A presente pesquisa tem como tema principal a alocação otimizada de Monitores de Qualidade da Energia Elétrica (MQEEs) em sistemas de distribuição para a observação das Variações de Tensão de Curta Duração (VTCDs). Busca-se pela pesquisa apresentar adequações que podem ser facilmente incorporadas aos métodos de alocação que se baseiam no uso de algoritmos inteligentes, neste caso em específico, em Algoritmos Genéticos (AGs), para resolver o problema da alocação de MQEEs. Também como contribuição, a pesquisa apresenta uma técnica para a diminuição do espaço de busca das soluções, imprimindo assim, uma melhoria da observação das VTCDs em Sistemas de Distribuição (SDs), e caracterizando um método simplificado para a alocação desejada. A metodologia como formulada (via AG e método simplificado) foi testada através da sua aplicação nos sistemas de distribuição de 13, 34 e 123 nós, simulados via o ATP (Alternative Transients Program), e provindos da base de dados do IEEE (Institute of Electrical and Electronic Engineers). A pesquisa também foi testada considerando um alimentador real de uma concessionária regional, e validada através de simulações estatísticas pelo Método de Monte Carlo. / The present research has the optimized allocation of Power Quality Monitors in distribution systems as its main subject aimed at voltage sags and swells observation. The work intention is to propose adjustments that can be easily incorporated into the allocation methods based on the use of intelligent algorithms, in this case specifically, the Genetic Algorithms addressing the problem of monitor allocation. Also, as contribution, the research presents a technique to reduce the search space of solutions, thus printing an improvement on the observation of voltage variations in distribution systems and characterizing a simplified method for the desired allocation. The methodology, as formulated (by the genetic algorithm application and the simplified method), was tested through its application in distribution systems of 13, 34 and 123 nodes, simulated on ATP (Alternative Transients Program), and stemmed by the IEEE database (Institute of Electrical and Electronic Engineers). The research was also tested considering a real feeder of a regional utility, and validated through statistical simulations by the Monte Carlo method.

A presente pesquisa tem como tema principal a alocação otimizada de Monitores de Qualidade da Energia Elétrica (MQEEs) em sistemas de distribuição para a observação das Variações de Tensão de Curta Duração (VTCDs). Busca-se pela pesquisa apresentar adequações que podem ser facilmente incorporadas aos métodos de alocação que se baseiam no uso de algoritmos inteligentes, neste caso em específico, em Algoritmos Genéticos (AGs), para resolver o problema da alocação de MQEEs. Também como contribuição, a pesquisa apresenta uma técnica para a diminuição do espaço de busca das soluções, imprimindo assim, uma melhoria da observação das VTCDs em Sistemas de Distribuição (SDs), e caracterizando um método simplificado para a alocação desejada. A metodologia como formulada (via AG e método simplificado) foi testada através da sua aplicação nos sistemas de distribuição de 13, 34 e 123 nós, simulados via o ATP (Alternative Transients Program), e provindos da base de dados do IEEE (Institute of Electrical and Electronic Engineers). A pesquisa também foi testada considerando um alimentador real de uma concessionária regional, e validada através de simulações estatísticas pelo Método de Monte Carlo. / The present research has the optimized allocation of Power Quality Monitors in distribution systems as its main subject aimed at voltage sags and swells observation. The work intention is to propose adjustments that can be easily incorporated into the allocation methods based on the use of intelligent algorithms, in this case specifically, the Genetic Algorithms addressing the problem of monitor allocation. Also, as contribution, the research presents a technique to reduce the search space of solutions, thus printing an improvement on the observation of voltage variations in distribution systems and characterizing a simplified method for the desired allocation. The methodology, as formulated (by the genetic algorithm application and the simplified method), was tested through its application in distribution systems of 13, 34 and 123 nodes, simulated on ATP (Alternative Transients Program), and stemmed by the IEEE database (Institute of Electrical and Electronic Engineers). The research was also tested considering a real feeder of a regional utility, and validated through statistical simulations by the Monte Carlo method.