Made available in DSpace on 2014-06-11T19:30:51Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2013-07-12Bitstream added on 2014-06-13T20:40:38Z : No. of bitstreams: 1 antunes_jf_dr_ilha.pdf: 2867370 bytes, checksum: 4061f263eed9e3cabe23c0527e8e7565 (MD5) / Previsão de cargas é uma atividade indispensável para o funcionamento dos sistemas de energia elétrica e contribuem para o planejamento e a operação, visando garantir o fornecimento de energia aos consumidores de forma segura, confiável e econômica. A previsão a curto prazo ajuda a estimar o fluxo de carga, tomar decisões de prevenção de sobrecargas, entre outras ações que são rotineiramente executadas. Para realizar a previsão é necessário identificar os padrões do comportamento de consumo e da sua relação com as variáveis externas do ambiente no sistema. A maioria dos estudos de previsões de cargas é realizada utilizando métodos estatísticos, onde é necessário modelar a carga matematicamente. Apesar de fornecerem bons resultados utilizam métodos complexos é de difícil modelagem. As técnicas de inteligência artificial proporcionam uma nova ferramenta, capazes de modelar uma grande quantidade de dados de cargas e construir a relação entre as variáveis do sistema de forma automática. Dentre essas técnicas inteligentes destacam-se as redes neurais e a lógica fuzzy que são utilizadas para previsão de cargas. Nesta pesquisa, apresenta-se um método de previsão multinodal (em vários pontos de interesse da rede elétrica) de carga elétrica, de curto prazo, utilizando uma rede neural artificial baseada na arquitetura ART (Adaptive Resonance Theory), denominada de rede neural ART-ARTMAP Fuzzy. As redes neurais ART apresentam características fundamentais, a estabilidade e a plasticidade, para treinar e prever de forma rápida e confiável. O método proposto foi implementado na plataforma MATLAB, onde foi possível realizar a previsão de cargas, por exemplo, de um sistema composto por nove subestações. Como forma de avaliar os resultados obtidos pela previsão, foi calculada... / Load forecasting is an essential activity for the operation of electric power systems and contribute to the planning and operation in order to ensure the supply of electricity to consumers in a secure, reliable and economical way. The short-term forecasting aids estimating the load flow, makes decisions to prevent overloads, among other actions that are routinely performed. It is necessary to identify the consumer behavior patterns and the relationship with the external environment variables of the system to perform the forecasting. The estimated load is determined via the following predictors. Many studies of load forecasting use statistical methods, where it is necessary to mathematically model the load. While providing good results in using complex methods it is difficult to model. The artificial intelligence techniques provided a new tool capable of modeling a large amount of data loads and build the relationship between the variables of the system. Among these intelligent techniques there are the neural networks and fuzzy logic which are used to load forecasting. This research presents a method for short-term multinodal electrical load forecasting (at various points of main interest), using an artificial neural network architecture based on ART (Adaptive Resonance Theory) neural network called ART-ARTMAP Fuzzy. ART neural networks have fundamental characteristics, stability and plasticity, to train and provide fast and reliable results. The method was implemented in Matlab platform where it was possible to perform the prediction, for example, for a system composed of nine substations. In order to evaluate the results obtained by the predictions the maximum percentage error of the forecast and the average percentage error were calculated. Historical load data yielded by the Electricity Commission of New Zealand are used to execute the training and... (Complete abstract click electronic access below)

