O restabelecimento de energia em sistemas de distribuição de energia elétrica radiais geralmente envolve a reconfiguração de redes para restaurar eletricidade à(s) área(s) fora de serviço. As principais técnicas para restabelecimento de energia em sistemas de distribuição de grande porte têm sido os algoritmos evolutivos (AEs). Após a falta ter sido identificada e a zona em falta ter sido isolada do sistema, o algoritmo deve encontrar soluções em que: 1) supra com energia o maior número de consumidores possível, 2) minimize o número de operações de chaveamentos, 3) não viole restrições operacionais do sistema, 4) reduza o total de perdas resistivas, 5) a configuração da rede seja radial e, 6) obtenha tal solução em tempo real. Este projeto emprega uma nova estrutura de dados para manipular grafos produzindo exclusivamente configurações radiais e conexas, chamada representação nó-profundidade (RNP), garantindo que todas as soluções potenciais geradas pelo algoritmo satisfaçam os itens (1) e (5). Além disso, propõe-se um AE utilizando a RNP capaz de encontrar planos de restabelecimento adequados para sistemas de distribuição de larga-escala, com milhares de chaves e barras, em tempo real. / Energy restoration in radial distribution systems usually involves the network reconfiguration to restore the electricity to the out-of-service areas. The main approaches for energy restoration in large-scale distribution systems have been the evolutionary algorithms (EAs). After a fault has been identified and isolated, the algorithm must find solutions that: 1) supply energy to the larger number of consumers, 2) reduce the number of switching operations, 3) respect operational constraints of the system, 4) reduce the amount of power losses, 5) generate exclusively radial configurations and 6) find solutions in real time. This work uses a new data structure, called node-depth encoding (NDE), to manipulate graphs producing exclusively radial and connected configurations, and guaranteeing that all potential solutions generated by the algorithm satisfy items (1) and (5). Moreover, we propose an EA using the NDE that is capable of finding adequate restoration plans in real time for large-scale distribution systems, with thousands of switches and buses.

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.

Desenvolver um sistema de distribuição de energia confiável é certamente um desafio inerente aos profissionais do setor elétrico. Porém, os sistemas estão sujeitos a falhas e, sendo assim, o rápido restabelecimento traz a satisfação do cliente e reduz as compensações pagas pelas concessionárias de energia. Neste contexto a presente dissertação visa avaliar a metodologia para restabelecimento de energia denominada AEMT-H que se baseia em algoritmos evolutivos multi-objetivo se na estrutura de dados chamada Representação Nó- Profundidade (RNP). Esta avaliação ocorrerá através da aplicação do AEMT-H para obtenção de planos de restabelecimento de energia após a ocorrência de faltas simples no sistema COPEL da cidade de Londrina. Os resultados gerados serão avaliados estatisticamente e ainda subjetivamente pelos profissionais do COD da concessionária. Os algoritmos evolutivos têm apresentado resultados animadores para os problemas de restabelecimento de energia. Em especial, os resultados obtidos, quando da representação computacional de sistemas de distribuição de grande porte (com milhares de barras e chaves) através da RNP, possuem como característica o tempo de resposta da ordem de segundos, instigando a evolução das pesquisas para utilização desta metodologia inclusive em aplicativos de tempo real. O sistema de Londrina possui 30.156 barras, 2.660 chaves \"NF\", 250 chaves \"NA\" e atende um universo de mais de 231.000 consumidores ligados diretamente ao sistema de 13,8 kV ou, após os transformadores de distribuição, nas tensões de 220V e 127V. Neste sistema estão presentes 6 subestações 138 kV/13,8 kV e 64 circuitos alimentadores, totalizando uma capacidade de transformação de energia de 541,7 MVA. / The development of a reliable distribution system is certainly a challenge to electrical industry professionals. However, these systems are subject to failures and thus the fast restoration brings customer satisfaction and reduces the compensation paid by the electricity utilities. In this context, this dissertation aims to evaluate the methodology for service restoration called \"AEMT-H\", which is based on multi-objective evolutionary algorithms and in the data structure called Node Depth Encoding (NDE). This evaluation will occur by applying the \"AEMT-H\" to obtain service restoration plans considering the occurrence of simple faults in the COPEL system of the city of Londrina. The obtained results will bee valuated statistically and subjectively by professionals of the Distribution Operation Center. It is important to highlight that Evolutionary algorithms have shown promising results to treat the service restoration problem in distribution systems. In particular, the results obtained when using NDE tocomputationally represent the electrical topology of large distribution systems (with thousand of buses and switchers) are very interesting in terms of time processing (in the order of seconds). The system of Londrina has 30,156 buses, 2,660 switchers normally closed, 250 switchers normally opened and supplies a universe of more than 231,000 consumers connected directly to the system with voltage of 13.8 kV or, after distribution transformers, with voltages of 220V and 127V. This system contains 6 substations 138 kV/13,8 kV and 64 feeders, and a installed power of 541.7 MVA.

