Submitted by Geandra Rodrigues (geandrar@gmail.com) on 2018-03-19T18:02:26Z No. of bitstreams: 1 saulocustodiodeaquinoferreira.pdf: 1364913 bytes, checksum: efa844157e53551961fc063ecd615818 (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2018-03-21T13:30:23Z (GMT) No. of bitstreams: 1 saulocustodiodeaquinoferreira.pdf: 1364913 bytes, checksum: efa844157e53551961fc063ecd615818 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-03-21T13:30:23Z (GMT). No. of bitstreams: 1 saulocustodiodeaquinoferreira.pdf: 1364913 bytes, checksum: efa844157e53551961fc063ecd615818 (MD5) Previous issue date: 2017-12-04 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / O presente trabalho apresenta uma nova metodologia para a reconfiguração de sistemas de distribuição de energia elétrica através da aplicação da técnica matemática de decomposição de Benders. Esta técnica possibilita dividir o problema global em dois subproblemas, mestre e escravo, que se comunicam através de restrições denominadas cortes, geradas a partir de informações do segundo subproblema e incluídas no primeiro de forma iterativa até que um critério de convergência seja alcançado. O objetivo do problema é a minimização de perdas técnicas na rede de distribuição através de redefinição de sua topologia, observando-se restrições operativas como níveis de tensão, conectividade e radialidade. A redução de perdas é atrativa por implicar em melhores níveis de tensão, menores esforços aos equipamentos do sistema e maior confiabilidade, proporcionando, portanto, benefícios para as concessionárias de distribuição e maior qualidade da energia aos consumidores. O problema de reconfiguração é de programação não linear inteira mista, de difícil tratamento. Na metodologia proposta, o primeiro subproblema determina as decisões de chaveamento considerando-se apenas restrições lineares associadas à topologia da rede, enquanto que o segundo avalia a operação mediante a decisão do primeiro considerando as não linearidades e as restrições de balanço de carga. A vantagem da aplicação da técnica de decomposição é que ela permite a inclusão de incertezas operativas no modelo, como a representação da aleatoriedade das cargas demandadas a rede conforme presente nesse trabalho. A representação destas incertezas é realizada no contexto de reconfiguração robusta, em que a tomada de decisões sobre topologia da rede deve otimizar a operação para o conjunto de cenários pré-definidos. Sistemas conhecidos da literatura especializada são utilizados para a avaliação da metodologia proposta. / This work shows a new methodology for the reconfiguration of electric energy distribution systems by the application of the mathematical technique named Benders decomposition. This technique makes it possible to divide the global problem into two subproblems, master and slave, which communicate with each other through constraints called slices, generated from information of the second subproblem and included in the first one iteratively until a convergence criterion is reached. The objective of the problem is to minimize technical losses in the distribution network by redefining its topology, observing operational constraints such as levels of voltage, connectivity and radiality. Loss reduction is attractive because it implies better voltage levels, less system equipment effort and greater reliability, thus providing benefits to distribution dealers and higher energy quality to consumers. The reconfiguration problem is non-linear mixed integer programming, difficult to process. In the proposed methodology, the first subproblem determines the switching decisions considering only linear constraints associated with the network topology, while the second one evaluates the operation by means of the decision of the first recital considering the nonlinearities and the load balance constraints. The advantage of the application of the proposed technique is that the decomposition model is potential for the representation of operational uncertainties, as well as the load demands according to the present work. The representation of these uncertainties is carried out in the context of robust reconfiguration, in which the decision making on network topology must optimize the operation under scenarios of a predefined set. Systems known in the literature are used for the evaluation of the proposed methodology.