Análise da técnica de solução para o problema de alocação ótima das chaves seccionadoras em redes de distribuição de energia elétrica

Abstract

A alocação ótima de chaves seccionadoras é fundamental no planejamento de redes de distribuição, visando aumentar a confiabilidade do sistema e a qualidade da energia entregue. A reconfiguração da rede, habilitada por estas chaves, caracteriza um problema de otimização complexo, modelado como programação não-linear inteira mista. Para redes extensas, o emprego de metaheurísticas, como o algoritmo genético (AG), se mostra uma solução eficiente. O sucesso da implementação de um AG, no entanto, exige uma análise criteriosa dos fatores que afetam seu desempenho, com foco especial na forma de representação (codificação) das possíveis soluções. Este trabalho tem como objetivo central implementar uma análise crítica da técnica de codificação do AG para o problema de alocação/realocação de chaves, buscando minimizar o custo de interrupção ao consumidor. O estudo detalha o modelo matemático e algoritmo, e compara duas abordagens: a codificação binária; e uma codificação decimal (inteira). São avaliados os impactos de cada método na robustez, no desempenho computacional e na estrutura dos operadores genéticos, dado um conjunto predeterminado de ramais candidatos e um número fixo de chaves. A validação é realizada com testes em alimentadores típicos da literatura.

The optimal allocation of disconnector switches is fundamental in distribution network planning, aiming to increase system reliability and the quality of delivered energy. Network reconfiguration, enabled by these switches, characterizes a complex optimization problem, modeled as mixed-integer non-linear programming. For large scale networks, the use of metaheuristics, such as the genetic algorithm (GA), proves to be an efficient solution. However, the successful implementation of a GA requires a careful analysis of the factors affecting its performance, with special focus on the form of representation (encoding) of possible solutions. The central objective of this work is to implement a critical analysis of the GA encoding technique for the switch allocation/reallocation problem, seeking to minimize the customer interruption cost. The study details the algorithmic model and compares two approaches: binary encoding and decimal (integer) encoding. The impacts of each method on robustness, computational performance, and the structure of genetic operators are evaluated, given a predetermined set of candidate branches and a fixed number of switches. Validation is performed through tests on typical feeders found in the literature.