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Mémoire de Maîtrise
DOI
https://doi.org/10.11606/D.18.2017.tde-05012017-142133
Document
Auteur
Nom complet
Fabrício Bonfim Rodrigues de Oliveira
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Carlos, 2016
Directeur
Jury
Asada, Eduardo Nobuhiro (Président)
Arioli, Fernanda Caseño Trindade
Lázaro, Rubén Augusto Romero
Titre en portugais
Redução de perdas de sistemas de distribuição através do dimensionamento ótimo de bancos de capacitores via entropia cruzada
Mots-clés en portugais
Entropia cruzada
OpenDSS
Python
Redução de perdas
Resumé en portugais
Os Sistemas de Distribuição são responsáveis pelo fornecimento da energia elétrica aos consumidores residenciais, industriais e comerciais com padrões de qualidade regulamentados pela Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL). Assim, as concessionárias monitoram seu sistema para verificar o perfil de tensão na rede elétrica e as perdas técnicas do sistema. Este último critério de desempenho é extremamente relevante, pois representa o desperdício em energia e diminuição na capacidade de receita da empresa. Portanto, há interesse em fornecer a energia elétrica dentro das especificações regidas pela ANEEL e com as menores perdas elétricas possível. Contudo, técnicas como reconfiguração de linhas, recondutoramento, alocação de capacitores e geradores distribuídos são aplicadas. Em especial, a alocação de capacitores é uma técnica que visa identificar a quantidade, localização e tipo dos bancos de capacitores (BCs) que serão alocados no sistema com o intuito de minimizar as perdas, levando em consideração custos de implantação e operação. Para tal, métodos computacionais são utilizados para definir a melhor configuração dos BCs. As metaheurítiscas têm sido aplicadas na solução deste problema, cuja função objetivo é a minimização das perdas técnicas do sistema de distribuição. Desta forma, este trabalho tem o objetivo de propor uma abordagem de solução utilizando a metaheurística Entropia Cruzada implementada no software Python para redução das perdas de sistemas elétricos modelados no OpenDSS. A abordagem se mostrou uma importante ferramenta de análise de sistemas de distribuição, proporcionando resultados extremamente satisfatórios.
Titre en anglais
Losses reduction of distribution systems through optimal dimensioning of capacitor banks via cross entropy
Mots-clés en anglais
Cross entropy
Loss reduction
OpenDSS
Python
Resumé en anglais
The distribution systems are responsible for providing electricity to residential, industrial and commercial consumers under quality standards regulated by the National Electric Energy Agency (ANEEL). Thus, utilities monitor the system to check the voltage profile in the grid and system technical losses. The latter quantity is an extremely important performance criterion, as it represents energy losses and decrease in revenue capacity of the company. Therefore, there is interest in providing electricity within specification stated by ANEEL with the lowest possible electrical losses. Techniques such as topology reconfiguration, reconductoring, allocation of capacitors and distributed generators are usually proposed in technical studies. Particularly, the allocation of capacitors is a technique that aims to identify the amount, location and type of capacitor banks (CBs), which are allocated in the system in order to minimize the losses, taking into consideration the implementation and operation costs. For this purpose, computational methods are used to determine the best configuration of CBs. Metaheuristics have been applied for the solution of this problem, with the objective to minimize the technical losses of distribution systems. This document shows the development of a solution method using the Cross Entropy metaheuristic implemented in Python programming language to reduce the losses of electrical systems modeled in OpenDSS program. The developed approach resulted in an important analysis tool for distribution systems, providing extremely satisfactory results.
 
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Fabricio.pdf (2.87 Mbytes)
Date de Publication
2017-01-17
 
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