[pt] A solução do problema de planejamento da expansão da transmissão (PET)
tem por objetivo geral identificar reforços a serem construídos na rede de forma a
garantir a adequada interligação entre carga e geração, previstos para um determinado
horizonte de estudo. No processo de solução desse problema, busca-se manter
o equilíbrio ótimo entre os custos envolvidos (investimento e operação) e os
níveis de qualidade e desempenho na operação do sistema reforçado. Nesse sentido,
é proposta nesta dissertação de mestrado uma ferramenta de otimização especializada
para solução do problema PET, a qual é baseada na técnica metaheurística
Algoritmo Genético. A ferramenta proposta, denominada Algoritmo Genético
Especializado (AGE-PET), faz uso de informações heurísticas fundamentadas em
análises atualizadas de fluxo de potência da rede realizadas durante o processo
evolutivo de solução do problema. Essas informações heurísticas são traduzidas
por meio de índices de sensibilidade, os quais são integrados aos operadores genéticos
inerentes à ferramenta, conduzindo a solução do problema na direção de planos
de expansão de boa qualidade. Para análise e validação da metodologia proposta,
é solucionado o problema PET estático de longo prazo, considerando o modelo
linearizado DC com perdas ôhmicas e atendimento do critério de segurança
N-1 para a rede de transmissão. Sistemas elétricos de transmissão com diferentes
características e dimensões, incluindo um subsistema atual da rede interligada
brasileira, são empregados nos estudos realizados. / [en] The main goal in the solution of the transmission expansion planning (TEP)
is to identify reinforcements to be built in the network in order to guarantee the
adequate interconnection between load and electric power generation, both foreseen
for a given future planning horizon. In the process of solving this problem,
the aim is to maintain the optimal balance between the costs involved (investment
and operation) and the levels of quality and performance in the operation of the
reinforced system. Thus, it is proposed in this dissertation a specialized optimization
tool for solving the TEP problem, which is based on the metaheuristic Genetic
Algorithm technique. The proposed tool, called Specialized Genetic Algorithm
(SGA-TEP), makes use of heuristic information based on updated network power
flow analyses carried out during the evolutionary process of solving the problem.
This heuristic information is translated by means of sensitivity indices, which are
integrated with the genetic operators inherent to the tool, leading to the solution of
the problem in the direction of good quality expansion plans. For analysis and
validation of the proposed methodology, the long-term static TEP problem is
solved, considering the linearized DC model with ohmic losses and the compliance
of the N-1 security criterion for the transmission network. Electric transmission
systems with different characteristics and dimensions, including a recent
subsystem of the Brazilian interconnected grid, are used in the case studies.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:51227 |
| Date | 12 January 2021 |
| Creators | IAMBERG SOUZA DA SILVA |
| Contributors | ARMANDO MARTINS LEITE DA SILVA, ARMANDO MARTINS LEITE DA SILVA, ARMANDO MARTINS LEITE DA SILVA |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
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