Planejamento de curto prazo de sistemas de distribuição de energia elétrica com penetração de fonte de geração fotovoltaica

Abstract

Os sistemas de distribuição de energia elétrica (SDEE) estão sujeitos a grandes impactos devido ao avanço tecnológico, desde o crescimento da demanda até a inserção de geradores distribuídos, em especial os geradores fotovoltaicos nas redes de baixa tensão. Neste contexto, os SDEE podem não estar projetados para contemplar esses avanços mantendo a mesma qualidade de energia, forçando as empresas distribuidoras tomarem medidas de planejamento visando um adequado fornecimento de energia aos consumidores, com qualidade e confiabilidade. Dentre as medidas de planejamento de curto prazo possíveis, a alocação de bancos de capacitores shunt, painéis fotovoltaicos e sistemas de armazenamento de energia possibilitam aliviar o fluxo de corrente nos alimentadores de distribuição, contribuindo para a regulação de tensão e redução das perdas técnicas. Neste trabalho o problema de planejamento é formulado como um problema de programação não linear inteiro misto estocástico, utilizando-se a abordagem de otimização multiobjetivo para encontrar soluções otimizadas a partir do desenvolvimento e implementação da metaheurística non-dominated sorting genetic algorithm (NSGA II), considerando a máxima queda de tensão e os custos de operação e investimento como funções objetivo. O fluxo de potência foi calculado utilizando o software MatPower e a metodologia testada apresentou, para o sistema de 69 barras, reduções de 23 e 53% nos custos de operação e investimentos e no desvio de tensão, respectivamente, considerando as soluções dos extremos da fronteira de Pareto.

Electric power distribution systems (EPDS) are significantly impacted by technological advancements, including the growth in demand and the integration of distributed generators, particularly photovoltaic generators. In this context, EPDS may not be designed to seamlessly incorporate these advancements while maintaining the same energy quality, necessitating distribution companies to take planning measures to ensure a reliable and high-quality energy supply to consumers. Among the possible short-term measures, the allocation of shunt capacitor banks, photovoltaic panels, and energy storage devices can help alleviate current flow in distribution feeders, contributing to voltage regulation and reducing technical losses. In this study, the planning problem is formulated as a mixed-integer stochastic nonlinear programming problem, using a multi-objective optimization approach to find optimized solutions. The study employs the non-dominated sorting genetic algorithm (NSGA II), considering the maximum voltage drop, operational costs and investment costs as objective functions. Power flow analysis was conducted using the MatPower software. The tested methodology, applied to a 69-bus system, obtaining reductions of 23% and 53% in costs and in voltage deviation, respectively, when considering the solutions at the extreme points of the Pareto frontier.