This thesis describes the theory of model predictive control and application of the theory to synchronous drives. It shows explicit and on-line solutions and compares the results with classical vector control structure.

Este trabalho propõe uma abordagem que utiliza uma associação dos métodos de barreira modificada e de pontos interiores primal-dual para a resolução do problema de fluxo de potência ótimo (FPO) reativo. Para isso, foi realizado um levantamento bibliográfico que explicitou os conceitos de otimização aplicados ao sistema estático de energia elétrica e os métodos dual-Lagrangiano, Newton-Lagrangiano, primal-dual barreira logarítmica e de barreira modificada. Na abordagem proposta, as restrições canalizadas são desmembradas em duas desigualdades. Estas são transformadas em igualdades a partir do acréscimo de variáveis de folga ou de excesso, as quais são relaxadas e tratadas pela função barreira modificada. Associa-se a esse problema uma função Lagrangiana. O sistema de equações resultantes das condições de estacionaridade da função Lagrangiana foi resolvido pelo método de Newton. Na implementação computacional foram usadas técnicas de esparsidade. Os sistemas elétricos de potência utilizados para verificar a eficiência da abordagem proposta na solução do problema de FPO reativo em três tipos de testes foram o de 3 barras, os do IEEE 14, 30, 118, 162 e 300 barras, o equivalente CESP 440 kV com 53 barras e o equivalente brasileiro sul-sudeste com 787 barras / This work proposes an approach that uses an association of the methods of modified barrier and primal-dual interior points for the resolution of the reactive optimal power flow (OPF) problem. On this purpose, a bibliographical review was accomplished, which enlightened the optimization concepts applied to the static system of electrical energy and the methods dual-Lagrangian, Newton-Lagrangian, primal-dual logarithmic barrier and modified barrier. In this approach, the bounded constraints are transformed in equalities by adding the non-negative slack variables. Those slack variables are relaxed and handled by the modified barrier function. A Lagrangian function is associated to this problem. The equation sets generated by the first-order necessary conditions of the Lagrangian function, were solved by Newton's method. In the computational implementation, sparsity techniques were used. The electric systems used to verify the efficiency of the approach proposed in the solution of the reative OPF problem in three types of tests were of the 3, IEEE 14, 30, 118, 162 and 300 buses, equivalent CESP 440 kV with 53 buses and the equivalent brazilian south-southeast with 787 buses

Este projeto de pesquisa propõe desenvolver um novo modelo e uma nova abordagem para a resolução do problema da otimização Volt/VAr em redes de distribuição de energia elétrica. A otimização Volt/VAr consiste em, basicamente, determinar os ajustes das variáveis de controle tais como bancos de capacitores chaveados, transformadores com comutação de tap sob carga e reguladores de tensão, de modo a satisfazer, simultaneamente, as restrições de carga e de operação para um dado objetivo operacional. Esse problema, matematicamente, foi formulado como um problema de programação não linear, multiperíodo, e com variáveis contínuas e discretas. Algoritmos de programação não linear foram utilizados com o intuito de aproveitar as vantagens das matrizes altamente esparsas montadas ao longo do método de solução. Para utilizar tais algoritmos, as variáveis discretas são tratadas como contínuas por meio da utilização de funções senoidais que penalizam a função objetivo do problema original enquanto estas não convergirem para algum dos pontos pré-definidos no seu domínio. O caráter multiperíodo do problema, contudo, refere-se à consideração de uma restrição que relaciona os ajustes das variáveis de controle para sucessivos intervalos de tempo na medida em que limita o número de operações de chaveamento desses dispositivos para um período de 24-horas. O estudo fundamenta-se, metodologicamente, em métodos do tipo Primal-Dual Barreira-Logarítmica. Para demonstrar a eficiência do modelo proposto e a robustez dessa abordagem, a partir de dados teóricos obtidos de levantamentos bibliográficos, testes foram realizados em sistemas-teste de 10, 69 e 135 barras, e em um sistema de 442 barras do noroeste do Reino Unido. As implementações computacionais foram feitas nos softwares MATLAB, AIMMS e GAMS, utilizando o solver IPOPT como método de solução. Os resultados mostram que a abordagem proposta para a resolução do problema de programação não linear é eficaz para tratar adequadamente todas as variáveis presentes em problemas de otimização Volt/VAr. / This work proposes a new model and a new approach for solving the Volt / VAr optimization problem in distribution systems. The Volt/VAr optimization consists, basically, to determine the settings of the control variables of switched capacitor banks, on-load tap changer transformers and voltage regulators, in order to satisfy both the load and operational constraints, to a given operational objective. The problem is formulated as a nonlinear programming problem, multiperiod, and with continuous and discrete variables. Nonlinear programming algorithms were used in order to take advantage of the highly sparse matrices built along the solution method. The discrete variables are treated as continuous along the solution method by means of the use of sinusoidal functions that penalize the original objective function while the control variables do not converge to any of the predefined discrete points in its domain. The multiperiod, or dynamic, characteristic of the problem, however, refers to the use of a constraint that relates the settings of the control variables for successive time intervals that limits the control devices switching operations number for a period of 24-hours. The study is based, methodologically, on Primal-Dual Logarithmic Barrier method. To demonstrate the effectiveness of the proposed model and the robustness of this approach, the data were obtained from theoretical literature surveys, and tests were performed on test-systems of 10, 69 and 135 buses, and in a 442 buses located in the Northwest of the United Kingdom. The computational implementation was accomplished in the softwares MATLAB, AIMMS and GAMS, using the IPOPT solver as solution method. The results have shown the approach for solving nonlinear programming problems is effective to appropriate cope with all the variables presented in Volt/VAr optimization problems.

