Submitted by Isaac Francisco de Souza Dias (isaac.souzadias@ufpe.br) on 2016-04-15T17:14:47Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) TESE Leonardo Ferreira de Moura.pdf: 4686822 bytes, checksum: 4736c3ce868bd1d0d70bfb18170cebe7 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-04-15T17:14:47Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) TESE Leonardo Ferreira de Moura.pdf: 4686822 bytes, checksum: 4736c3ce868bd1d0d70bfb18170cebe7 (MD5) Previous issue date: 2015-08-31 / O restabelecimento do fornecimento de energia elétrica em situações de contingencia, em sistemas de distribuição de energia, envolve diversas necessidades que o tornam um problema de otimização multiobjectivo com múltiplas restrições. Dentre essas necessidades destaca-se a priorização de fornecimento aos consumidores especiais, quantidade de clientes interrompidos, número de dispositivos a serem manobrados, limite térmico dos condutores, nível de tensão, existência de paralelismo elétrico, opções de transferência disponíveis, localização das equipes e etc. Assim, técnicas para lidar com esse problema devem considerar estes aspectos de forma simultânea nos sistemas de distribuição. Face ao exposto, propõe-se nesse trabalho o estudo e aplicação de uma modelagem matemática para estabelecimento da priorização destas variáveis facilitando o processo de tomada de decisão por parte do operador do sistema elétrico. O método multicritério escolhido para a realização deste trabalho foi o da escola americana denominado de SMARTER (Simple Multi-attribute Rate Technique Exploiting Ranks). / The reestablishment of electricity supply in situations of contingency in power distribution systems, involves a number of requirements that make it a multi-objective optimization problem with multiple constraints. Among these needs stands prioritizing supply to consumers special amount of customers interrupted, number of devices to be handled, thermal limit of the conductors, voltage level, the existence of parallelism electric, transfer options available, location of teams, etc. So, techniques for dealing with this problem should consider these aspects simultaneously in distribution systems. Given the above, this work proposes study and application of a mathematical modeling to establish the prioritization of these variables facilitating the process of decision making by the Electricity System Operator. The multicriteria method chosen for this work was the American School called SMARTER (Simple Multi -attribute Rate Technique Exploiting Ranks).

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.

Os dispositivos Indicadores de Faltas (IFs) contribuem para a melhoria do processo de localização de faltas em alimentadores de distribuição e, consequentemente, para a qualidade do fornecimento de energia elétrica. Todavia, a grande dificuldade de se aplicar tais dispositivos em larga escala está na escassez de metodologias eficientes que apontem em quais pontos do sistema de distribuição eles devem ser instalados. Por isso, o presente trabalho propõe uma abordagem computacional evolutiva capaz de alocar dispositivos IFs em alimentadores primários de distribuição de energia elétrica. De forma mais específica, o problema de se obter o melhor local de instalação é solucionado por meio da técnica de Algoritmos Genéticos (AGs), que busca obter uma configuração eficiente de instalação de IFs no tronco principal do alimentador de distribuição. A metodologia proposta é aplicada a dois alimentadores reais. Aspectos de viabilidade técnica e financeira dos IFs também são analisados. Os resultados apresentados comprovam a eficiência da metodologia proposta. / Fault Indicator (FIs) devices have contributed to improve the location of faults on primary feeders, and consequently the reliability of distribution systems. However, one of the main problems facing their installation in a large scale in a distribution system is the lack of efficient methods to analyze big networks and to pinpoint exactly on which buses these devices should be placed. Thus, this paper proposes an evolutionary computing strategy to solve the problem of fault indicator placement in primary distribution feeders. Specifically, a genetic algorithm (GA) is employed to search for an efficient configuration of FIs, located at the best positions in the main feeder. The proposed methodology was applied in two actual distribution feeders. Technical and financial viability aspects are also analyzed. Finally, the results confirm the efficiency of the GA approach to the FI placement problem.

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.

Os dispositivos Indicadores de Faltas (IFs) contribuem para a melhoria do processo de localização de faltas em alimentadores de distribuição e, consequentemente, para a qualidade do fornecimento de energia elétrica. Todavia, a grande dificuldade de se aplicar tais dispositivos em larga escala está na escassez de metodologias eficientes que apontem em quais pontos do sistema de distribuição eles devem ser instalados. Por isso, o presente trabalho propõe uma abordagem computacional evolutiva capaz de alocar dispositivos IFs em alimentadores primários de distribuição de energia elétrica. De forma mais específica, o problema de se obter o melhor local de instalação é solucionado por meio da técnica de Algoritmos Genéticos (AGs), que busca obter uma configuração eficiente de instalação de IFs no tronco principal do alimentador de distribuição. A metodologia proposta é aplicada a dois alimentadores reais. Aspectos de viabilidade técnica e financeira dos IFs também são analisados. Os resultados apresentados comprovam a eficiência da metodologia proposta. / Fault Indicator (FIs) devices have contributed to improve the location of faults on primary feeders, and consequently the reliability of distribution systems. However, one of the main problems facing their installation in a large scale in a distribution system is the lack of efficient methods to analyze big networks and to pinpoint exactly on which buses these devices should be placed. Thus, this paper proposes an evolutionary computing strategy to solve the problem of fault indicator placement in primary distribution feeders. Specifically, a genetic algorithm (GA) is employed to search for an efficient configuration of FIs, located at the best positions in the main feeder. The proposed methodology was applied in two actual distribution feeders. Technical and financial viability aspects are also analyzed. Finally, the results confirm the efficiency of the GA approach to the FI placement problem.