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Estudo de variantes da particle swarm optimization aplicadas ao planejamento da expansão de sistemas de transmissão / Study of particle swarm optimization variations applied to transmission system expansion planning

Orientadores: Carlos Alberto de Castro Júnior, Santiago Patricio Torres Contreras / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-23T20:25:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2013 / Resumo: O planejamento da expansão da transmissão (PET) consiste em determinar todas as alterações necessárias na infraestrutura do sistema de transmissão, ou seja, ampliações e reforços, a fim de permitir o equilíbrio entre a demanda prevista e o suprimento de energia elétrica, procurando o investimento mínimo ao longo do horizonte de planejamento. O PET é um problema de grande extensão, inteiro misto, não linear, e não convexo. Portanto, mais técnicas de otimização devem ser investigadas para resolvê-lo de forma eficiente. Neste trabalho de pesquisa, o foco do estudo foi a metaheurística de otimização por enxame de partículas (PSO) aplicada ao problema PET estático. Os desempenhos das variantes Global (GPSO) e Local (LPSO) são comparados com quatro novas variantes do PSO baseado no comportamento quântico de otimização por enxame de partículas (QPSO). QPSO considera um comportamento quântico dos movimentos de partículas, de acordo com a mecânica quântica, que, em teoria, levaria a uma melhor convergência global do que o tradicional PSO. Esta pesquisa utiliza o modelo DC das redes de potência, considerando restrições de segurança usando o critério . Os conhecidos sistemas Garver, IEEE de 24 barras, e equivalente sul brasileiro de 46 barras são usados para apresentar os resultados deste trabalho de pesquisa / Abstract: The Transmission Expansion Planning (TEP) consists of determining all the changes needed in the transmission system infrastructure, i.e. additions and reinforcements, in order to allow the balance between the projected demand and the power supply, at minimum investment along the planning horizon. The TEP is a large scale, mixed-integer, non-linear and non-convex problem. Therefore more optimization techniques must be investigated to solve it in an efficient way. In this research work, the focus was on the study of the optimization metaheuristics by particle swarm (PSO) applied to the static version of the TEP problem. The performances of the Global (GPSO) and Local (LPSO) variants are compared against four new PSO variants based on the Quantum-behaved Particle Swarm Optimization (QPSO). QPSO considers a quantum behavior of particles' movements, according to quantum mechanics, which in theory would lead to a better global convergence than traditional PSO. This research uses the DC model for the network and takes into account security constraints using the well-known criterion. The well-known Garver, IEEE 24-bus, and the 46-bus Southern Brazilian equivalent networks will be used to present the results of this research work / Mestrado / Energia Eletrica / Mestre em Engenharia Elétrica

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unicamp.br:REPOSIP/261312
Date10 November 2013
CreatorsBarreto Alferez, Wilmer Edilberto, 1976-
ContributorsUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS, Torres Contreras, Santiago Patricio, Castro Junior, Carlos Alberto de, 1960-, Júnior, Orientador: Carlos Alberto de Castro, Asada, Eduardo Nobuhiro, Almeida, Madson Cortes de
Publisher[s.n.], Universidade Estadual de Campinas. Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Format83 f. : il., application/pdf
Sourcereponame:Repositório Institucional da Unicamp, instname:Universidade Estadual de Campinas, instacron:UNICAMP
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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