Planejamento estocástico da expansão de sistemas de transmissão de energia elétrica baseado em critério de dominância - Miranda, Felipe Laure (2024)
Este trabalho apresenta as ferramentas desenvolvidas para suporte ao planejamento multiobjetivo da expansão da transmissão (PET) na presença de múltiplas incertezas, entre estas: (i) indisponibilidade de equipamentos de geração e transmissão; (ii) comportamento da carga; (iii) intermitência de fontes renováveis eólicas. Os algoritmos Non-Dominated - Monte Carlo Simulation (ND-MCS) e Improved Non-Dominated - Monte Carlo Simulation (IND-MCS) desenvolvidos permitem, através da estimação de confiabilidade, uma abordagem eficiente e estocástica do PET baseado em Simulação Monte Carlo (SMC) e critérios probabilísticos de Pareto, resultando em considerável redução de esforço computacional quando comparados ao método de SMC convencional. Além disso, uma rede de Máquinas de Vetores de Suporte (SVM) é incorporada aos algoritmos desenvolvidos para aumentar a robustez do método. A metodologia é aplicada ao Multi-objective Grey Wolf Optimization (MOGWO), associado a um critério Fuzzy de tomada de decisão para definição das estratégias de expansão baseadas nas soluções Pareto-ótimas. Os estudos de caso demonstram que a representação das incertezas ao longo do processo de busca (a priori) permite uma melhor busca no espaço de soluções devido à sua capacidade de identificar soluções candidatas não dominadas e, portanto, atrativas ao longo das etapas de otimização. Os resultados são encontrados com considerável eficiência computacional quando comparados ao método probabilístico convencional, encontrando múltiplas soluções sob diferentes critérios de planejamento e incertezas, o que pode fornecer soluções abrangentes e realistas ao planejador do sistema.