Orientador: Rubén Augusto Romero Lázaro / Resumo: A grande maioria dos sistemas de distribuição de energia elétrica opera de forma radial. Isso significa que cada carga é alimentada por apenas uma subestação por meio de um único caminho. Entretanto, as redes de distribuição apresentam estrutura malhada, de forma que, caso uma contingência ocorra, o restabelecimento do fornecimento possa ser realizado para o maior número possível de consumidores. Os trabalhos que lidam com o problema de planejamento da expansão de sistemas de distribuição, no entanto, geralmente consideram a expansão do sistema para apenas uma topologia radial, sem levar em conta aspectos da restauração do fornecimento para melhoria dos índices de confiabilidade. Nesse contexto, este trabalho aborda o planejamento de sistemas de distribuição considerando aspectos econômicos e de confiabilidade, de forma a incluir a restauração do fornecimento no problema de planejamento da expansão. Na formulação do problema considera-se a expansão de novas subestações, o reforço de subestações existentes, a construção de novos alimentadores em novos caminhos, a troca de condutores existentes e a alocação de geradores distribuídos, além de expansão multiestágio e restauração do fornecimento para melhoria dos índices de confiabilidade. Dois métodos alternativos são propostos para resolver o problema descrito: o primeiro considera modelos matemáticos com diversos graus de precisão, para serem resolvidos por métodos exatos, e o segundo é uma meta-heurística de busca e vizinhança... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: The vast majority of electricity distribution systems are operated radially. This means that each load is supplied by only one substation through a single path. However, distribution networks have a meshed structure so that, in the case of a contingency, the supply is restored to as many customers as possible. The works that deal with the distribution systems expansion planning problem, however, generally consider the expansion of the system for only one radial topology, disregarding the restoration aspects to improve reliability indices. In this context, this work deals with the planning of distribution systems considering economic and reliability aspects, to include the service restoration in the planning problem. In the formulation of the problem, it is considered the expansion of new substations, the reinforcement of existing substations, the construction of new feeders in new paths, the exchange of existing conductors, and the allocation of distribution generation, besides multistage expansion and service restoration to improve the reliability indices of the system. Two alternative methods are proposed to solve the described problem: the first one considers relaxed or approximated mathematical models to be solved by exact methods, and the second one is a variable neighborhood search metaheuristic, which solves the complete model for the problem approximately, without guarantee of optimality. The initial solution of the metaheuristic is generated by a strategy that constr... (Complete abstract click electronic access below) / Doutor

