Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2014 |
| Autor(a) principal: |
Arcanjo, Diego Nascimento
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| Orientador(a): |
Pereira, José Luiz Rezende
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| Banca de defesa: |
Oliveira, Leonardo Willer de
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Manso, Luiz Antônio da Fonseca
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| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Juiz de Fora
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica
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| Departamento: |
Faculdade de Engenharia
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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.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/697
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Resumo: |
Neste trabalho é proposto uma metodologia multi-estágio utilizando algoritmos bio-inspirados para a resolução do processo de Restabelecimento de Sistemas Elétricos de Distribuição. O primeiro estágio consiste na solução de uma função multi-objetivo visando a determinação da configuração final das chaves do sistema após isolados os ramos defeituosos (configuração de pós-contingência). Neste estágio, a modelagem da função multi-objetivo busca uma configuração adequada de chaves para minimizar a carga não suprida, as perdas do sistema, o número de chaveamentos, penalizando as violações aos limites operativos do sistema e considerando a presença de consumidores prioritários. Adicionalmente, a restrição de radialidade é assegurada em cada configuração utilizando, caso necessário, uma técnica de abertura de laço. A partir da configuração final obtida no primeiro estágio, são identificadas as chaves que foram manobradas. O segundo estágio da metodologia busca a determinação da sequência de chaveamento levando em conta a minimização da energia não suprida. Essa formulação permite que o tempo de manobra das chaves possa ser considerado. Sendo necessário, é realizado, ainda neste estágio, cortes mínimos discretos de carga para cada manobra executada. Em ambos os estágios foram utilizadas algoritmos bio-inspirados como métodos de solução dos respectivos problemas de otimização não-lineares inteiros mistos. As técnicas utilizadas são: Algoritmos Genéticos, Método da Eco Localização de Morcegos (Bat Algorithm) e Método da Reprodução dos Pássaros Cuco (Cuckoo Search). Os desenvolvimentos do algoritmo proposto foi implementado no ambiente MatLab®. Os resultados obtidos foram comparados com outras metodologias conhecidas da literatura comprovando a eficiência e robustez da técnica proposta. |
