Algoritmo para obtenção de planos de restabelecimento para sistemas de distribuição de grande porte / Algorithm for elaboration of plans for service restoration to large-scale distribution systems
AUTOR(ES)
Moussa Reda Mansour
DATA DE PUBLICAÇÃO
2009
RESUMO
A elaboração de planos de restabelecimento de energia (PRE) de forma rápida, para re-energização de sistemas de distribuição radiais (SDR), faz-se necessária para lidar com situações que deixam regiões dos SDR sem energia. Tais situações podem ser causadas por faltas permanentes ou pela necessidade de isolar zonas dos SDR para serviços de manutenção. Dentre os objetivos de um PRE, destacam-se: (i) reduzir o número de consumidores interrompidos (ou nenhum), e (ii) minimizar o número de manobras; que devem ser atendidos sem desrespeitar os limites operacionais dos equipamentos. Conseqüentemente, a obtenção de PRE em SDR é um problema com múltiplos objetivos, alguns conflitantes. As principais técnicas desenvolvidas para obtenção de PRE em SDR baseiam-se em algoritmos evolutivos (AE). A limitação da maioria dessas técnicas é a necessidade de simplificações na rede, para lidar com SDR de grande porte, que limitam consideravelmente a possibilidade de obtenção de um PRE adequado. Propõe-se, neste trabalho, o desenvolvimento e implantação computacional de um algoritmo para obtenção de PRE em SDR, que consiga lidar com sistemas de grande porte sem a necessidade de simplificações, isto é, considerando uma grande parte (ou a totalidade) de linhas, barras, cargas e chaves do sistema. O algoritmo proposto baseia-se em um AE multi-objetivo e na estrutura de dados, para armazenamento de grafos, denominada representação nó-profundidade (RNP), bem como em dois operadores genéticos que foram desenvolvidos para manipular de forma eficiente os dados armazenados na RNP. Em razão de se basear em um AE multi-objetivo, o algoritmo proposto possibilita uma investigação mais ampla do espaço de busca. Por outro lado, fazendo uso da RNP, para representar computacionalmente os SDR, e de seus operadores genéticos, o algoritmo proposto aumenta significativamente a eficiência da busca por adequados PRE. Isto porque aqueles operadores geram apenas configurações radiais, nas quais todos os consumidores são atendidos. Para comprovar a eficiência do algoritmo proposto, várias simulações computacionais foram realizadas, utilizando o sistema de distribuição real, de uma companhia brasileira, que possui 3.860 barras, 635 chaves, 3 subestações e 23 alimentadores.
ASSUNTO(S)
estrutura de dados multi-objective evolutionary algorithms nsga-ii sistemas de distribuição de grande porte data structure algoritmo evolutivo multiobjetivo node-depth encoding nsga-ii restauração de energia energy restoration large-scale distribution system representação nó-profundidade
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