Aplicação de algoritmo evolutivo para reconfiguração de rede de distribuição, visando maior ramificação do sistema
DOI:
https://doi.org/10.34117/bjdv12n2-040Keywords:
algoritmo genético, perdas, rede de distribuição, ramificação, sistemas evolutivosAbstract
Este artigo apresenta uma nova abordagem para o problema de reconfiguração de redes de distribuição visando obter uma configuração com maior ramificação, para conseguir sistemas com topologias mais confiáveis. Realizamos a análise das principais mudanças decorrentes dessa metodologia: perfil de tensão, perdas e número de consumidores desenergizados em caso de falta de energia. Os resultados das simulações, aplicados aos sistemas de teste de 16, 33, 84 e 136 barras, mostraram que, ao minimizar o nível máximo da rede, considerando-a como uma árvore, é possível alcançar maior confiabilidade no sistema.
References
ANEEL. Agência Nacional de Energia Elétrica. Audiência Pública nº. 033/2009 – Revisão do Procedimentos de Distribuição (PRODIST). Brasília, DF, 2016g. Disponível em: <http://www2.aneel.gov.br/arquivos/PDF/DIC%20FIC %20DMIC.pdf >.
Baran, M. E.;Wu, F. F., (1989) Network reconfiguration in distribution systems for loss reduction and load balancing. IEEE Transactions on Power Delivery, vol. 4, no. 2, p. 1401-1407.
Carreño, E.; Romero, R.; A. P. Feltrin, (2008). An efficient codification to solve distribution network reconfiguration for loss reduction problem. IEEE Transactions on Power Systems, New York, v. 23, n. 4, p. 1542–1551.
Chiou, J. P.; Chang, C. F.; Su, C. T. (2005). Variable scaling hybrid differential evolution for solving network reconfiguration of distribution systems. IEEE Transactions on Power Systems, New York, v. 20, n .2, p. 668-674.
Cinvalar, S.; J. J. Grainger,; H. Yin, and S. S. H. Lee, (1988). Distribution feeder reconfigurationfor loss reduction, IEEE Trans. Power Delivery, Vol. III, No. 3, pp. 1217- 1223.
Fonseca, A. G., (2006). Análise de reconfiguração de redes de distribuição baseada em fluxo de potência desacoplado rápido. M.S. thesis, Universidade Federal do Paraná, PR, BR.
Garcia, V. J., (2005). Metaheurísticas multiobjetivo para o problema de restauração do serviço em redes de distribuição de energia elétrica., Ph.D. Thesis, Universidade Estadual de Campinas, Campinas, SP, BR. Holland, J. H., (1992). “Adaptation in Natural & Artificial Systems”. Press 2nd ed.: MIT Press.
Mantovani, J. R. S.; Casari, F.; Romero, R. A., (2000). Reconfiguração de sistemas de distribuição radiais utilizando o critério da queda de tensão. Revista SBA: Controle & Automação, vol. 11, no. 3, set., out., nov., dez.
Martins, C. C. C., (2018). Fluxo de carga em redes de distribuição operando em emergência, M.S. thesis, Universidade Federal do Maranhão, MA, BR.
Nascimento, L. B. P.; Amora, M. A. B.; Pinto. V. P.; D. A. Souza, (2015). Busca Harmônica com ajuste adaptativo de parâmetro por meio de Algoritmo Genético aplicada na otimização do projeto LQR. In: Congresso Brasileiro de Inteligencia Computacional. Curitiba-PR: ABRICOM.
Schmidt, H. P., (2005). Reconfiguração de redes de distribuição através de programação não-linear inteira mista., Ph.D. Thesis, Universidade de São Paulo, SP, BR.
Wang, C.; Cheng, H. Z., (2008). Optimization of network configuration in large distribution systems using plant growth simulation algorithm. IEEE Transactions on Power Systems, New York, v. 23, n. 1, p. 119-126.
Zimmerman, R. D., Murillo-S´anchez, C.E., Thomas, R. J, (2011): Matpower: Steady-state operations, planning, and analysis tools for power systems research and education.IEEE Transactions on Power Systems
