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 trabalho propõe estudos de casos em sistemas de energia elétrica por meio do Fluxo de Potência Ótimo (FPO) e da Análise de Sensibilidade em diferentes cenários de operação. Para isso, foram obtidos dados teóricos, a partir de levantamento bibliográfico, que explicitaram os conceitos de otimização aplicados ao sistema estático de energia elétrica. A pesquisa fundamentou-se metodologicamente no método primal-dual barreira logarítmica e nas condições necessárias de primeira-ordem de Karush-Kuhn-Tucker (KKT) para o problema de FPO, e no teorema proposto por Fiacco (1976) para a Análise de Sensibilidade. Os sistemas de equações resultantes das condições de estacionaridade, da função Lagrangiana, foram resolvidos pelo método de Newton. Na implementação computacional foram usadas técnicas de esparsidade. Estudos de casos foram realizados nos sistemas 3, IEEE 14, 30, 118, 300 barras e no equivalente CESP 440 kV com 53 barras, em que foi verificada a eficiência das técnicas apresentadas. / This work proposes a study of cases in power systems by Optimal Power Flow (OPF) and Sensitivity Analysis in different operation scenarios. For this purpose, theoretical data were obtained, starting from a bibliographical review, which enlightened the optimization concepts applied to the static system of electrical energy. The research was methodologically based on the primal-dual logarithmic barrier method and in the first-order necessary Karush-Kuhn-Tucker conditions to the OPF problem and in the theorem proposed by Fiacco (1976) to the Sensitivity Analysis. 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. Studies of cases were carried out in the 3, IEEE 14, 30, 118, 300 buses and in the equivalent CESP 440 kV 53 bus, where the efficiency of the presented techniques was verified.

Neste trabalho propomos uma abordagem computacional especificamente talhada para a solução de problemas de programação matemática discreta-mista com restrições de equilíbrio (MPEC). Para isso, inicialmente, transformamos o MPEC discreto-misto em uma sequência de MPECs contínuos. Na formulação dos MPECs contínuos, inserimos restrições de igualdade e de desigualdades artificias, as quais nos permitem considerar as variáveis discretas como contínuas. Cada MPEC contínuo é transformado em um problema de programação não-linear (PNL) padrão. Isso é feito por meio da reformulação das restrições de complementaridade originais do MPEC contínuo em um conjunto equivalente de restrições usuais de desigualdade. As restrições de igualdade originais do PNL são tratadas por meio da função lagrangiana clássica, as restrições de igualdade artificiais associada às variáveis discretas do PNL são tratadas por meio de uma técnica variante do método de penalidades clássico e as restrições de desigualdade artificias e originais do problema são tratadas por meio do método de reescalamento não-linear integrado proposto neste trabalho. Cada PNL é resolvido por meio de uma abordagem primal-dual do método de reescalamento não-linear integrado (PDRNLI) com atualização dinâmica dos parâmetros e com a estratégia de convergência global proposta. O método PDRNLI é aplicado ao problema de fluxo de potência ótimo reativo com restrições de atuação de dispositivo de controle de tensão associado aos sistemas elétricos IEEE-14, IEEE-30 e IEEE-118 barras. Os resultados numéricos comprovam a eficiência do método PDRNLI proposto para a solução do problema. / In this work we propose a computational approach specifically tailored for solving mixed-discrete mathematical problems with equilibrium constraints (MPEC). For such a purpose, we initially transform the mixed-discrete MPEC problem into a sequence of continuous MPEC problems. In the formulation of the continuous MPECs, we insert artificial equality and inequality constraints, which allow us handling discrete variables as continuous ones. Each continuous MPEC is transformed into a standard nonlinear programming problem (NLP). This is performed by reformulating the original complementarity constraints of the continuous MPEC problems into an equivalent system of standard inequality constraints. The original equality constraints of the NLP problem are handled by means of the classical lagrangian function, while the artificial equality constraints associated with the discrete variables are handled by means of a variant of the classic penalty method. The original and artificial inequality constraints are handled by means of the integrated nonlinear rescaling method proposed in this work. Each NLP is solved by means of a primal-dual version of the integrated nonlinear rescaling approach (PDINLR), with dynamic updating of parameters together with proposed a global convergence strategy. The PDINLR method is applied to the reactive optimal power flow problem with additional constraints associated with the actuation of voltage control devices for the associated with IEEE-14, 30 and 118 bus electrical systems. Numerical results assure the efficiency of the method PDINLR proposed for solving the problem.

