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Metodologia multi-estágio para restabelecimento de sistemas elétricos de distribuição utilizando algoritmos bio-inspirados

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Previous issue date: 2014-07-24 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Neste trabalho é proposto uma metodologia multi-estágio utilizando algoritmos bio-inspirados para a resolução do processo de Restabelecimento de Sistemas Elétricos de Distribuição.
O primeiro estágio consiste na solução de uma função multi-objetivo visando a determinação da configuração final das chaves do sistema após isolados os ramos defeituosos (configuração de pós-contingência). Neste estágio, a modelagem da função multi-objetivo busca uma configuração adequada de chaves para minimizar a carga não suprida, as perdas do sistema, o número de chaveamentos, penalizando as violações aos limites operativos do sistema e considerando a presença de consumidores prioritários. Adicionalmente, a restrição de radialidade é assegurada em cada configuração utilizando, caso necessário, uma técnica de abertura de laço.
A partir da configuração final obtida no primeiro estágio, são identificadas as chaves que foram manobradas.
O segundo estágio da metodologia busca a determinação da sequência de chaveamento levando em conta a minimização da energia não suprida. Essa formulação permite que o tempo de manobra das chaves possa ser considerado. Sendo necessário, é realizado, ainda neste estágio, cortes mínimos discretos de carga para cada manobra executada.
Em ambos os estágios foram utilizadas algoritmos bio-inspirados como métodos de solução dos respectivos problemas de otimização não-lineares inteiros mistos. As técnicas utilizadas são: Algoritmos Genéticos, Método da Eco Localização de Morcegos (Bat Algorithm) e Método da Reprodução dos Pássaros Cuco (Cuckoo Search).
Os desenvolvimentos do algoritmo proposto foi implementado no ambiente MatLab®. Os resultados obtidos foram comparados com outras metodologias conhecidas da literatura comprovando a eficiência e robustez da técnica proposta. / This dissertation proposes a methodology for solving multi-stage process of Restoration on Power Distribution Systems using Nature-Inspired Algorithms.
The first stage consists in solving a fitness multi-objective function in order to determine the final configuration of the switches after the faulted branches were isolated (post-contingency configuration). In this stage the multi-objective function seeks through the suitable configuration to minimize the undelivered power, the power losses, the number of switching, penalizing for violation in the system operational limits and taking in consideration the presence of priority load in the system. Additionally the radiality constraint is improved using an open loop technique.
After the final configuration is obtained, for the first stage, the switches which were maneuvered are identified.
The second stage of the methodology is to determine the sequence of switching taking into account the minimization of energy not supplied. This formulation allows to consider the switching operation time. If necessary, the minimum discrete load shedding procedure is made for each maneuvered switch.
In both stages Nature-Inspired Algorithms to solve mixed integer nonlinear programming problems were used. The techniques used are: Genetic Algorithms, Bat Algorithm and Cuckoo Search.
The developments of the proposed algorithm were implemented in MatLab ® environment. The results obtained were compared with other well-known methodologies showing the efficiency and robustness of the proposed technique.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:hermes.cpd.ufjf.br:ufjf/697
Date24 July 2014
CreatorsArcanjo, Diego Nascimento
ContributorsPereira, José Luiz Rezende, Garcia, Paulo Augusto Nepomuceno, Oliveira, Leonardo Willer de, Manso, Luiz Antônio da Fonseca
PublisherUniversidade Federal de Juiz de Fora, Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica, UFJF, Brasil, Faculdade de Engenharia
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFJF, instname:Universidade Federal de Juiz de Fora, instacron:UFJF
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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