Métodos do tipo Lagrangiano Aumentado são muito utilizados para minimização de funções sujeitas a restrições gerais. Nestes métodos, podemos separar o conjunto de restrições em dois grupos: restrições fáceis e restrições difíceis. Dizemos que uma restrição é fácil se existe um algoritmo disponível e eficiente para resolver problemas restritos a este tipo de restrição. Caso contrário, dizemos que a restrição é difícil. Métodos do tipo Lagrangiano aumentado resolvem, a cada iteração, problemas sujeitos às restrições fáceis, penalizando as restrições difíceis. Problemas de minimização com restrições lineares aparecem com freqüência, muitas vezes como resultados da aproximação de problemas com restrições gerais. Este tipo de problema surge também como subproblema de métodos do tipo Lagrangiano aumentado. Assim, uma implementação eficiente para resolver problemas com restrições lineares é relevante para a implementação eficiente de métodos para resolução de problemas de programação não-linear. Neste trabalho, começamos considerando fáceis as restrições de caixa. Introduzimos BETRA-ESPARSO, uma versão de BETRA para problemas de grande porte. BETRA é um método de restrições ativas que utiliza regiões de confiança para minimização em cada face e gradiente espectral projetado para sair das faces. Utilizamos BETRA (denso ou esparso) na resolução dos subproblemas que surgem a cada iteração de ALGENCAN (um método de lagrangiano aumentado). Para decidir qual algoritmo utilizar para resolver cada subproblema, desenvolvemos regras que escolhem um método para resolver o subproblema de acordo com suas características. Em seguida, introduzimos dois algoritmos de restrições ativas desenvolvidos para resolver problemas com restrições lineares (BETRALIN e GENLIN). Estes algoritmos utilizam, a cada iteração, o método do Gradiente Espectral Projetado Parcial quando decidem mudar o conjunto de restrições ativas. O método do gradiente Espectral Projetado Parcial foi desenvolvido especialmente para este propósito. Neste método, as projeções são computadas apenas em um subconjunto das restrições, com o intuito de torná-las mais eficientes. Por fim, tendo introduzido um método para minimização com restrições lineares, consideramos como fáceis as restrições lineares. Incorporamos BETRALIN e GENLIN ao arcabouço de Lagrangianos aumentados e verificamos experimentalmente a eficiência e eficácia destes métodos que trabalham explicitamente com restrições lineares e penalizam as demais. / Augmented Lagrangian methods are widely used to solve general nonlinear programming problems. In these methods, one can split the set of constraints in two groups: the set of easy and hard constraints. A constraint is called easy if there is an efficient method available to solve problems subject to that kind of constraint. Otherwise, the constraints are called hard. Augmented Lagrangian methods solve, at each iteration, problems subject to the set of easy constraints while penalizing the set of hard constraints. Linearly constrained problems appear frequently, sometimes as a result of a linear approximation of a problem, sometimes as an augmented Lagrangian subproblem. Therefore, an efficient method to solve linearly constrained problems is important for the implementation of efficient methods to solve nonlinear programming problems. In this thesis, we begin by considering box constraints as the set of easy constraints. We introduce a version of BETRA to solve large scale problems. BETRA is an active-set method that uses a trust-region strategy to work within the faces and spectral projected gradient to leave the faces. To solve each iteration\'s subproblem of ALGENCAN (an augmented Lagrangian method) we use either the dense or the sparse version of BETRA. We develope rules to decide which box-constrained inner solver should be used at each augmented Lagrangian iteration that considers the main characteristics of the problem to be solved. Then, we introduce two active-set methods to solve linearly constrained problems (BETRALIN and GENLIN). These methods use Partial Spectral Projected Gradient method to change the active set of constraints. The Partial Spectral Projected Gradient method was developed specially for this purpose. It computes projections onto a subset of the linear constraints, aiming to make the projections more efficient. At last, having introduced a linearly-constrained solver, we consider the set of linear constraints as the set of easy constraints. We use BETRALIN and GENLIN in the framework of augmented Lagrangian methods and verify, using numerical experiments, the efficiency and robustness of those methods that work with linear constraints and penalize the nonlinear constraints.

Este trabalho apresenta uma abordagem do método da função barreira logarítmica (MFBL) para a resolução do problema de fluxo de potência ótimo (FPO). A pesquisa fundamenta-se metodologicamente na função barreira logarítmica e nas condições de primeira ordem de Karush-Kuhn-Tucker (KKT). Para a solução do sistema de equações resultantes das condições de estacionaridade, da função Lagrangiana, utiliza-se o método de Newton. Na implementação computacional utiliza-se técnicas de esparsidade. Através dos resultados numéricos dos testes realizados em 5 sistemas (3, 8, 14, 30 e 118 barras) evidencia-se o potencial desta metodologia na solução do problema de FPO. / This work describes an approach on logarithmic barrier function method to solving the optimal power flow (OPF) problem. Search was based on the logarithmic barrier function and first order conditions of Karush-Kuhn-Tucker (KKT). To solve the equation system, obtained from the stationary conditions of the Lagrangian function, is used the Newton method. Implementation is performed using sparsity techniques. The numerical results, carried out in five systems (3, 8, 14, 30 and 118 bus), demonstrate the reliability of this approach in the solution OPF problem.

