Atualmente, as concessionárias de energia enfrentam vários desafios na tentativa de fornecer energia com qualidade e confiabilidade, por exemplo, redes de distribuição com pouco monitoramento e controle, envelhecimento dos ativos, atender a crescente demanda dos consumidores e satisfazer padrões de qualidade, entre outros. No Brasil, para atingir os índices de qualidade no fornecimento de energia estabelecidos pela Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL), tem-se como alternativa aumentar a inteligência da rede com sistemas de tecnologia de informação (TI), além de utilizar Dispositivos Eletrônicos Inteligentes (IEDs), medidores inteligentes e sensores. Adicionalmente é necessário o emprego de uma infraestrutura de comunicação que forneça uma visibilidade abrangente das condições de carga e do estado do sistema de distribuição, permitindo fazer uso de técnicas de otimização e tomada de decisão para aumento da inteligência. O controle da tensão e o gerenciamento da potência reativa (Volt/VAr) são práticas de automação que podem ser empregadas nos sistemas de distribuição. Estas práticas ajudam a aumentar o benefício, a confiabilidade e a eficiência no fornecimento da qualidade do produto, minimizando os custos de operação e manutenção nas concessionárias. Na presente dissertação foi desenvolvida uma metodologia de controle Volt/VAr descentralizado (subestação), por meio da coordenação e controle dos transformadores com mudança de tap sob carga - LTC, dos bancos de capacitores localizados na subestação e ao longo dos alimentadores, bem como dos reguladores de tensão instalados ao longo dos alimentadores. Destaca-se a utilização da técnica de Estimação de Estados, a qual possibilita o uso da metodologia de controle Volt/VAr em tempo real. O algoritmo de otimização desenvolvido neste trabalho foi implementado através de simulações numa rede teste e numa rede real que permitem mostrar o potencial da formulação matemática desenvolvida. Os resultados da metodologia proposta comprovam a melhoria do perfil de tensão dos alimentadores da rede testada ao longo do dia, assim como uma diminuição das perdas técnicas, as quais chegaram a diminuir 7% em energia. Estes resultados foram alcançados sem ultrapassar a quantidade de operações definidas por dia nos diferentes dispositivos de controle. / Currently, power utilities face challenges in order to provide energy considering minimum requirements of power quality and reliability due to the absence of control and monitoring infrastructure, aging assets, growing demand, amongst others. In Brazil, the Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL) establishes specific power quality and reliability indices. Power utilities should attend the limits for those indices by improving intelligence of network using IT systems, installing Intelligent Electric Devices (IEDs), smart meters and sensors, amongst others. Additionally, communication infrastructure is needed to provide the monitoring of load conditions and distribution system state. Optimization and decision-making tools are important for developing smart grids. Voltage control and reactive power management (Volt/VAr) are automation techniques that can be used in distribution systems. These practices lead to benefits for the utilities such as improvement of reliability and efficiency of the system, minimization of operation and maintenance costs, amongst others. In the present dissertation a methodology for decentralized control (Volt/VAr) was developed, through the coordination and control of load tap changers (LTCs) in power transformers and capacitors banks located at the substation, as well as capacitor banks and voltage regulators scattered throughout the feeders. State Estimation was utilized, which allows the application of the Volt/VAr Control methodology in real time environment. The optimization algorithm developed in this work was implemented through simulations in a test network and in a real network which validated the proposed methodology showing the potentiality of the mathematical model. The results of the proposed method showed voltage profile improvement over the day for the network tested as well as a 7% decrease in power energy losses. These results were achieved without exceeding the number of operations per day defined for all control devices.

