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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.18.2016.tde-09052016-115437
Documento
Autor
Nome completo
Eleandro Marcondes de Almeida
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 2016
Orientador
Banca examinadora
Asada, Eduardo Nobuhiro (Presidente)
Baquero, John Fredy Franco
Lázaro, Rubén Augusto Romero
Título em português
Planejamento de sistemas de distribuição de energia elétrica considerando questões de confiabilidade e risco
Palavras-chave em português
Análise de risco
Otimização multiobjetivo
Planejamento da expansão de sistemas de distribuição
Resumo em português
O problema de Planejamento da Expansão de Sistemas de Distribuição (PESD) visa determinar diretrizes para a expansão da rede considerando a crescente demanda dos consumidores. Nesse contexto, as empresas distribuidoras de energia elétrica têm o papel de propor ações no sistema de distribuição com o intuito de adequar o fornecimento da energia aos padrões exigidos pelos órgãos reguladores. Tradicionalmente considera-se apenas a minimização do custo global de investimento de planos de expansão, negligenciando-se questões de confiabilidade e robustez do sistema. Como consequência, os planos de expansão obtidos levam o sistema de distribuição a configurações que são vulneráveis a elevados cortes de carga na ocorrência de contingências na rede. Este trabalho busca a elaboração de uma metodologia para inserir questões de confiabilidade e risco ao problema PESD tradicional, com o intuito de escolher planos de expansão que maximizem a robustez da rede e, consequentemente, atenuar os danos causados pelas contingências no sistema. Formulou-se um modelo multiobjetivo do problema PESD em que se minimizam dois objetivos: o custo global (que incorpora custo de investimento, custo de manutenção, custo de operação e custo de produção de energia) e o risco de implantação de planos de expansão. Para ambos os objetivos, são formulados modelos lineares inteiros mistos que são resolvidos utilizando o solver CPLEX através do software GAMS. Para administrar a busca por soluções ótimas, optou-se por programar em linguagem C++ dois Algoritmos Evolutivos: Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-2 (NSGA2) e Strength Pareto Evolutionary Algorithm-2 (SPEA2). Esses algoritmos mostraram-se eficazes nessa busca, o que foi constatado através de simulações do planejamento da expansão de dois sistemas testes adaptados da literatura. O conjunto de soluções encontradas nas simulações contém planos de expansão com diferentes níveis de custo global e de risco de implantação, destacando a diversidade das soluções propostas. Algumas dessas topologias são ilustradas para se evidenciar suas diferenças.
Título em inglês
Power distribution system planning considering reliability and risk
Palavras-chave em inglês
Distribution systems expansion planning
Multi-objective optimization
Risk analysis
Resumo em inglês
The Distribution System Expansion Planning (DSEP) problem aims to determine guidelines to expand the network considering the growing demand of customers. In this context, the distribution companies have to propose actions for improvements in the distribution system in order to adjust the supply of energy to the standards required by regulators. Traditionally minimizing the global cost of expansion plans is the only goal that is considered, thus reliability and robustness issues are neglected. As a result, the optimal expansion plans lead the distribution system to configurations that are vulnerable to high load shedding under the occurrence of contingencies in the network. This work aims to develop a methodology to insert reliability and risk issues to the traditional DSEP problem in order to maximize the robustness of the network and hence mitigate the system damages caused by contingencies. We formulated a multi-objective model of the problem that compromises two objectives: minimization of the global cost (that comprises investment cost, maintenance cost, operational cost, and production cost) and minimization of the deployment risk of expansion plans. For both objectives, we formulated mixed integer linear models which are solved using CPLEX accessed through GAMS. To manage the search for optimal solutions, we chose to implement in C++ language two Evolutionary Algorithms (EAs): Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-2 (NSGA2) and Strength Pareto Evolutionary Algorithm-2 (SPEA2). The effectiveness of both algorithms was verified through simulations of the expansion planning of two test systems, adapted from the literature. The set of solutions that has been found contains expansion plans with different levels of global cost and deployment risk. Some of these topologies are depicted to show this diversity of the proposed solutions.
 
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Eleandro.pdf (2.02 Mbytes)
Data de Publicação
2016-05-12
 
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