Otimização da programação de intervenções em sistemas elétricos utilizando o programa Organon

• Autor(a) principal: Torres, Fernanda Decothé Andrade
• Data de Publicação: 2023
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)
• Texto Completo: http://app.uff.br/riuff/handle/1/27458
• topic: Otimização; Organon; Sistema de potência; Agendamento; Algoritmo genético; Sistema elétrico de potência; Otimização; Algoritmo genético; Optimization; Organon; Power system; Scheduling; Genetic algorithm

A cada dia, o Sistema Interligado Nacional vem se tornando mais complexo, com inserção de cargas das indústrias e cidades, forte entrada da geração de energia por fontes intermitentes, e ampliação dos equipamentos para escoamento de energia. Os mantenedores destes ativos, interessados em executar manutenção no melhor momento para eles, solicitam o agendamento de suas intervenções ao operador independente, que é responsável por garantir a segurança do sistema elétrico. Para cumprir este objetivo, ele deve propor a melhor configuração de agendamento, após analisar os possíveis cenários de operação. Porém, em geral a quantidade de agendamentos possíveis é extremamente grande, tornando inviável a análise exaustiva de todos eles, requerendo, portanto, um mecanismo de análise sistemática e otimizada. Este trabalho visa realizar a otimização dos agendamentos de forma computacional, conforme um mecanismo evolutivo, utilizando o programa comercial Organon como ferramenta de análise dos cenários operativos envolvidos. Como propósito da otimização, está a máxima segurança da operação, levando em conta o carregamento das linhas de transmissão em relação a seus limites operativos. O software Organon, amplamente difundido e utilizado pelo operador independente do Brasil, foi utilizado como motor de cálculo para a realização das simulações, de forma integrada com um programa desenvolvido em linguagem de programação Python. A metodologia aqui descrita realizou a otimização do agendamento dos desligamentos através da concepção de um algoritmo genético, que prevê a busca da solução ótima de forma similar à seleção natural, bem difundida no meio das ciências biológicas.