Ser eficiente é um requisito para a sustentabilidade das empresas concessionárias de distribuição de energia elétrica no Brasil. A busca pela eficiência deve estar em harmonia com a melhoria contínua da qualidade, da segurança e da satisfação dos consumidores e das partes envolvidas. O desafio de atender múltiplos objetivos requer que as empresas do setor desenvolvam soluções inovadoras, com a mudança de processos, tecnologia, estrutura e a capacitação das pessoas. Desenvolver um modelo operacional eficiente e uma gestão rigorosa dos custos são fatores-chave para o sucesso das empresas, considerando o contexto regulatório de revisão tarifária que incentiva a melhoria do desempenho. O modelo operacional é definido a partir da organização logística dos recursos para atendimento da demanda de serviços, que define também os custos fixos e variáveis de pessoal (salário, horas extras, refeições), infraestrutura (manutenção de prédios, ferramentas e equipamentos) e deslocamentos (manutenção de veículos, combustível), por exemplo. A melhor alocação e o melhor dimensionamento de bases operacionais possibilitam a redução dos custos com deslocamento e infraestrutura, favorecendo o aproveitamento da força de trabalho em campo, a melhoria do atendimento dos clientes e da segurança dos colaboradores. Este trabalho apresenta uma metodologia de otimização de custos através da alocação de bases e equipes operacionais, com o modelamento matemático dos objetivos e restrições do negócio e a aplicação de algoritmo evolutivo para busca das melhores soluções, sendo uma aplicação de Pesquisa Operacional, no campo da Localização de Instalações, em distribuição de energia elétrica. O modelo de otimização desenvolvido possibilita a busca pelo ponto de equilíbrio ótimo que minimiza o custo total formado pelos custos de infraestrutura, frota (veículos e deslocamentos) e pessoal. O algoritmo evolutivo aplicado no modelo oferece soluções otimizadas pelo melhoramento de conjuntos de variáveis binárias com base em conceitos da evolução genética. O modelo de otimização fornece o detalhamento de toda a estrutura operacional e de custos para uma determinada solução do problema, utilizando premissas de produtividade e deslocamentos (velocidades e distâncias) para definir as abrangências de atuação das bases operacionais, recursos (equipes, pessoas, veículos) necessários para atendimento da demanda de serviços, e projetar todos os custos fixos e variáveis associados. A metodologia desenvolvida neste trabalho considera também a projeção de demanda futura para a aplicação no estudo de caso, que evidenciou a efetividade da metodologia como ferramenta para a melhoria da eficiência operacional em empresas de distribuição de energia elétrica. / Being efficient is a requirement for the sustainability of electricity distribution companies in Brazil. The quest for efficiency must be in harmony with the continuous improvement of quality, safety and satisfaction of customers and all stakeholders involved. The challenge of attending multi-objectives requires companies in the sector to develop innovative solutions with the change of processes, technology, structure and enabling their professionals to drive this. Developing an efficient operational model and a strict cost management are keys for companies to achieve success, considering the regulatory context of tariff reviewing that encourages performance improvement. The operational model is defined from the logistics organization of resources to meet the demand of services, which also defines fixed and variable costs with people/teams (payments, overtime, meals), infrastructure (maintenance of building, tools and equipments) and fleet (maintenance of vehicles and fuel costs), for example. The best allocation and the best design of operational facilities (or operational bases) will reduce infrastructure costs and truck rolls, releasing workforce to attend customers and reducing displacements risks. This work presents a cost optimization methodology through the allocation of operational bases and teams, with the mathematical modelling of business objectives, constraints and using Evolutionary Algorithm to find the best solution, as an application of Operations Research in the field of Facility Location in electricity distribution. The optimization model enables the search for the optimal balance point that minimizes the total cost formed by infrastructure, fleet and people. The Evolutionary Algorithm applied in the model offers optimized solutions through the improvement of sets of binary variables based on genetic evolution concepts. The optimization model also gives detailed information about the operational structure and costs for a given allocation solution, using productivity and displacements (speed, distances) information to define the service regions for each operational base and resources (people, vehicles) needed to attend the demand of services, defining all fixed and variable costs for this. The methodology presented in this paper also considers the future demand of services (forecast), used in a case study that showed the effectives of this methodology as a tool for the improvement of operational efficiency in electricity distribution companies.

