Planejamento operacional integrado da rede de baixa e média tensão considerando geração distribuída.

• Ano de defesa: 2018
• Autor(a) principal: Souza, Alexandre Augusto Angelo de
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Combinatorial optimization; Computação evolutiva; Distribuição de energia elétrica; Electric power distribution; Evolutionary computation; Otimização combinatória
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3143/tde-03052018-105302/

O planejamento operacional de redes de média e baixa tensão consiste em determinar as melhores intervenções a serem aplicadas nas redes atuais de forma a otimizar os investimentos e atender aos critérios técnicos de operação. Na Média Tensão (MT) são usuais alterações como alocação de capacitores, alteração de cabos e remanejamento de cargas para obter uma melhoria para o sistema. Normalmente os objetivos são a minimização de perdas, melhora do nível de tensão e redução do custo das intervenções realizadas. Na Baixa Tensão (BT) são aplicadas intervenções relacionadas a substituição de cabos, alteração da posição do transformador e balanceamento de cargas. As alterações propostas visam melhorar os índices de equilíbrio de cargas, carregamento de transformadores e queda de tensão ao longo da rede MT e BT. Neste trabalho considera-se a minimização dos investimentos para a realização de alterações nos alimentadores e circuitos de BT, levando em conta a inserção de Geração Distribuída (GD) como solução alternativa. As dificuldades do problema de otimização resultam do tamanho dos sistemas reais e da possibilidade de alternativas que podem ser aplicadas durante o estudo. Para resolver o problema de explosão combinatória resultante das possíveis combinações de alternativas, os modelos propostos neste trabalho utilizam técnicas de computação evolutiva. Os modelos desenvolvidos respeitam aspectos técnicos e econômicos envolvidos em cada solução. A metodologia é aplicada em uma rede real partindo-se de uma base de dados georrefenciada.