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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.18.2017.tde-05012017-142133
Documento
Autor
Nome completo
Fabrício Bonfim Rodrigues de Oliveira
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 2016
Orientador
Banca examinadora
Asada, Eduardo Nobuhiro (Presidente)
Arioli, Fernanda Caseño Trindade
Lázaro, Rubén Augusto Romero
Título em português
Redução de perdas de sistemas de distribuição através do dimensionamento ótimo de bancos de capacitores via entropia cruzada
Palavras-chave em português
Entropia cruzada
OpenDSS
Python
Redução de perdas
Resumo em português
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.
Título em inglês
Losses reduction of distribution systems through optimal dimensioning of capacitor banks via cross entropy
Palavras-chave em inglês
Cross entropy
Loss reduction
OpenDSS
Python
Resumo em inglês
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)
Data de Publicação
2017-01-17
 
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