Otimização da demanda de potência contratada utilizando algoritmos genéticos: o caso do campus central da UFRN

• Ano de defesa: 2019
• Autor(a) principal: Azevedo, Thales Bruno Costa de
• Orientador(a): Pimentel Filho, Max Chianca
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Programa de Pós-Graduação: PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENERGIA ELÉTRICA
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Otimização; Demanda contratada; Algoritmos genéticos
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
• Link de acesso: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/28173

Para os consumidores atendidos em tensão superior a 2,3 kV, pertencentes ao Grupo A, o valor da demanda de potência ativa a ser contratado com a concessionária de distribuição de energia elétrica passa a ser um dos fatores de peso significativo no valor final da fatura mensal. Em momentos em que os recursos são escassos, a escolha vantajosa dessa demanda, bem como da modalidade tarifária mais adequada, precisará ser feita de tal forma que a potência e a energia solicitadas estejam disponíveis sem custos adicionais, e o valor a ser pago seja o menor possível. Este trabalho apresenta uma proposta de otimização por meio de algoritmos genéticos, aplicada ao problema da contratação de demanda de potência ativa, encarado pelos clientes do Grupo A, enquadrados na modalidade tarifária horária azul, em que é necessário ser contratado um montante de demanda no posto horário de ponta e outro no posto horário fora de ponta. Os dados utilizados neste trabalho foram os valores das demandas medidas disponibilizadas pelo campus central da Universidade Federal do Rio Grande do Norte. Simulações foram feitas, considerando o histórico de suas faturas de energia elétrica, desde a entrada em operação de sua subestação particular de 69/13,8 kV, quando se deu início ao faturamento nesta nova modalidade tarifária. Os resultados foram comparados com os custos devido aos valores atuais de demanda contratada, foram comparados também com o método da busca exaustiva, e mostraram que o modelo de otimização com algoritmos genéticos é uma boa ferramenta para se determinar o valor ótimo de demanda a ser contratada.