Desenvolvimento e aplicação de algoritmo de otimização evolucionária e análise de sensibilidade para a determinação da máxima injecão nodal em redes de energia elétrica

• Autor(a) principal: Júnior, Romeu Klug
• Data de Publicação: 2017
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10400.21/7492
• topic: Máxima injeção nodal; Matriz de sensibilidade; Análise de sensibilidade; Algoritmo evolucionário; Maximum nodal injection; Sensitivity matrix; Sensitivity analysis; Evolutionary algorithm; SPIL; Electricity networks; PSO; Particle Swarm Optimization.

Nesta dissertação foi desenvolvida uma metodologia com o objetivo de determinar o valor máximo de potência que é possível injetar num nó de uma rede de energia elétrica. Esta metodologia é assente na análise da sensibilidade da rede e um algoritmo de otimização evolucionário que identificam o valor máximo de potência admissível que cada nó pode injetar, em detrimento de um outro ou vários nós da rede. Para o desenvolvimento da metodologia foram ainda estudados os tipos de injeções nodais, simultâneas e não simultâneas, assim como métodos de compensação e redistribuição de injeção por redução homotética e ordem de mérito. Sendo a solução da máxima injeção nodal resultado de um problema combinatório, sujeito às características técnicas da rede, geração e carga, entre outras especificações e restrições identificadas neste documento, desenvolveu-se uma metodologia que pretende aplicar os métodos acima enunciados e apresentar uma nova abordagem à resolução do problema através do algoritmo evolucionário PSO, Particle Swarm Optimization, que foi adaptado ao problema. Para o efeito desenvolveu-se uma aplicação informática em linguagem Python com interligação ao PSS®E, que permite configurar e testar diversos cenários e apresentar os resultados da máxima injeção nodal e as restrições associadas. A metodologia desenvolvida foi aplicada a redes de topologias diferentes para validação e comparação com métodos tradicionais. Conclui-se que a metodologia desenvolvida apresenta resultados robustos podendo ser utilizada como apoio à decisão quer na gestão operacional quer no planeamento de redes elétricas.