Fundação de Apoio a Pesquisa e à Inovação Tecnológica do Estado de Sergipe - FAPITEC/SE / The growth of the electric energy consumption in the last years has generated the need of
the increase in the amount of power sources, making the electricity sector undergo some large
changes. This has provided the search for tools that promotes a better efficiency and security to the
electrical power systems. A planning problem that is considered important in the daily operation
of the power systems is the Unit Commitment, where the time schedule of the operation is
defined, determining which machines will be online or offline, and which are the operating points.
Those units must operate by load variation, respecting the operative and security constraints.
This research proposes the resolution of the problem for the short-term planning, taking a set
of constraints associated with the thermal generation and the power system. Among them, we
can highlight the output power variation constraints of the machines and the security restrictions
of the transmission system, avoided in most Unit Commitment studies. This problem is nonlinear,
mixed-integer and has a large scale. The methodology used involves the utilization of an
Adaptive Genetic Algorithm, for the Unit Commitment problem, and the Interior-Point Primal-
Dual Predictor–Corrector Method, for DC power flow resolution in economic dispatch problem.
Furthemore, this research proposes the implementation of cross-over and mutation operators of
Genetic Algorithm based on a ring methodology applied in Unit Commitment matrix. The results
were obtained through simulations in a mathematical simulation software, using the IEEE test
systems with 30 bus and 9 generators, and another with 24 bus and 26 generators. The validation
of the algorithm was done by comparing the results with other works in the literature. / O crescimento do consumo de energia elétrica nos últimos anos vem gerando a necessidade de um
aumento na quantidade de fontes geradoras, fazendo com que o setor elétrico passe por grandes
mudanças. Isso tem proporcionado a busca por ferramentas que ofereçam maior eficiência
e segurança aos sistemas de potência. Um problema considerado de extrema importância na
operação diária dos sistemas elétricos é o planejamento da Alocação das Unidades Geradoras,
onde define-se a programação horária das unidades do sistema, determinando quais máquinas
deverão estar ligadas ou desligadas, e quais serão seus respectivos pontos de operação. Essas
unidades geradoras devem operar de forma eficaz, mediante a variação da carga, respeitando
restrições operativas e de segurança do sistema. Este trabalho propõe a resolução do problema
para o planejamento de curto prazo, levando em consideração uma série de restrições relacionadas
a geração térmica e ao sistema elétrico. Entre elas, podemos destacar as restrições de variação de
potência de saída das máquinas e as restrições de segurança do sistema de transmissão, evitadas
na maioria dos estudos de Alocação de Unidades Geradoras. Este problema tem característica
não-linear, inteiro-misto e de grande escala. A metodologia utilizada para resolução do problema
envolve a utilização de um Algoritmo Genético Adaptativo, para Alocação das Unidades, e
o Método de Pontos Interiores Primal-Dual Preditor-Corretor, para a resolução do Fluxo de
Potência Ótimo DC no problema do Despacho Econômico. Além disso, este trabalho propõe
a implementação dos operadores de cross-over e mutação do Algoritmo Genético com base
em uma metodologia anelar aplicada na matriz de alocação de unidades. Os resultados foram
obtidos através de simulações em um software de simulação matemática, utilizando os sistemas
testes do IEEE de 30 barras com 9 geradores e 24 barras com 26 geradores, e a validação do
algoritmo foi feita comparando os resultados obtidos com os outros trabalhos da literatura.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:ri.ufs.br:riufs/5036 |
| Date | 26 January 2017 |
| Creators | Menezes, Roberto Felipe Andrade |
| Contributors | Sousa, Andréa Araújo |
| Publisher | Universidade Federal de Sergipe, Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, UFS, Brasil |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFS, instname:Universidade Federal de Sergipe, instacron:UFS |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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