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.

Submitted by Marina Teixeira Costa null (marinateixeiracosta@gmail.com) on 2017-02-14T14:27:15Z No. of bitstreams: 1 Dissertação MARINA 12.pdf: 1807218 bytes, checksum: 95bc28b832360cf51847512b47b234d8 (MD5) / Approved for entry into archive by LUIZA DE MENEZES ROMANETTO (luizamenezes@reitoria.unesp.br) on 2017-02-14T15:29:56Z (GMT) No. of bitstreams: 1 costa_mt_me_bauru.pdf: 1807218 bytes, checksum: 95bc28b832360cf51847512b47b234d8 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-02-14T15:29:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1 costa_mt_me_bauru.pdf: 1807218 bytes, checksum: 95bc28b832360cf51847512b47b234d8 (MD5) Previous issue date: 2016-12-16 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / O problema de Fluxo de Potência Ótimo determina a melhor condição de operação de um sistema elétrico de potência. Há diferentes classes de problemas de Fluxo de Potência Ótimo de acordo com os tipos de funções a serem otimizadas, e os conjuntos de controles e de restrições utilizados. Dentre elas, dá-se destaque ao problema de Fluxo de Potência Ótimo com Restrição de Segurança, o qual é uma importante ferramenta para os Operadores dos Sistemas de Transmissão, tanto para o planejamento operacional, quanto para a precificação da energia. Seu objetivo é minimizar os custos operacionais de geração de energia levando em consideração as restrições decorrentes da operação do sistema sob um conjunto de contingências. Ele é formulado como um problema de otimização não linear, não-convexo de grande porte, com variáveis contínuas e discretas. Neste trabalho investiga-se este problema em relação à sua formulação, dificuldades computacionais e método de solução. Para um tratamento do problema mais próximo à realidade adotam-se alguns controles como variáveis discretas, ou seja, os taps dos transformadores. Estes são tratados através de um método que penaliza a função objetivo quando as variáveis discretas assumem valores não discretos. Desta forma, o problema não linear discreto é transformado em um problema contínuo e o método Primal-Dual Barreira Logarítmica é utilizado em sua resolução. Testes computacionais são apresentados com o problema de Fluxo de Potência Ótimo com Restrição de Segurança associado ao sistema teste IEEE 14 barras em três etapas de teste. Os resultados obtidos e as comparações realizadas comprovam a eficiência do método de resolução escolhido / The Optimum Power Flow problem determines the best operating condition of an electric power system. There are different classes of Optimal Power Flow problems according to the types of functions to be optimized, and the sets of controls and constraints used. Among them, the problem of Optimal Power Flow with Security Constraint is highlighted, which is an important tool for the Transmission System operators, both for operational planning and for energy pricing. Its objective is to minimize the operational costs of power generation taking into account the constraints arising from the operation of the system under a set of contingencies. It is formulated as a nonlinear, nonconvex large optimization problem, of continuous and discrete variables. In this work, the problem in relation to its formulation, computational difficulties and solution method is investigated. For a treatment of the problem closest to the reality, some controls such as discrete variables, i.e. the taps of the transformers, are used. These are treated by a method that penalizes the objective function when the discrete variables assume non-discrete values. Thus, the discrete nonlinear problem is transformed into a continuous problem and the Primal-Dual Logarithmic Barrier method is used in its resolution. Computational tests are performed with the optimal power flow problem with security constraint associated with the test system of IEEE 14 bars in three test stages. The obtained results and the realized comparisons prove the efficiency of the chosen resolution method.

