Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2024 |
Autor(a) principal: |
Espinoza, Gustavo Lino Morales [UNESP] |
Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
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 Estadual Paulista (Unesp)
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Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: |
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Link de acesso: |
https://hdl.handle.net/11449/257483
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Resumo: |
Na atualidade o planejamento de redes de distribuição de energia elétrica (PRDE) é uma ferramenta importante para atender as necessidades de fornecimento de energia elétrica dos consumidores, atuais e futuras, com o mínimo de investimentos necessários, mantendo uma operação eficiente e atendendo os critérios técnicos e regulatórios. Além disso, novos conceitos, desafios e paradigmas associadas com as Redes Elétricas Inteligentes e a Indústria 4.0 têm incrementado a complexidade do PRDE. Nesse sentido, este trabalho aborda o planejamento de expansão de sistemas de distribuição de energia elétrica para atender às demandas crescentes, com enfoque na integração dos consumidores industriais que estariam imersos no ambiente da Indústria 4.0. Este estudo apresenta um modelo de planejamento que emprega algoritmos genéticos com o objetivo de reduzir os custos de investimento, as perdas elétricas na rede e as perdas financeiras decorrentes de afundamentos de tensão e interrupções de energia nos consumidores sensíveis a estes fenômenos. A abordagem adotada neste trabalho é multidimensional, considerando tanto aspectos técnicos quanto econômicos. A metodologia proposta foi aplicada a uma rede de 18 barras e outra de 54 barras. Os resultados permitem identificar novas alternativas de investimentos na rede elétrica para cada um dos estágios de planejamento analisados. Essas alternativas permitem atender as demandas de energia dos consumidores e suas necessidades particulares em relação a níveis de qualidade de energia, principalmente para os consumidores sensíveis como os industriais com tecnologias advindas da Indústria 4.0. |