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:30:52Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2006-07-21Bitstream added on 2014-06-13T19:00:51Z : No. of bitstreams: 1 amorim_ea_dr_ilha.pdf: 1200042 bytes, checksum: 598a8d060889d642964ac8c022c167e1 (MD5) / Esta pesquisa tem por objetivo o desenvolvimento de uma ferramenta computacional para a solução do problema de Fluxo de Potência Ótimo Multimercado (FPOM). O problema de fluxo de potência ótimo mutimercado é decomposto em vários subproblemas, uma para cada, submercado que compõe o sistema de potência interconectado. O modelo de decomposição utilizado permite resolver o problema de FPO considerando-se os modelos de mercado desverticalizados e centralizados e os desverticalizados e descentralizados. Neste contexto, a pesquisa desenvolvida considera o novo esquema de funcionamento dos mercados de energia elétrica, no qual é vi freqüentemente desejável preservar a autonomia de cada um dos submercados que compõem o sistema de potência multimercado. O problema de FPO proposto é modelado como um problema de otimização não-linear inteiro misto, com variáveis de controle contínuas e discretas e têm ênfase no despacho econômico da geração de potência ativa e nos ajustes dos controles de tensão. Além disso, este modelo de FPO trata os subproblemas ativo e reativo simultaneamente. Para a sua solução é apresentado um algoritmo evolutivo multiobjetivo, baseado no NSGA (Nondominated Sorting Genetic Algorithm), pois características do problema abordado dificultam a sua solução através das técnicas baseadas em programação matemática e justificam a escolha da metaheurística multiobjetivo. / This research is aimed at developing a computational tool for the solution of the Multimarket Optimal Power Flow (MOPF) problem. The multimarket optimal power flow problem is decomposed in various subproblems, one for each submarket that is part of the interconnected power system. The decomposition model used here allows solving the OPF problem considering the deregulated and centralized, and the deregulated and decentralized market models. In this context, the developed research takes into account the new functioning scheme of the electric power markets, viii where it is frequently desirable to preserve the autonomy of each one of those submarkets that compose the multimarket power system. The proposed OPF problem is modeled as a mixed integer non-linear optimization problem with continuous and discrete control variables, emphasizing the economic dispatch of the active power generation and the voltage control adjustments. In addition, this model of OPF deals simultaneously with the active and reactive subproblems. For its solution, a multiobjective evolutionary algorithm based on the NSGA (Nondominated Sorting Genetic Algorithm) is presented. The characteristics of the problem make difficult the utilization of techniques based on mathematical programming, justifying the adoption of a multiobjective metaheuristic.

Orientador: Marina Lavorato de Oliveira / Banca: Fábio Bertequini Leão / Banca: Fernanda Caseño Lima Trindade / Resumo: Este trabalho apresenta um modelo de programação cônica de segunda ordem inteira mista como uma nova abordagem, para o problema do controle ótimo de Volt/VAr em sistemas de distribuição de energia elétrica trifásicos. O principal objetivo é minimizar as perdas operacio- nais do sistema mediante o ajuste adequado do número de ações realizadas pelos comutadores de tap dos transformadores sobre carga, bancos chaveados de capacitores, reguladores de ten- são, a geração de potência ativa e reativa pelos geradores distribuídos e a operação das chaves seccionadoras controladas remotamente. Para encontrar o conjunto ótimo de variáveis de cada dispositivo de controle, o modelo proposto considera dois estados de operação, o estado nor- mal (estado com os geradores fornecendo energia no sistema) e o estado de contingência. O estado de contingência considera a desconexão dos geradores causada por um distúrbio no sis- tema, o que obriga às empresas distribuidoras requerer a desconexão destas fontes de energia. O problema proposto é um problema muito complexo de programação não linear inteira mista, portanto é reformulado como outro problema, problema em que algumas expressões são linea- rizadas e outras relaxadas, o que resulta em um modelo matemático de programação cônica de segunda ordem inteiro misto. A solução ótima obtida pelo modelo proposto é encontrada utili- zando solvers comerciais para programação linear inteira mista. Os resultados obtidos mostram eficiência e robustez da formulação matemática / Abstract: This work presents a mixed-integer second-order conic programming model as a new approach to the optimal control of the Volt / VAr problem in three-phase electric distribution systems. The main goal is to minimize the active energy losses by the best suited adjustment of the num- ber of switching by the on-load transformer tap changers, switchable capacitor banks, voltage regulators, the generation of the active and reactive power by distributed generators and the operation of remotely controlled switches. In order to calculate the optimal set of variables of each control device, the model considers two operating states, the normal state (state with the generators providing energy in the system) and the contingency state. The contingency state considers the disconnection of the generators caused by a disturbance in the system, which re- quires the disconnection of these sources of energy. The proposed problem is a very complex mixed integer nonlinear programming problem, so it is reformulated as another problem, pro- blem in which some expressions are linearized and other relaxed, resulting in a mathematical model of mixed-integer second-order conic programming. The optimal solution by the propo- sed model was found using commercial mixed integer linear programming solvers. The results show the efficiency and robustness of the mathematical formulation / Mestre

