on a new graph tree encoding called node-depth encoding (NDE), as well as on two genetic operators developed to efficiently manipulate a graph trees stored in NDEs. Using a multi-objective EA, the proposed algorithm enables a better exploration of the search space. On the other hand, using NDE and its operators, the efficiency of the search is increased when the proposed algorithm is used generating proper ERP, because those operators generate only radial configurations where all consumers are attended. The efficiency of the proposed algorithm is shown using a Brazilian distribution system with 3,860 buses, 635 switches, 3 substations and 23 feeders.

Orientador: Jose Sanches Mantovani / Resumo: Neste trabalho propõem-se metodologias para realizar o planejamento de sistemas de distribuição de energia elétrica de média tensão (MT), baixa tensão (BT) e o planejamento integrado de sistemas de média e baixa tensão (MT/BT). Nos modelos de funções objetivos considerados minimizam-se os custos associados à construção, expansão, operação e confiabilidade das redes de MT, BT e MT/BT, considerando a presença de geradores distribuídos e variáveis de natureza estocástica. A geração distribuída presente no planejamento de sistemas de distribuição é avaliada através de metodologias de geração de cenários e análise de risco. Como método de busca de soluções para o problema de planejamento dos sistemas de distribuição é proposta a meta-heurística de busca em vizinhança variável GVNS (General Variable Neighborhood Search). A meta-heurística GVNS trabalha com uma série de estruturas de vizinhanças que permitem explorar o espaço de busca de forma eficiente através dos critérios de diversificação e intensificação, aumentando a probabilidade de obter soluções que não sejam ótimos locais. No planejamento integrado MT/BT, as soluções obtidas são analisadas através de um fluxo de potência integrado entre as redes de MT e BT, considerando as relações de conexão dos transformadores entre estes sistemas. Os algoritmos propostos relacionados ao planejamento de sistemas MT, BT e MT/BT são implementados em linguagem de programação C++ e testado em diferentes sistemas testes de MT (54 barras e 182... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Doutor

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No contexto da operação de sistemas de distribuição, um dos problemas com os quais os operadores lidam frequentemente é o de restabelecimento de energia. Este problema surge na ocorrência de uma falta permanente e pode ser tratado por meio de manobras em chaves presentes na rede primária. Uma vez que tais redes operam com topologia radial, a ocorrência de uma falta pode resultar no desligamento de consumidores saudáveis. Desta maneira, o problema consiste em definir, num curto intervalo de tempo, um número mínimo de chaves que devem ser operadas a fim de isolar a falta e restaurar o máximo de consumidores saudáveis desligados. Os esforços para a obtenção de ferramentas computacionais para fornecimento de soluções para o problema de restabelecimento têm sido intensificados nos últimos anos. Isto ocorre, em especial, devido aos enormes prejuízos causados pela falta de energia às companhias de eletricidade e a toda a sociedade. Neste sentido, o objetivo deste trabalho é a obtenção de um método para auxiliar o trabalho dos operadores através do fornecimento de planos adequados de restabelecimento em curtos intervalos de tempo. Os diferenciais deste método proposto são a sua capacidade de: lidar, em especial, com redes reais de grande porte com reduzido esforço computacional; considerar a existência de vários níveis de prioridade de atendimento entre os consumidores (note, por exemplo, que um hospital ou um centro de segurança pública devem ter maior prioridade de atendimento que um grande supermercado ou unidades residenciais) e priorizar o atendimento deles de acordo a sua prioridade; fornecer uma sequência por meio da qual as chaves possam ser operadas a fim de isolar os setores em falta e reconectar o maior número de consumidores saudáveis desligados executando-se o mínimo de manobras em chaves e priorizando os consumidores com maior prioridade; ser capaz de selecionar cargas menos prioritárias para permaneceram desligadas nas situações em que não é possível obter uma solução que restaure todas as cargas saudáveis fora de serviço; e, adicionalmente, priorizar a operação de chaves controladas remotamente, que, diferentemente das chaves controladas manualmente, podem ser operadas com menores custos e de maneira mais rápida. O método proposto consiste, de maneira sintética, na união de uma busca exaustiva aplicada localmente a um novo algoritmo evolutivo multi-objetivo em tabelas de subpopulação que faz uso de uma estrutura de