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Tese de Doutorado
DOI
https://doi.org/10.11606/T.18.2016.tde-06062016-094659
Documento
Autor
Nome completo
Filipe de Oliveira Saraiva
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 2015
Orientador
Banca examinadora
Asada, Eduardo Nobuhiro (Presidente)
Coury, Denis Vinicius
Freitas Filho, Walmir de
Kagan, Nelson
Sichman, Jaime Simão
Título em português
Aplicações híbridas entre sistemas multiagentes e técnicas de inteligência artificial para redes inteligentes de distribuição de energia elétrica
Palavras-chave em português
Inteligência artificial
Redes elétricas inteligentes
Sistemas distribuídos
Sistemas elétricos de distribuição
Sistemas multiagentes
Resumo em português
Os smart grids representam a nova geração dos sistemas elétricos de potência, combinando avanços em computação, sistemas de comunicação, processos distribuídos e inteligência artificial para prover novas funcionalidades quanto ao acompanhamento em tempo real da demanda e do consumo de energia elétrica, gerenciamento em larga escala de geradores distribuídos, entre outras, a partir de um sistema de controle distribuído sobre a rede elétrica. Esta estrutura modifica profundamente a maneira como se realiza o planejamento e a operação de sistemas elétricos nos dias de hoje, em especial os de distribuição, e há interessantes possibilidades de pesquisa e desenvolvimento possibilitada pela busca da implementação destas funcionalidades. Com esse cenário em vista, o presente trabalho utiliza uma abordagem baseada no uso de sistemas multiagentes para simular esse tipo de sistema de distribuição de energia elétrica, considerando opções de controle distintas. A utilização da tecnologia de sistemas multiagentes para a simulação é baseada na conceituação de smart grids como um sistema distribuído, algo também realizado nesse trabalho. Para validar a proposta, foram simuladas três funcionalidades esperadas dessas redes elétricas: classificação de cargas não-lineares; gerenciamento de perfil de tensão; e reconfiguração topológica com a finalidade de reduzir as perdas elétricas. Todas as modelagens e desenvolvimentos destes estudos estão aqui relatados. Por fim, o trabalho se propõe a identificar os sistemas multiagentes como uma tecnologia a ser empregada tanto para a pesquisa, quanto para implementação dessas redes elétricas.
Título em inglês
Hybrid applications of multiagent systems and artificial intelligence techniques to smart grids in power distribution level
Palavras-chave em inglês
Artificial intelligence
Distributed systems
Multi-agent systems
Power distribution system
Smart grid
Resumo em inglês
The smart grids represent a new generation of electric power systems, combining advances in computing, communication, distributed systems, and artificial intelligence, to provide new features to the power systems as the real-time demand monitoring and real-time energy consumption monitoring, large-scale managing of distributed generators, among others. It is possible by the existence of a distributed control system on the grid. This structure modifies the way it conducts the planning and operation of electrical systems currently, especially in the distribution level, and there are interesting possibilities for research and development made possible by the need for implementation of these features. With this scenario in mind, this thesis uses an approach based on multi-agent systems to simulate this new power distribution system, considering different control options. The use of multi-agent systems technology for smart grid simulation is based on the concept of smart grid as a distributed system - this conceptualization is realized in this work too. In order to validate this proposal, three features expected of these grids were simulated: the classification of non-linear loads; the voltage profile management; and the topological reconfiguration in order to reduce electrical losses. All modeling and developments of these studies are reported here. Finally, the study aims to identify the multi-agent systems as a technology to be utilized both for research and for implementing these grids.
 
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Filipe.pdf (3.44 Mbytes)
Data de Publicação
2016-06-09
 
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