Ser eficiente é um requisito para a sustentabilidade das empresas concessionárias de distribuição de energia elétrica no Brasil. A busca pela eficiência deve estar em harmonia com a melhoria contínua da qualidade, da segurança e da satisfação dos consumidores e das partes envolvidas. O desafio de atender múltiplos objetivos requer que as empresas do setor desenvolvam soluções inovadoras, com a mudança de processos, tecnologia, estrutura e a capacitação das pessoas. Desenvolver um modelo operacional eficiente e uma gestão rigorosa dos custos são fatores-chave para o sucesso das empresas, considerando o contexto regulatório de revisão tarifária que incentiva a melhoria do desempenho. O modelo operacional é definido a partir da organização logística dos recursos para atendimento da demanda de serviços, que define também os custos fixos e variáveis de pessoal (salário, horas extras, refeições), infraestrutura (manutenção de prédios, ferramentas e equipamentos) e deslocamentos (manutenção de veículos, combustível), por exemplo. A melhor alocação e o melhor dimensionamento de bases operacionais possibilitam a redução dos custos com deslocamento e infraestrutura, favorecendo o aproveitamento da força de trabalho em campo, a melhoria do atendimento dos clientes e da segurança dos colaboradores. Este trabalho apresenta uma metodologia de otimização de custos através da alocação de bases e equipes operacionais, com o modelamento matemático dos objetivos e restrições do negócio e a aplicação de algoritmo evolutivo para busca das melhores soluções, sendo uma aplicação de Pesquisa Operacional, no campo da Localização de Instalações, em distribuição de energia elétrica. O modelo de otimização desenvolvido possibilita a busca pelo ponto de equilíbrio ótimo que minimiza o custo total formado pelos custos de infraestrutura, frota (veículos e deslocamentos) e pessoal. O algoritmo evolutivo aplicado no modelo oferece soluções otimizadas pelo melhoramento de conjuntos de variáveis binárias com base em conceitos da evolução genética. O modelo de otimização fornece o detalhamento de toda a estrutura operacional e de custos para uma determinada solução do problema, utilizando premissas de produtividade e deslocamentos (velocidades e distâncias) para definir as abrangências de atuação das bases operacionais, recursos (equipes, pessoas, veículos) necessários para atendimento da demanda de serviços, e projetar todos os custos fixos e variáveis associados. A metodologia desenvolvida neste trabalho considera também a projeção de demanda futura para a aplicação no estudo de caso, que evidenciou a efetividade da metodologia como ferramenta para a melhoria da eficiência operacional em empresas de distribuição de energia elétrica. / Being efficient is a requirement for the sustainability of electricity distribution companies in Brazil. The quest for efficiency must be in harmony with the continuous improvement of quality, safety and satisfaction of customers and all stakeholders involved. The challenge of attending multi-objectives requires companies in the sector to develop innovative solutions with the change of processes, technology, structure and enabling their professionals to drive this. Developing an efficient operational model and a strict cost management are keys for companies to achieve success, considering the regulatory context of tariff reviewing that encourages performance improvement. The operational model is defined from the logistics organization of resources to meet the demand of services, which also defines fixed and variable costs with people/teams (payments, overtime, meals), infrastructure (maintenance of building, tools and equipments) and fleet (maintenance of vehicles and fuel costs), for example. The best allocation and the best design of operational facilities (or operational bases) will reduce infrastructure costs and truck rolls, releasing workforce to attend customers and reducing displacements risks. This work presents a cost optimization methodology through the allocation of operational bases and teams, with the mathematical modelling of business objectives, constraints and using Evolutionary Algorithm to find the best solution, as an application of Operations Research in the field of Facility Location in electricity distribution. The optimization model enables the search for the optimal balance point that minimizes the total cost formed by infrastructure, fleet and people. The Evolutionary Algorithm applied in the model offers optimized solutions through the improvement of sets of binary variables based on genetic evolution concepts. The optimization model also gives detailed information about the operational structure and costs for a given allocation solution, using productivity and displacements (speed, distances) information to define the service regions for each operational base and resources (people, vehicles) needed to attend the demand of services, defining all fixed and variable costs for this. The methodology presented in this paper also considers the future demand of services (forecast), used in a case study that showed the effectives of this methodology as a tool for the improvement of operational efficiency in electricity distribution companies.

