Otimização natural multiobjetivo como ferramenta para desvio mínimo de pontos de operação considerando restrições de segurança

• Ano de defesa: 2016
• Autor(a) principal: Freire, Rene Cruz
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Niterói
• Palavras-chave em Português: Fluxo de potência ótimo com restrições de segurança; Despacho seguro e econômico; Otimização natural multiobjetivo; Meta-heurísticas evolutivas; Sistema elétrico de potência; Algoritmo; Security constrained optimal power flow; Safe and economic dispatch; Multi-objective natural optimization; Evolutionary metaheuristics
• Link de acesso: https://app.uff.br/riuff/handle/1/3927

Um dos temas de alta relevância para a sociedade atual é a qualidade do suprimento de energia elétrica, que deve ser ininterrupto, seguro e econômico. Para tal, é primordial que o sistema de potência esteja preparado para um possível defeito de algum equipamento da rede, mantendo a operação dentro dos patamares seguros, evitando os blecautes e todas as suas consequências para a sociedade. Isso pode ser feito através do redespacho das unidades geradoras, de modo a encontrar um ponto de operação que concilie segurança e economicidade, dois objetivos conflitantes, enquanto busca se afastar o mínimo possível do ponto de operação previamente estabelecido, via planejamento eletroenergético, para o sistema de potência em questão. Trata-se de uma abordagem multiobjetiva do Fluxo de Potência Ótimo com Restrições de Segurança (FPORS) que pode ser solucionada com uma abordagem de Computação Evolucionária (CE) com viés multiobjetivo. Neste trabalho, foram implementadas e comparadas duas meta-heurísticas evolutivas multiobjetivo: Nondominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II) e o Multi-objective Evolutionary Particle Swarm Optimization (MOEPSO). Os resultados dessas heurísticas também foram comparados com a abordagem mono-objetivo do mesmo problema. Os algoritmos foram implementados no MATLAB® e testados em um sistema-teste que simula as condições do Sistema Interligado Nacional (SIN). As heurísticas multiobjetivo foram comparadas através da metodologia de análise da Fronteira de Pareto (FP), onde é analisado qual método concilia melhor os objetivos de economia e segurança. Na primeira análise o NSGA-II saiu-se melhor, entretanto após a implementação de melhorias no algoritmo, o MOEPSO mostrou desempenho superior na segunda análise. Nas duas análises, o viés multiobjetivo mostrou-se superior ao mono-objetivo, na comparação através do critério de agregação de objetivos. Em relação ao tempo de simulação de cada método, o MOEPSO foi superior na primeira análise, já na segunda análise foi implementado um refinamento baseado no Fluxo de Potência Linearizado no FPORS, que baixou o tempo de simulação das duas heurísticas multiobjetivas em comparação com a primeira análise, e o MOEPSO teve o menor tempo de simulação. Na comparação com o viés mono-objetivo, apenas o NSGA-II teve tempo médio de simulação maior que o método mono-objetivo na primeira análise. Na segunda análise, todas as heurísticas multiobjetivo possuíam tempo de simulação menores que o método mono-objetivo.