Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2024 |
| Autor(a) principal: |
Yamashita, Karina |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.uel.br/handle/123456789/11236
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Resumo: |
Resumo: Neste trabalho é apresentada uma metodologia, baseada na meta-heurística do algoritmo genético especializado, para solucionar o problema de alocação e dimensionamento da geração distribuída (GD) em redes de distribuição radiais O problema é formulado como um problema de programação não linear inteiro misto, visto que apresenta variáveis inteiras, que indicam a posição a ser alocada a GD, e as contínuas associadas às restrições elétricas (tensões, correntes, fluxos de potência e perdas de potência ativa e reativa) Foram realizados testes, objetivando a melhoria do tempo de processamento e a avaliação da complexidade computacional verificando o número de fluxos de potência calculados A função objetivo visa minimizar os custos de instalação e manutenção da GD e os custos de operação da rede (perdas de potência); sendo penalizada se não respeitar os limites de tensão de barra e corrente de linha Para o cálculo do ponto de operação do sistema utilizou-se o algoritmo Backward-Forward Sweep A metodologia adotada considera a instalação de GD com potência fixa para diferentes níveis de carga e também pode definir o despacho da GD para cada um dos níveis de carga Os resultados obtidos com o algoritmo implementado indicam a redução das perdas elétricas e melhoraram o perfil de tensão do sistema A metodologia proposta foi implementada em linguagem C++ e testada em quatro sistemas presentes na literatura: o de 7, 136, 4 e 18 barras A partir dos resultados foi verificado que a metodologia apresentou um bom desempenho |