Dissertação (mestrado) -Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. / Made available in DSpace on 2012-10-18T01:09:01Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2014-09-25T18:24:53Z : No. of bitstreams: 1 172770.pdf: 9937231 bytes, checksum: a485f56a6bda3f2a45ea2f582526b27c (MD5) / Este trabalho descreve o desenvolvimento de uma ferramenta inteligente, denominada RECOMP, de apoio aos operadores dos Centros de Operação de Estações (COE) na tarefa de recompor o sistema elétrico na etapa fluente. A complexidade do problema de recomposição e a existência de Instruções de Operação (IO) com regras que orientam a ação dos operadores no controle restaurativo, tornam a técnica de sistemas especialistas apropriada à esta tarefa. O uso de um sistema especialista para apoio aos operadores agiliza o processo e reduz os riscos de erro humano durante a seqüência de manobras a fim de restaurar o sistema após contingências com desligamentos definitivos. O sistema desenvolvido utilizou como sistema teste a rede de transmissão da região de Ponta Grossa, Paraná, do sistema da COPEL, e suas potencialidades foram avaliadas por operadores deste COE. Por possuir a ferramenta desenvolvida as características de simplicidade na utilização, rapidez de execução e interface amigável, existe a possibilidade de aplicá-la também ao treinamento de operadores.

Tese (doutorado) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Coordenação dos Programas de Pos-Graduação em Engenharia / Made available in DSpace on 2012-10-16T07:31:09Z (GMT). No. of bitstreams: 0

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. / Made available in DSpace on 2012-10-24T19:49:17Z (GMT). No. of bitstreams: 1 262887.pdf: 1725135 bytes, checksum: 964e3c6700ed838cef43ce6073d99af1 (MD5) / No primeiro momento deste trabalho são apresentados os principais tipos de redes elétricas. Em seguida são desenvolvidas as etapas do planejamento do sistema elétrico de distribuição, definindo os critérios que deverão ser levados em consideração neste planejamento. Com objetivo central, o presente trabalho trata da adaptação de uma metodologia de gerenciamento de projeto aplicado especialmente ao planejamento do sistema elétrico de distribuição, com base nos padrões já definidos pela organização mundial "Project Management Institute" (PMI) através do "Project Management Body of Knowledge" PMBOK. Seu objetivo consiste em disponibilizar ferramentas para planejar, acompanhar e monitorar todo o processo do planejamento do sistema elétrico de distribuição, deste modo, minimizando os custos e os tempos envolvidos. Esta metodologia é aplicada num procedimento interativo de acompanhamento e monitoramento de projetos de P&D, visando mostrar todas as etapas que um projeto de P&D deve passar em uma concessionária de energia elétrica. Toda a parte de planejamento e controle é feita através do software Microsoft Project, aplicando os conceitos preconizados pelo PMBOK, quando fica evidente que um planejamento feito adequadamente propicia a menor quantidade de falhas, obtendo maior chance de sucesso na sua fase de execução.