Atualmente, as concessionárias de energia enfrentam vários desafios na tentativa de fornecer energia com qualidade e confiabilidade, por exemplo, redes de distribuição com pouco monitoramento e controle, envelhecimento dos ativos, atender a crescente demanda dos consumidores e satisfazer padrões de qualidade, entre outros. No Brasil, para atingir os índices de qualidade no fornecimento de energia estabelecidos pela Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL), tem-se como alternativa aumentar a inteligência da rede com sistemas de tecnologia de informação (TI), além de utilizar Dispositivos Eletrônicos Inteligentes (IEDs), medidores inteligentes e sensores. Adicionalmente é necessário o emprego de uma infraestrutura de comunicação que forneça uma visibilidade abrangente das condições de carga e do estado do sistema de distribuição, permitindo fazer uso de técnicas de otimização e tomada de decisão para aumento da inteligência. O controle da tensão e o gerenciamento da potência reativa (Volt/VAr) são práticas de automação que podem ser empregadas nos sistemas de distribuição. Estas práticas ajudam a aumentar o benefício, a confiabilidade e a eficiência no fornecimento da qualidade do produto, minimizando os custos de operação e manutenção nas concessionárias. Na presente dissertação foi desenvolvida uma metodologia de controle Volt/VAr descentralizado (subestação), por meio da coordenação e controle dos transformadores com mudança de tap sob carga - LTC, dos bancos de capacitores localizados na subestação e ao longo dos alimentadores, bem como dos reguladores de tensão instalados ao longo dos alimentadores. Destaca-se a utilização da técnica de Estimação de Estados, a qual possibilita o uso da metodologia de controle Volt/VAr em tempo real. O algoritmo de otimização desenvolvido neste trabalho foi implementado através de simulações numa rede teste e numa rede real que permitem mostrar o potencial da formulação matemática desenvolvida. Os resultados da metodologia proposta comprovam a melhoria do perfil de tensão dos alimentadores da rede testada ao longo do dia, assim como uma diminuição das perdas técnicas, as quais chegaram a diminuir 7% em energia. Estes resultados foram alcançados sem ultrapassar a quantidade de operações definidas por dia nos diferentes dispositivos de controle. / Currently, power utilities face challenges in order to provide energy considering minimum requirements of power quality and reliability due to the absence of control and monitoring infrastructure, aging assets, growing demand, amongst others. In Brazil, the Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL) establishes specific power quality and reliability indices. Power utilities should attend the limits for those indices by improving intelligence of network using IT systems, installing Intelligent Electric Devices (IEDs), smart meters and sensors, amongst others. Additionally, communication infrastructure is needed to provide the monitoring of load conditions and distribution system state. Optimization and decision-making tools are important for developing smart grids. Voltage control and reactive power management (Volt/VAr) are automation techniques that can be used in distribution systems. These practices lead to benefits for the utilities such as improvement of reliability and efficiency of the system, minimization of operation and maintenance costs, amongst others. In the present dissertation a methodology for decentralized control (Volt/VAr) was developed, through the coordination and control of load tap changers (LTCs) in power transformers and capacitors banks located at the substation, as well as capacitor banks and voltage regulators scattered throughout the feeders. State Estimation was utilized, which allows the application of the Volt/VAr Control methodology in real time environment. The optimization algorithm developed in this work was implemented through simulations in a test network and in a real network which validated the proposed methodology showing the potentiality of the mathematical model. The results of the proposed method showed voltage profile improvement over the day for the network tested as well as a 7% decrease in power energy losses. These results were achieved without exceeding the number of operations per day defined for all control devices.