Este projeto de pesquisa propõe desenvolver um novo modelo e uma nova abordagem para a resolução do problema da otimização Volt/VAr em redes de distribuição de energia elétrica. A otimização Volt/VAr consiste em, basicamente, determinar os ajustes das variáveis de controle tais como bancos de capacitores chaveados, transformadores com comutação de tap sob carga e reguladores de tensão, de modo a satisfazer, simultaneamente, as restrições de carga e de operação para um dado objetivo operacional. Esse problema, matematicamente, foi formulado como um problema de programação não linear, multiperíodo, e com variáveis contínuas e discretas. Algoritmos de programação não linear foram utilizados com o intuito de aproveitar as vantagens das matrizes altamente esparsas montadas ao longo do método de solução. Para utilizar tais algoritmos, as variáveis discretas são tratadas como contínuas por meio da utilização de funções senoidais que penalizam a função objetivo do problema original enquanto estas não convergirem para algum dos pontos pré-definidos no seu domínio. O caráter multiperíodo do problema, contudo, refere-se à consideração de uma restrição que relaciona os ajustes das variáveis de controle para sucessivos intervalos de tempo na medida em que limita o número de operações de chaveamento desses dispositivos para um período de 24-horas. O estudo fundamenta-se, metodologicamente, em métodos do tipo Primal-Dual Barreira-Logarítmica. Para demonstrar a eficiência do modelo proposto e a robustez dessa abordagem, a partir de dados teóricos obtidos de levantamentos bibliográficos, testes foram realizados em sistemas-teste de 10, 69 e 135 barras, e em um sistema de 442 barras do noroeste do Reino Unido. As implementações computacionais foram feitas nos softwares MATLAB, AIMMS e GAMS, utilizando o solver IPOPT como método de solução. Os resultados mostram que a abordagem proposta para a resolução do problema de programação não linear é eficaz para tratar adequadamente todas as variáveis presentes em problemas de otimização Volt/VAr. / This work proposes a new model and a new approach for solving the Volt / VAr optimization problem in distribution systems. The Volt/VAr optimization consists, basically, to determine the settings of the control variables of switched capacitor banks, on-load tap changer transformers and voltage regulators, in order to satisfy both the load and operational constraints, to a given operational objective. The problem is formulated as a nonlinear programming problem, multiperiod, and with continuous and discrete variables. Nonlinear programming algorithms were used in order to take advantage of the highly sparse matrices built along the solution method. The discrete variables are treated as continuous along the solution method by means of the use of sinusoidal functions that penalize the original objective function while the control variables do not converge to any of the predefined discrete points in its domain. The multiperiod, or dynamic, characteristic of the problem, however, refers to the use of a constraint that relates the settings of the control variables for successive time intervals that limits the control devices switching operations number for a period of 24-hours. The study is based, methodologically, on Primal-Dual Logarithmic Barrier method. To demonstrate the effectiveness of the proposed model and the robustness of this approach, the data were obtained from theoretical literature surveys, and tests were performed on test-systems of 10, 69 and 135 buses, and in a 442 buses located in the Northwest of the United Kingdom. The computational implementation was accomplished in the softwares MATLAB, AIMMS and GAMS, using the IPOPT solver as solution method. The results have shown the approach for solving nonlinear programming problems is effective to appropriate cope with all the variables presented in Volt/VAr optimization problems.

Este trabalho tem por objetivo estudar e analisar a influência do parâmetro de barreira e de seu fator de correção no processo de convergência dos métodos de pontos interiores primal-dual, primal-dual barreira modificada e primal-dual barreira modificada com as técnicas preditor-corretor e Newton composto. A grande motivação para o desenvolvimento desta pesquisa está relacionada com a busca de métodos eficientes para resolver problemas de otimização de programação não-linear, existentes na área de engenharia elétrica mais especificamente na operação de sistemas elétricos de potência. Esses métodos foram aplicados a um problema de programação não-linear e aos sistemas elétricos de três e de trinta barras para analisar a sensibilidade em relação ao parâmetro de barreira e ao seu fator de correção. / This work has for objective to study and to analyze the influence of the barrier parameter and its correction factor in the convergence process of the methods primal-dual interior point, primal-dual modified barrier and primal-dual barrier modified with the techniques predictor-corrector and composed Newton. The great motivation for the development of this research is related with the search of efficient methods to solve nonlinear programming optimization problems, existent in the area of electric engineering more specifically in the operation of power systems. Those methods were applied to a nonlinear programming problem and the electric systems of three and thirty buses to analyze the sensibility in relation to the barrier parameter and its correction factor.