Neste trabalho propomos uma abordagem computacional especificamente talhada para a solução de problemas de programação matemática discreta-mista com restrições de equilíbrio (MPEC). Para isso, inicialmente, transformamos o MPEC discreto-misto em uma sequência de MPECs contínuos. Na formulação dos MPECs contínuos, inserimos restrições de igualdade e de desigualdades artificias, as quais nos permitem considerar as variáveis discretas como contínuas. Cada MPEC contínuo é transformado em um problema de programação não-linear (PNL) padrão. Isso é feito por meio da reformulação das restrições de complementaridade originais do MPEC contínuo em um conjunto equivalente de restrições usuais de desigualdade. As restrições de igualdade originais do PNL são tratadas por meio da função lagrangiana clássica, as restrições de igualdade artificiais associada às variáveis discretas do PNL são tratadas por meio de uma técnica variante do método de penalidades clássico e as restrições de desigualdade artificias e originais do problema são tratadas por meio do método de reescalamento não-linear integrado proposto neste trabalho. Cada PNL é resolvido por meio de uma abordagem primal-dual do método de reescalamento não-linear integrado (PDRNLI) com atualização dinâmica dos parâmetros e com a estratégia de convergência global proposta. O método PDRNLI é aplicado ao problema de fluxo de potência ótimo reativo com restrições de atuação de dispositivo de controle de tensão associado aos sistemas elétricos IEEE-14, IEEE-30 e IEEE-118 barras. Os resultados numéricos comprovam a eficiência do método PDRNLI proposto para a solução do problema. / In this work we propose a computational approach specifically tailored for solving mixed-discrete mathematical problems with equilibrium constraints (MPEC). For such a purpose, we initially transform the mixed-discrete MPEC problem into a sequence of continuous MPEC problems. In the formulation of the continuous MPECs, we insert artificial equality and inequality constraints, which allow us handling discrete variables as continuous ones. Each continuous MPEC is transformed into a standard nonlinear programming problem (NLP). This is performed by reformulating the original complementarity constraints of the continuous MPEC problems into an equivalent system of standard inequality constraints. The original equality constraints of the NLP problem are handled by means of the classical lagrangian function, while the artificial equality constraints associated with the discrete variables are handled by means of a variant of the classic penalty method. The original and artificial inequality constraints are handled by means of the integrated nonlinear rescaling method proposed in this work. Each NLP is solved by means of a primal-dual version of the integrated nonlinear rescaling approach (PDINLR), with dynamic updating of parameters together with proposed a global convergence strategy. The PDINLR method is applied to the reactive optimal power flow problem with additional constraints associated with the actuation of voltage control devices for the associated with IEEE-14, 30 and 118 bus electrical systems. Numerical results assure the efficiency of the method PDINLR proposed for solving the problem.

Este trabalho tem como objetivo realizar um estudo de alocação de unidades termoelétricas em sistemas elétricos de potência (SEP). O fluxo de potencia ótimo (FPO) foi utilizado para se obter o ponto ótimo de operação para o sistema e os multiplicadores de Lagrange associados às restrições. Os multiplicadores de Lagrange indicam a sensibilidade entre a função objetivo e a restrição a ele associada. Esta sensibilidade indica, quais as barras do sistema, são candidatas à alocação de novas usinas termoelétricas. Testes nos sistemas de 5 barras, IEEE 14 barras, IEEE 30 barras, equivalente CESP 440 kV de 53 barras e IEEE 118 barras comprovam a eficiência da abordagem, a qual poderá ser utilizada em estudos de planejamento da expansão do sistema. / The aim of this paper is to present a study of thermoelectrical generation allocation in electric power systems. The optimal power flow (OPF) was used to evaluate the optimal operation point for the power system and also Lagrange multipliers associated with the constraints. The Lagrange multipliers are the sensitivity between the objective function and its constraints. This sensitivity is used to verify in a power system where is the best place to incentive the allocation of new thermoelectrical power plants. Tests on the systems: 5 buses, IEEE 14 buses, IEEE 30 buses, equivalent CESP 440kV 53 buses and IEEE 118 buses showed the efficiency of the presented approach. This method of analyzing the system can be used in study of expansion planning system.