dados eficiente denominada Representação Nó-Profundidade. Para avaliar a performance relativa do método proposto, simulações foram realizadas num sistema de distribuição de pequeno porte e os resultados foram comparados com os obtidos por um método de Programação Matemática. Na sequência, novos experimentos foram realizadas em diversos casos de falta na rede de distribuição da cidade de Londrina-PR e cidades adjacentes. As soluções fornecidas mostraram-se adequadas ao tratamento dos casos de falta, assim como as sequências de chaveamento associadas a elas, as quais foram capazes de priorizar o restabelecimento dos consumidores prioritários seguindo seus níveis de prioridade. Adicionalmente, estudos avaliaram a variação do tempo de processamento computacional do método proposto com a dimensão das redes de distribuições e também com o número de gerações realizadas pelo algoritmo evolutivo multi-objetivo proposto e os resultados mostraram-se satisfatórios às necessidades do problema Portanto, pode-se comprovar que o método proposto atingiu os objetivos especificados, em especial, o tratamento de aspectos práticos do problema. Além do próprio método proposto, algumas contribuições desta pesquisa são a proposição um novo algoritmo evolutivo multiobjetivo em tabelas de subpopulação e de um novo operador para manipulação de florestas de grafo armazenadas pela Representação Nó-Profundidade e voltado ao problema de restabelecimento. / In the context of distribution systems operation, service restoration is one of the problems with which operators constantly deal. It arises when a permanent fault occurs and is treated trough operations in switches at primary grid. Since distribution systems are usually radial, fault occurrence turns-off healthy customers. Thereby, the service restoration problem consists in defining, in a short processing time, the minimum amount of switches that must be operated for the isolation of the fault and reconnection of the maximum amount of healthy out-of-service customers. The efforts of developing computational tools for getting solution to this problems has increased in the last years. It is, in special, due to enormous losses caused to the utilities and to the whole society. In this sense, the main objective of this research is getting a method able to help the distribution system operator\'s work through providing service restoration plans quickly. The differentials of this research are its ability to: deal, in special, with large scale grids whit a reduced computational effort; consider costumers of several priority levels (note, for instance, a hospital has a higher supply priority in relation to a big supermarket) and prioritize the higher priority customers; provide a switching sequence able to isolate and reconnect the maximum amount of healthy out-of-service customer by the minimum amount of switching actions; select lower priority customers to keep out-of-service in order to reconnect higher priority customers when a it is not possible to restore all customers; and, additionally, prioritize switching operation in remotely controlled switches, whose operation is faster and cheapest than the operation of manually controlled switches. The proposed method mixes a local exhaustive search and a new multi-objective evolutionary algorithm in subpopulation tables that uses a data structure named Node-Depth Encoding. For evaluating the relative performance of proposed method, simulations were performed in small distribution systems and the performance was compared with the performance a Mathematical Programing method from literature. New experiments were performed a Mathematical Programing method from literature. New experiments were performed in several fault situations in the real and large-scale distribution system of Londrina-PR and adjacent cities. The solutions provided were appropriated to the treatment of such contingency situations. The same occurs with the switching sequences provided, which were able to prioritize the restoration of higher priority customers. Additional studies evaluated the variation of the running time with the size of grids and with the values adopted for the maximum number of generations of the evolutionary algorithm (which is an input parameter). The results expressed the running time of the proposed method is suitable to the problem needs. Therefore, it could be proved the proposed method achieved the specified objectives, in special, the treatment of practical aspects of the problem. Besides the proposed method, some contributions of this research are proposition of a new multi-objective evolutionary algorithm in subpopulation tables and a new reproduction operator to manipulate graph forests computationally represented by Node-Depth Encoding.