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.

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 restabelecimento de energia em sistemas de distribuição de energia elétrica radiais geralmente envolve a reconfiguração de redes para restaurar eletricidade à(s) área(s) fora de serviço. As principais técnicas para restabelecimento de energia em sistemas de distribuição de grande porte têm sido os algoritmos evolutivos (AEs). Após a falta ter sido identificada e a zona em falta ter sido isolada do sistema, o algoritmo deve encontrar soluções em que: 1) supra com energia o maior número de consumidores possível, 2) minimize o número de operações de chaveamentos, 3) não viole restrições operacionais do sistema, 4) reduza o total de perdas resistivas, 5) a configuração da rede seja radial e, 6) obtenha tal solução em tempo real. Este projeto emprega uma nova estrutura de dados para manipular grafos produzindo exclusivamente configurações radiais e conexas, chamada representação nó-profundidade (RNP), garantindo que todas as soluções potenciais geradas pelo algoritmo satisfaçam os itens (1) e (5). Além disso, propõe-se um AE utilizando a RNP capaz de encontrar planos de restabelecimento adequados para sistemas de distribuição de larga-escala, com milhares de chaves e barras, em tempo real. / Energy restoration in radial distribution systems usually involves the network reconfiguration to restore the electricity to the out-of-service areas. The main approaches for energy restoration in large-scale distribution systems have been the evolutionary algorithms (EAs). After a fault has been identified and isolated, the algorithm must find solutions that: 1) supply energy to the larger number of consumers, 2) reduce the number of switching operations, 3) respect operational constraints of the system, 4) reduce the amount of power losses, 5) generate exclusively radial configurations and 6) find solutions in real time. This work uses a new data structure, called node-depth encoding (NDE), to manipulate graphs producing exclusively radial and connected configurations, and guaranteeing that all potential solutions generated by the algorithm satisfy items (1) and (5). Moreover, we propose an EA using the NDE that is capable of finding adequate restoration plans in real time for large-scale distribution systems, with thousands of switches and buses.

Desenvolver um sistema de distribuição de energia confiável é certamente um desafio inerente aos profissionais do setor elétrico. Porém, os sistemas estão sujeitos a falhas e, sendo assim, o rápido restabelecimento traz a satisfação do cliente e reduz as compensações pagas pelas concessionárias de energia. Neste contexto a presente dissertação visa avaliar a metodologia para restabelecimento de energia denominada AEMT-H que se baseia em algoritmos evolutivos multi-objetivo se na estrutura de dados chamada Representação Nó- Profundidade (RNP). Esta avaliação ocorrerá através da aplicação do AEMT-H para obtenção de planos de restabelecimento de energia após a ocorrência de faltas simples no sistema COPEL da cidade de Londrina. Os resultados gerados serão avaliados estatisticamente e ainda subjetivamente pelos profissionais do COD da concessionária. Os algoritmos evolutivos têm apresentado resultados animadores para os problemas de restabelecimento de energia. Em especial, os resultados obtidos, quando da representação computacional de sistemas de distribuição de grande porte (com milhares de barras e chaves) através da RNP, possuem como característica o tempo de resposta da ordem de segundos, instigando a evolução das pesquisas para utilização desta metodologia inclusive em aplicativos de tempo real. O sistema de Londrina possui 30.156 barras, 2.660 chaves \"NF\", 250 chaves \"NA\" e atende um universo de mais de 231.000 consumidores ligados diretamente ao sistema de 13,8 kV ou, após os transformadores de distribuição, nas tensões de 220V e 127V. Neste sistema estão presentes 6 subestações 138 kV/13,8 kV e 64 circuitos alimentadores, totalizando uma capacidade de transformação de energia de 541,7 MVA. / The development of a reliable distribution system is certainly a challenge to electrical industry professionals. However, these systems are subject to failures and thus the fast restoration brings customer satisfaction and reduces the compensation paid by the electricity utilities. In this context, this dissertation aims to evaluate the methodology for service restoration called \"AEMT-H\", which is based on multi-objective evolutionary algorithms and in the data structure called Node Depth Encoding (NDE). This evaluation will occur by applying the \"AEMT-H\" to obtain service restoration plans considering the occurrence of simple faults in the COPEL system of the city of Londrina. The obtained results will bee valuated statistically and subjectively by professionals of the Distribution Operation Center. It is important to highlight that Evolutionary algorithms have shown promising results to treat the service restoration problem in distribution systems. In particular, the results obtained when using NDE tocomputationally represent the electrical topology of large distribution systems (with thousand of buses and switchers) are very interesting in terms of time processing (in the order of seconds). The system of Londrina has 30,156 buses, 2,660 switchers normally closed, 250 switchers normally opened and supplies a universe of more than 231,000 consumers connected directly to the system with voltage of 13.8 kV or, after distribution transformers, with voltages of 220V and 127V. This system contains 6 substations 138 kV/13,8 kV and 64 feeders, and a installed power of 541.7 MVA.

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.