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Previous issue date: 2012-08-02 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Esta dissertação tem por objetivo a realização do planejamento estático da expansão de sistemas de transmissão de energia elétrica via otimização por Enxame de Partículas (EP). A metodologia proposta faz uso de um Algoritmo Heurístico Construtivo (AHC) que tem a finalidade de pré-selecionar as linhas candidatas à expansão mais relevantes, de modo a reduzir o espaço de busca e consequentemente, aumentar a eficiência do processo de otimização bioinspirado. Desta forma, a metodologia proposta pode ser dividida em duas etapas: (i) Obtenção do conjunto reduzido de rotas através do AHC, com o objetivo de identificar os caminhos relevantes à expansão e, assim, diminuir o espaço de busca; (ii) Utilização da otimização por enxame de partículas e das informações heurísticas advindas da primeira etapa, com o objetivo de encontrar o custo mínimo de expansão através de um número reduzidos de partículas. Em ambas as etapas a rede de transmissão é representada pelo modelo linearizado de fluxo de carga, onde as decisões de expansão são incorporadas ao problema através das equações originais do modelo CC. O critério de seleção da expansão é realizado através de heurística, de modo a evitar a explosão combinatória referente às alternativas de investimento. A metodologia proposta é aplicada ao sistema Garver e a dois sistemas reais equivalentes a região Sul e Sudeste do Brasil. / This dissertation aims at the realization of the static transmission network expansion planning (STNEP) of electric power systems using the Particle Swarm Optimization (PSO) method. The proposed methodology uses a Constructive Heuristic Algorithm (CHA) in order to pre-select the most relevant candidates lines for expansion, so as to reduce the search space and thereby increasing efficiency of the bioinspired optimization process. Thus, the proposed methodology can be divided into two steps: (i) Obtaining the reduced set of routes through the CHA, in order to identify relevant routes for expansion and thus reduce the search space; (ii) Using the Particle Swarm Optimization and heuristic information provided by the first stage, in order to find the minimum expansion cost using a reduced number of particles. In both stages the transmission network is represented by a linearized load flow model, where the expansion decisions are incorporated into the optimization problem using the original equations of the model DC. The selection of expansion criterion is done through heuristic in order to avoid combinatorial explosion associated with expansion alternatives. The proposed methodology is applied to the Garver system and two real equivalent South and Southeastern Brazilian systems.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:hermes.cpd.ufjf.br:ufjf/1783 |
| Date | 02 August 2012 |
| Creators | Mendonça, Isabela Miranda de |
| Contributors | Silva Junior, Ivo Chaves da, Marcato, André Luís Marques, Belati, Edmarcio Antonio, Oliveira, Leonardo Willer de, Passos Filho, João Alberto |
| Publisher | Universidade Federal de Juiz de Fora, Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica, UFJF, Brasil, Faculdade de Engenharia |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFJF, instname:Universidade Federal de Juiz de Fora, instacron:UFJF |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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