Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2021 |
| Autor(a) principal: |
Yumbla Romero, Jairo Gonzalo |
| 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: |
http://hdl.handle.net/11449/214780
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Resumo: |
As redes modernas de distribuição de energia elétrica são redes ativas que possuem recursos energéticos distribuídos desenhados para injetar e armazenar energia de forma estratégica. Para o planejamento da operação de curto prazo deve ser considerada a natureza estocástica das variáveis envolvidas nos modelos matemáticos com vistas a obter resultados realistas e aplicáveis pelas empresas distribuidoras. Neste trabalho é apresentada uma metodologia para solução do problema de reconfiguração de sistemas ativos de distribuição, que possuem geração distribuída renovável fotovoltaica e não renovável, bancos de capacitores e bancos de baterias para o armazenamento de energia. A variabilidade que apresentam as cargas e a geração distribuída fotovoltaica, é analisada através de uma janela de tempo preestabelecida. Essa variabilidade é obtida após o processamento de dados históricos através do método de agrupamento K-means, que permite a criação de cenários representativos com os valores dos parâmetros aleatórios. O problema de reconfiguração, do ponto de vista da programação matemática, é de alta complexidade devido à natureza das variáveis e a não linearidade das restrições. A solução é de natureza computacional complexa para sistemas reais de grande porte mesmo através do uso de softwares comerciais. Para contornar estes problemas e oferecer contribuições ao estado da arte com relação a uma nova técnica de solução, propõe-se uma metodologia que aproveita as características da programação matemática baseada em otimização clássica, na estrutura de um algoritmo metaheurístico, sendo que esta integração de otimização clássica e metas-heurísticas, é conhecida como técnica matheuristica. Neste caso, é usada a linguagem AMPL e o solver CPLEX, para implementar um processo de busca tabu que evolui de maneira iterativa obtendo soluções vizinhas. Para demonstrar a eficiência e escalabilidade desta metodologia, apresenta-se uma comparação entre os resultados fornecidos pelo algoritmo proposto e o uso do solver CPLEX. Os testes são realizados com os sistemas de 69, 136 e 880 barras, encontrados na literatura especializada |
