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PSOelétrico : uma metodologia híbrida para resolução do problema de planejamento da expansão de redes de distribuição de energia elétrica

Orientador : Prof. Dr. Neida Patias Volpi / Tese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Métodos Numéricos em Engenharia. Defesa: Curitiba, 09/12/2011 / Inclui referências : f. 99-103 / Área de concentração : Métodos numéricos em engenharia / Resumo: O crescente aumento na demanda por energia elétrica torna necessária a expansão frequente dos sistemas de distribuição. A expansão de uma rede de distribuição tem como objetivo permitir que o sistema mantenha, ao longo do tempo, a qualidade do atendimento da demanda existente e esteja apto a atender novos consumidores com segurança e economia. Por envolver obras que exigem grandes investimentos e também levam tempo na sua execução, faz-se necessário um planejamento em longo prazo que respeite a característica dinâmica da evolução da demanda bem como da disponibilidade de recursos financeiros. Neste trabalho apresenta-se um modelo de programação multiobjetivo inteiro misto que considera duas funções objetivo conflitantes, relacionadas com custos e perdas elétricas, para o planejamento da expansão de redes de distribuição de energia elétrica. Restrições técnicas e operacionais são impostas para que as soluções atendam as especificidades das redes elétricas. Embora a resolução por técnicas de branch-and-bound do modelo proposto tenha apresentado soluções bastante interessantes quando aplicada a um problema de pequeno porte, verificou-se a inviabilidade de aplicação deste a redes reais, devido à dimensão das mesmas. A tentativa de aplicação da metaheurísticas Particle Swarm Optimization para resolução do problema proposto frustrou-se devido ao grande número de soluções infactíveis resultantes das atualizações das soluções. Para contornar esta dificuldade propõe-se a heurística PSOelétrico que resulta da aplicação da versão multiobjetivo da metaheurística PSO combinada com a associação SOLFAC descrita neste trabalho. A associação SOLFAC se propõe a reduzir fortemente o número de soluções inviáveis que ocorrem durante as atualizações das soluções pelo PSO. Essa heurística híbrida se mostra promissora para a resolução de problemas de planejamento elétrico. Palavras-chave: Planejamento de expansão. Particle Swarm Optimization. Otimização multiobjetivo. / Abstract: The increasing demand for electric power often necessitates the expansion of distribution systems. The expansion of a distribution network aims to allow the system to maintain, over time, the quality of care of existing demand and be able to meet new customers with safety and economy. By involving works that require large investments and also take time in its execution, it is necessary a long-term planning that respects the dynamic characteristic of the evolution of demand and the availability of financial resources. This paper presents a model of multiobjective mixed integer programming that considers two conflicting objective functions, related costs and power losses for the expansion planning of distribution networks of electricity. Technical and operational constraints are imposed so that the solutions meet the specific characteristics of electrical networks. The mathematical model when applied to a small network and solved by branch-and-bound techniques, presented some very interesting solutions. However, there is the impossibility of applying this to real networks due to their size. The attempt to apply Particle Swarm Optimization to solve the problem posed was frustrated due to the large number of infeasible solutions resulting from the updates of the solutions. To overcome this difficulty is proposed heuristics PSOelétrico that results from applying the multiobjective version of PSO metaheuristic combined with the SOLFAC association described in this paper. The SOLFAC association aims to reduce the number of infeasible solutions which occur during upgrades of the solutions by PSO. This heuristic hybrid shows promise for solving problems in electrical design. Key words: Expansion planning. Particle Swarm optimization. Multiobjective optimization.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:dspace.c3sl.ufpr.br:1884/45949
Date January 2011
CreatorsBrandão, Bernadete Maria Suaki
ContributorsUniversidade Federal do Paraná. Setor de Tecnologia. Programa de Pós-Graduação em Métodos Numéricos em Engenharia, Volpi, Neida Maria Patias, 1953-
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
Format103 f. : il. algumas color., grafs., tabs., application/pdf
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFPR, instname:Universidade Federal do Paraná, instacron:UFPR
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
RelationDisponível em formato digital

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