Este trabalho descreve uma abordagem do método primal-dual barreira logarítmica (MPDBL) associado ao método de Newton modificado para a resolução do problema de fluxo barreira logarítmica e nas condições de primeira ordem de Karush-Kuhn-Tucker (KKT). O sistema de equações resultantes das condições de estacionaridade, da função Lagrangiana, foi resolvido pelo método de Newton modificado. Na implementação computacional foram usadas as técnicas de esparsidade. Os resultados numéricos dos testes realizados em 5 sistemas (3, 14, 30, 57 e 118 barras) evidenciam o potencial desta metodologia na solução do problema de FPO. / This work describes an approach on primal-dual logarithmic barrier for solving the optimal power flow problem (OPF). The investigation was based on the logarithmic barrier function and Karush-Kuhn-Tucker (KKT) first-order necessary conditions. The equation system, obtained from the stationary conditions of the Lagrangian function, was solved using the Newton\'s modified method. The implementation was performed using sparsity techniques. The numerical results, carried out in five systems (3, 14,30, 57 and 118 bus), demonstrate the reliability of this approach in the solution OPF problem.

This thesis describes research into the problem of transmission congestion management. The causes, remedies, pricing methods, and other issues of transmission congestion are briefly reviewed. This research is to develop market-based approaches to cope with transmission congestion in real-time, short-run and long-run efficiently, economically and fairly. Extended OPF techniques have been playing key roles in many aspects of electricity markets. The Primal-Dual Interior Point Linear Programming and Quadratic Programming are applied to solve various optimization problems of congestion management proposed in the thesis. A coordinated real-time optimal dispatch method for unbundled electricity markets is proposed for system balancing and congestion management. With this method, almost all the possible resources in different electricity markets, including operating reserves and bilateral transactions, can be used to eliminate the real-time congestion according to their bids into the balancing market. Spot pricing theory is applied to real-time congestion pricing. Under the same framework, a Lagrangian Relaxation based region decomposition OPF algorithm is presented to deal with the problems of real-time active power congestion management across multiple regions. The inter/intra-regional congestion can be relieved without exchanging any information between regional ISOs but the Lagrangian Multipliers. In day-ahead spot market, a new optimal dispatch method is proposed for congestion and price risk management, particularly for bilateral transaction curtailment. Individual revenue adequacy constraints, which include payments from financial instruments, are involved in the original dispatch problem. An iterative procedure is applied to solve this special optimization problem with both primal and dual variables involved in its constraints. An optimal Financial Transmission Rights (FTR) auction model is presented as an approach to the long-term congestion management. Two types of series F ACTS devices are incorporated into this auction problem using the Power Injection Model to maximize the auction revenue. Some new treatment has been done on TCSC's operating limits to keep the auction problem linear.

Este trabalho propõe estudos de casos em sistemas de energia elétrica por meio do Fluxo de Potência Ótimo (FPO) e da Análise de Sensibilidade em diferentes cenários de operação. Para isso, foram obtidos dados teóricos, a partir de levantamento bibliográfico, que explicitaram os conceitos de otimização aplicados ao sistema estático de energia elétrica. A pesquisa fundamentou-se metodologicamente no método primal-dual barreira logarítmica e nas condições necessárias de primeira-ordem de Karush-Kuhn-Tucker (KKT) para o problema de FPO, e no teorema proposto por Fiacco (1976) para a Análise de Sensibilidade. Os sistemas de equações resultantes das condições de estacionaridade, da função Lagrangiana, foram resolvidos pelo método de Newton. Na implementação computacional foram usadas técnicas de esparsidade. Estudos de casos foram realizados nos sistemas 3, IEEE 14, 30, 118, 300 barras e no equivalente CESP 440 kV com 53 barras, em que foi verificada a eficiência das técnicas apresentadas. / This work proposes a study of cases in power systems by Optimal Power Flow (OPF) and Sensitivity Analysis in different operation scenarios. For this purpose, theoretical data were obtained, starting from a bibliographical review, which enlightened the optimization concepts applied to the static system of electrical energy. The research was methodologically based on the primal-dual logarithmic barrier method and in the first-order necessary Karush-Kuhn-Tucker conditions to the OPF problem and in the theorem proposed by Fiacco (1976) to the Sensitivity Analysis. 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. Studies of cases were carried out in the 3, IEEE 14, 30, 118, 300 buses and in the equivalent CESP 440 kV 53 bus, where the efficiency of the presented techniques was verified.