Este trabalho propõe um novo modelo e uma nova abordagem para resolução do problema de fluxo de potência ótimo reativo com variáveis de controle discretas e restrições de atuação de dispositivos de controle de tensão. Matematicamente, esse problema é formulado como um problema de programação não linear com variáveis contínuas e discretas e restrições de complementaridade, cuja abordagem para resolução proposta neste trabalho se baseia na resolução de uma sequência de problemas modificados pelo algoritmo da função Lagrangiana barreira modificada-penalidade-discreto. Nessa abordagem, o problema original é modificado da seguinte forma: 1) as variáveis discretas são tratadas como contínuas por funções senoidais incorporadas na função objetivo do problema original; 2) as restrições de complementaridade são transformadas em restrições de desigualdade equivalentes; e 3) as restrições de desigualdade são transformadas em restrições de igualdade a partir do acréscimo de variáveis de folga não negativas. Para resolver o problema modificado, a condição de não negatividade das variáveis de folga é tratada por uma função barreira modificada com extrapolação quadrática. O problema modificado é transformado em um problema Lagrangiano, cuja solução é determinada a partir da aplicação das condições necessárias de otimalidade. No algoritmo da função Lagrangiana barreira modificada-penalidade-discreto, uma sequência de problemas modificados é resolvida até que todas as variáveis do problema modificado associadas às variáveis discretas do problema original assumam valores discretos. Para demonstrar a eficácia do modelo proposto e a robustez dessa abordagem para resolução de problemas de fluxo de potência ótimo reativo, foram realizados testes com os sistemas elétricos IEEE de 14, 30, 57 e 118 barras e com o sistema equivalente CESP 440 kV de 53 barras. Os resultados mostram que a abordagem para resolução de problemas de programação não linear proposta é eficaz no tratamento de variáveis discretas e restrições de complementaridade. / This work proposes a novel model and a new approach for solving the reactive optimal power flow problem with discrete control variables and voltage-control actuation constraints. Mathematically, such problem is formulated as a nonlinear programming problem with continuous and discrete variables and complementarity constraints, whose proposed resolution approach is based on solving a sequence of modified problems by the discrete penalty-modified barrier Lagrangian function algorithm. In this approach, the original problem is modified in the following way: 1) the discrete variables are treated as continuous by sinusoidal functions incorporated into the objective function of the original problem; 2) the complementarity constraints are transformed into equivalent inequality constraints; and 3) the inequality constraints are transformed into equality constraints by the addition of non-negative slack variables. To solve the modified problem, the non-negativity condition of the slack variables is treated by a modified barrier function with quadratic extrapolation. The modified problem is transformed into a Lagrangian problem, whose solution is determined by the application of the first-order necessary optimality conditions. In the discrete penalty- modified barrier Lagrangian function algorithm, a sequence of modified problems is successively solved until all the variables of the modified problem that are associated with the discrete variables of the original problem assume discrete values. The efectiveness of the proposed model and the robustness of this approach for solving reactive optimal power flow problems were verified with the IEEE 14, 30, 57 and 118-bus test systems and the 440 kV CESP 53-bus equivalent system. The results show that the proposed approach for solving nonlinear programming problems successfully handles discrete variables and complementarity constraints.

Este trabalho tem por objetivo estudar e analisar a influência do parâmetro de barreira e de seu fator de correção no processo de convergência dos métodos de pontos interiores primal-dual, primal-dual barreira modificada e primal-dual barreira modificada com as técnicas preditor-corretor e Newton composto. A grande motivação para o desenvolvimento desta pesquisa está relacionada com a busca de métodos eficientes para resolver problemas de otimização de programação não-linear, existentes na área de engenharia elétrica mais especificamente na operação de sistemas elétricos de potência. Esses métodos foram aplicados a um problema de programação não-linear e aos sistemas elétricos de três e de trinta barras para analisar a sensibilidade em relação ao parâmetro de barreira e ao seu fator de correção. / This work has for objective to study and to analyze the influence of the barrier parameter and its correction factor in the convergence process of the methods primal-dual interior point, primal-dual modified barrier and primal-dual barrier modified with the techniques predictor-corrector and composed Newton. The great motivation for the development of this research is related with the search of efficient methods to solve nonlinear programming optimization problems, existent in the area of electric engineering more specifically in the operation of power systems. Those methods were applied to a nonlinear programming problem and the electric systems of three and thirty buses to analyze the sensibility in relation to the barrier parameter and its correction factor.