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2010 / Made available in DSpace on 2012-10-25T09:16:45Z (GMT). No. of bitstreams: 1 286903.pdf: 3179531 bytes, checksum: 147f57bbf31752db925e7f566b471e5b (MD5) / O problema da programação diária da operação de sistemas hi-drotérmicos tem como objetivo definir quais unidades devem estar operando, os respectivos níveis de geração, em cada hora do dia seguinte, com o propósito de atender à demanda ao longo do dia, às restrições operativas das usinas e dos reservatórios e às restrições elétricas do sistema ao menor custo operativo. Uma característica desafiante do problema da programação consiste em obter uma solução de boa qualidade com um custo computa-cional moderado. A obtenção de uma solução dessa natureza requer uma modelagem detalhada de todos os elementos de ge-ração e transmissão do sistema hidrotérmico. Em consequência, o problema de otimização resultante possui um elevado grau de complexidade, o qual pode ser decomposto em subproblemas menores, com características distintas e mais fáceis de serem so-lucionados. Neste trabalho, a estratégia de solução proposta para o problema da programação diária está baseada nas metodologi-as da Relaxação Lagrangeana e do Lagrageano Aumentado. Essa estratégia de solução proposta para o problema da programação diária é analisada em uma configuração hidrotérmica, extraída do sistema elétrico brasileiro. / The daily operation programming problem of hydrothermal systems aims to define which units should be in operation, the respective generation levels at each hour of the day, with the purpose of matching the demand, and meeting the operating plants constraints, the reservoir constraints and the electrical system constraints at the minimum operative cost. A challenging feature of this programming problem consists of obtaining a solution with good quality and moderate computational burden. In order to obtain a good solution, a detailed modeling of the generation and the transmission system is required. Consequently, the resulting optimization problem has a high degree of complexity, which can be decomposed into smaller subproblems, with distinctive characteristics and easier to solve. In this work, the proposed strategy of solution to the daily programming problem is based on the Lagrangian Relaxation and Augmented Lagrangian methods. This proposed strategy to the daily programming problem is analyzed in a hydrothermal setting, extracted from the Brazilian electrical system.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnologico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2010 / Made available in DSpace on 2012-10-25T11:38:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 290260.pdf: 1548281 bytes, checksum: 9106e1a7c38e319431bf4b17c840682e (MD5) / À medida que os competitivos e instáveis mercados de eletricidade se consolidam, os geradores, comercializadores, consumidores livres e distribuidores de energia elétrica buscam maior certeza nos custos e receitas de suas empresas por meio da prática de hedgingna contratação e comercialização. Objetivos estes envolvem monitoramento, quantificação e controle dos riscos de comercialização nos mercados atacadista e varejista que, por sua vez, requerem ferramentas apropriadas de gerenciamento. As funções objetivo para a otimização de um portfólio de energia devem levar em conta medidas que demonstrem a expectativa do retorno dos investimentos e também medidas que indiquem a exposição dos agentes no mercado, ou seja, considerar riscos. A partir dessa conclusão, a presente dissertação apresenta uma modelagem integrada do problema de definição de estratégia de comercialização de energia elétrica do ponto de vista de um agente gerador, tendo por objetivo maximizar a receita do vendedor pela adequada relação risco-benefício. Técnicas de otimização utilizando programação linear em conjunto com simulações de risco são as bases do modelo. / As the unstable and competitive electricity markets consolidate, generators, marketers, distributors and free consumers of electricity seek greater certainty on costs and revenues of their businesses through the practice of hedging in hiring and marketing. These goals involve monitoring, measuring and controlling the risks of marketing in retail and wholesale markets, which in turn require appropriate management tools. The objective functions for optimizing a portfolio of energy must take into account measures that demonstrate the expected return of investment and measures that indicate the exposure of market players, ie to consider risks. From this conclusion, this paper presents an integrated modeling of the problem of defining the marketing strategy of electric power from the viewpoint of an agent generator, aiming to maximize revenue from the seller adequate risk-benefit ratio. Optimization techniques using linear programming together with simulations of risk are the basis of the model.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2011 / Made available in DSpace on 2012-10-26T03:29:01Z (GMT). No. of bitstreams: 1 289429.pdf: 1857006 bytes, checksum: 276fab7c275b312a86db7db221634055 (MD5) / O presente trabalho aborda o desenvolvimento e a aplicação de metodologia multicritério de forma a estabelecer a hierarquização de reforços, autorizados ou com previsão de serem autorizados, pelo Órgão Regulador Brasileiro, contemplando subestações e linhas de transmissão. O algoritmo utilizado, por meio do método Analytic Hierarchy Process (AHP), mensura o grau de valor que cada reforço agrega à empresa, considerando a ótica do transmissor, representado por meio de um conjunto de critérios aplicados de maneira simultânea apoiando o processo decisório referente à gestão dos mesmos. A metodologia desenvolvida foi aplicada a um sistema de transmissão com mais de uma centena de reforços de uma companhia de transmissão do sudeste brasileiro, e visa apoiar decisões que permitam o melhor retorno ao citado agente e ao sistema elétrico, contemplando a legislação em vigor, as incertezas inerentes ao processo e a avaliação dos aspectos técnicos.

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. / Made available in DSpace on 2012-10-22T14:48:51Z (GMT). No. of bitstreams: 1 226182.pdf: 10757852 bytes, checksum: 9e642a05d127c470296e245229aad939 (MD5) / Este trabalho traz novas contribuições aos métodos para localização de faltas em alimentadores de distribuição. Características peculiares como a presença de derivações laterais, a não-homogeneidade, e a não-transposição dos alimentadores devem ser levadas em conta na implementação de ferramentas com tal finalidade. Os algoritmos existentes que empregam componentes fundamentais de tensões e correntes como dados de entrada apresentam limitações relacionadas com a eficiência do processo e a precisão dos resultados, principalmente para valores significativos da resistência de falta. Isso motivou o desenvolvimento de três metodologias inovadoras. Os dois primeiros métodos são analíticos e destinados à localização de faltas de baixa impedância, sendo um método direto e outro iterativo. Dessa forma, mais de uma alternativa pode ser testada em um determinado alimentador para localizar esse tipo de falta. O terceiro método emprega redes neurais artificiais para localizar faltas de alta-impedância, onde os métodos tradicionais não são tidos como adequados. Foi desenvolvida uma arquitetura modular de redes neurais que possibilita melhorar a capacidade de generalização das mesmas no problema, reduzir o número de exemplos necessários ao treinamento, e tornar mais adequado o seu emprego em alimentadores com derivações laterais. Um pacote computacional com todas as ferramentas desenvolvidas foi implementado. Os resultados obtidos demonstram a relevância das propostas.