Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2006 |
Autor(a) principal: |
REZENDE, Leandro Soares
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Orientador(a): |
SILVA, Armando Martins Leite da
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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: |
Universidade Federal de Itajubá
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Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação: Mestrado - Engenharia Elétrica
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Departamento: |
IESTI - Instituto de Engenharia de Sistemas e Tecnologia da Informação
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País: |
Brasil
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Palavras-chave em Português: |
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Área do conhecimento CNPq: |
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Link de acesso: |
https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/3227
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Resumo: |
As empresas do setor elétrico mundial têm utilizado metodologias interativas para planejar a expansão de seus sistemas, atendendo a critérios basicamente determinísticos, como por exemplo o critério “N-1”. Percebe-se, em geral, a ausência de metodologias mais sofisticadas baseadas em modelos de otimização, as quais podem reduzir drasticamente o número de alternativas de expansão a serem avaliadas pelos planejadores e, conseqüentemente, proporcionar soluções mais adequadas em termos da relação custo-benefício. Esta pode ser uma opção muito interessante de planejamento que deverá ser assimilada pelas empresas do setor elétrico nos próximos anos. No caso específico do Planejamento da Expansão da Transmissão (PET), trata se de um problema combinatório de grande complexidade devido à dimensão dos atuais sistemas de transmissão e às incertezas envolvidas, incluindo aquelas introduzidas pelas novas regras de mercado. O problema PET vem sendo tratado em dois ambientes: estático e dinâmico. No caso estático, avaliam-se as melhores alternativas condicionadas a um único ano do horizonte de expansão, enquanto que no caso dinâmico, todo período é considerado. Tendo em vista a complexidade do problema PET, os modelos heurísticos e metaheurísticos têm proporcionado resultados promissores. O sucesso desses modelos está relacionado à capacidade de evitar mínimos locais, possibilitando, assim, explorar uma vasta região dentro do domínio de cada problema. Esta Dissertação apresenta uma nova metodologia para a solução do problema PET, baseada na metaheurística Otimização por Colônia de Formigas (ACO – Ant Colony Optimization). O objetivo central deste trabalho é obter o conjunto das melhores alternativas de expansão de transmissão a longo prazo, utilizando a metaheurística ACO. Os estudos são realizados considerando uma abordagem determinística em ambientes estático e dinâmico. A eficiência da metodologia proposta é ilustrada por meio de análise de casos incluindo um sistema teste e um sistema real de subtransmissão. |