Método de estimativa pontual e algoritmo de Busca Cuco discreto adaptável para instalação ótima de geração fotovoltaica.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2022
Autor(a) principal: ALENCAR, Mariana Ribeiro Barros de.
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande
Brasil
Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI
PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA
UFCG
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/29410
Resumo: Um método para localização e dimensionamento ótimos de geradores fotovoltaicos em sistemas de distribuição radial, baseado no método de estimativa pontual (MEP) do tipo 2m+1, em que m é o número de variáveis aleatórias de entrada, e no algoritmo de busca cuco discreto adaptável (BCDA) é apresentado. O objetivo final é a minimização dos custos totais trazidos a valor presente, incluindo os custos das perdas anuais de energia. Para tanto, considera-se a aleatoriedade da geração e também da demanda. Para o cálculo do fluxo de potência é empregado o método da soma de potências. Por simplicidade, a carga é considerada uma variável aleatória gaussiana. Uma melhoria na forma de cálculo das perdas de energia por meio da junção do MEP com a amostragem por sequência de Sobol é proposta. Sendo assim, utiliza-se a simulação de Monte Carlo como comparação dos métodos de estimativa pontual tradicional e do método proposto. A correlação que se verificou existir entre irradiância solar e temperatura ambiente é considerada nos cálculos dos fluxos de potência. Emprega-se a teoria de cópula para incorporar a correlação durante as simulações de Monte Carlo realizadas. O algoritmo de otimização proposto, BCDA, é comparado com a Busca Cuco (BC), algoritmo genético (AG) e otimização por enxame de partículas (PSO). Dos testes iniciais, em que apenas um gerador foi inserido no sistema constatou-se que a consideração da correlação entre irradiância e temperatura ambiente é irrelevante nas simulações de Monte Carlo, porém é importante nas simulações utilizando MEP. Para validação, o método proposto é aplicado ao sistema teste de 69 barras do IEEE. Constatou-se a viabilidade da instalação dos geradores, tanto pela redução dos custos totais quanto pela redução do custo nivelado de energia.