No contexto da operação de sistemas de distribuição, um dos problemas com os quais os operadores lidam frequentemente é o de restabelecimento de energia. Este problema surge na ocorrência de uma falta permanente e pode ser tratado por meio de manobras em chaves presentes na rede primária. Uma vez que tais redes operam com topologia radial, a ocorrência de uma falta pode resultar no desligamento de consumidores saudáveis. Desta maneira, o problema consiste em definir, num curto intervalo de tempo, um número mínimo de chaves que devem ser operadas a fim de isolar a falta e restaurar o máximo de consumidores saudáveis desligados. Os esforços para a obtenção de ferramentas computacionais para fornecimento de soluções para o problema de restabelecimento têm sido intensificados nos últimos anos. Isto ocorre, em especial, devido aos enormes prejuízos causados pela falta de energia às companhias de eletricidade e a toda a sociedade. Neste sentido, o objetivo deste trabalho é a obtenção de um método para auxiliar o trabalho dos operadores através do fornecimento de planos adequados de restabelecimento em curtos intervalos de tempo. Os diferenciais deste método proposto são a sua capacidade de: lidar, em especial, com redes reais de grande porte com reduzido esforço computacional; considerar a existência de vários níveis de prioridade de atendimento entre os consumidores (note, por exemplo, que um hospital ou um centro de segurança pública devem ter maior prioridade de atendimento que um grande supermercado ou unidades residenciais) e priorizar o atendimento deles de acordo a sua prioridade; fornecer uma sequência por meio da qual as chaves possam ser operadas a fim de isolar os setores em falta e reconectar o maior número de consumidores saudáveis desligados executando-se o mínimo de manobras em chaves e priorizando os consumidores com maior prioridade; ser capaz de selecionar cargas menos prioritárias para permaneceram desligadas nas situações em que não é possível obter uma solução que restaure todas as cargas saudáveis fora de serviço; e, adicionalmente, priorizar a operação de chaves controladas remotamente, que, diferentemente das chaves controladas manualmente, podem ser operadas com menores custos e de maneira mais rápida. O método proposto consiste, de maneira sintética, na união de uma busca exaustiva aplicada localmente a um novo algoritmo evolutivo multi-objetivo em tabelas de subpopulação que faz uso de uma estrutura de dados eficiente denominada Representação Nó-Profundidade. Para avaliar a performance relativa do método proposto, simulações foram realizadas num sistema de distribuição de pequeno porte e os resultados foram comparados com os obtidos por um método de Programação Matemática. Na sequência, novos experimentos foram realizadas em diversos casos de falta na rede de distribuição da cidade de Londrina-PR e cidades adjacentes. As soluções fornecidas mostraram-se adequadas ao tratamento dos casos de falta, assim como as sequências de chaveamento associadas a elas, as quais foram capazes de priorizar o restabelecimento dos consumidores prioritários seguindo seus níveis de prioridade. Adicionalmente, estudos avaliaram a variação do tempo de processamento computacional do método proposto com a dimensão das redes de distribuições e também com o número de gerações realizadas pelo algoritmo evolutivo multi-objetivo proposto e os resultados mostraram-se satisfatórios às necessidades do problema Portanto, pode-se comprovar que o método proposto atingiu os objetivos especificados, em especial, o tratamento de aspectos práticos do problema. Além do próprio método proposto, algumas contribuições desta pesquisa são a proposição um novo algoritmo evolutivo multiobjetivo em tabelas de subpopulação e de um novo operador para manipulação de florestas de grafo armazenadas pela Representação Nó-Profundidade e voltado ao problema de restabelecimento. / In the context of distribution systems operation, service restoration is one of the problems with which operators constantly deal. It arises when a permanent fault occurs and is treated trough operations in switches at primary grid. Since distribution systems are usually radial, fault occurrence turns-off healthy customers. Thereby, the service restoration problem consists in defining, in a short processing time, the minimum amount of switches that must be operated for the isolation of the fault and reconnection of the maximum amount of healthy out-of-service customers. The efforts of developing computational tools for getting solution to this problems has increased in the last years. It is, in special, due to enormous losses caused to the utilities and to the whole society. In this sense, the main objective of this research is getting a method able to help the distribution system operator\'s work through providing service restoration plans quickly. The differentials of this research are its ability to: deal, in special, with large scale grids whit a reduced computational effort; consider costumers of several priority levels (note, for instance, a hospital has a higher supply priority in relation to a big supermarket) and prioritize the higher priority customers; provide a switching sequence able to isolate and reconnect the maximum amount of healthy out-of-service customer by the minimum amount of switching actions; select lower priority customers to keep out-of-service in order to reconnect higher priority customers when a it is not possible to restore all customers; and, additionally, prioritize switching operation in remotely controlled switches, whose operation is faster and cheapest than the operation of manually controlled switches. The proposed method mixes a local exhaustive search and a new multi-objective evolutionary algorithm in subpopulation tables that uses a data structure named Node-Depth Encoding. For evaluating the relative performance of proposed method, simulations were performed in small distribution systems and the performance was compared with the performance a Mathematical Programing method from literature. New experiments were performed a Mathematical Programing method from literature. New experiments were performed in several fault situations in the real and large-scale distribution system of Londrina-PR and adjacent cities. The solutions provided were appropriated to the treatment of such contingency situations. The same occurs with the switching sequences provided, which were able to prioritize the restoration of higher priority customers. Additional studies evaluated the variation of the running time with the size of grids and with the values adopted for the maximum number of generations of the evolutionary algorithm (which is an input parameter). The results expressed the running time of the proposed method is suitable to the problem needs. Therefore, it could be proved the proposed method achieved the specified objectives, in special, the treatment of practical aspects of the problem. Besides the proposed method, some contributions of this research are proposition of a new multi-objective evolutionary algorithm in subpopulation tables and a new reproduction operator to manipulate graph forests computationally represented by Node-Depth Encoding.