Planejamento da expansão de sistemas de transmissão considerando o modelo CA e desligamento na operação de linhas de transmissão

Abstract

Neste trabalho, um modelo de programação não linear inteiro misto (PNLIM) para o problema de planejamento da expansão da rede de transmissão estático CA (PERTECA) é apresentado, considerando o desligamento ótimo de linhas de transmissão (DOLT). Considera-se também como referência o modelo de programação linear inteiro misto (PLIM) para o problema de planejamento da expansão da rede de transmissão estático CC (PERTECC) considerando DOLT, o qual tem sido chamado de "modelo generalizado". Adicionalmente é introduzido um modelo de planejamento da expansão da rede de transmissão multi-estágio CC (PERTMCC) considerando DOLT. Os modelos de PLIM e PNLIM foram implementados usando a linguagem de modelagem algébrico AMPL e solucionados usando os solvers comerciais CPLEX e KNITRO, respectivamente. Os sistemas testes: Garver de 6 barras, IEEE de 24 barras e IEEE de 118 barras; e os sistemas reais: Sul Brasileiro de 46 barras, Boliviano de 57 barras e Colombiano de 93 barras foram usados para avaliar os modelos. Para os sistemas de grande porte, ou reais, uma estratégia de redução do espaço combinatório de busca do problema é apresentada para reduzir o esforço computacional e, portanto, o tempo computacional necessário para encontrar uma solução ótima.

In this work, a mixed integer nonlinear programming model (MINLP) is presented for the AC static transmission network expansion problem (AC-STNEP) considering optimal transmission switching (OTS) of the transmission lines. As a reference, a mixed integer linear programming model (MILP) is considered for the static DC transmission network expansion problem (DC-STNEP) considering OTS of transmission lines, which has also been called a "generalized model". In addition, a multi-stage DC transmission network expansion model is introduced considering OTS, even among stages. The MILP and MINLP models were implemented using the algebric modeling language AMPL and solved using the commercial solvers CPLEX and KNITRO, respectively. The benchmark systems: 6-bus Garver, 24-bus IEEE and 118-bus IEEE; and the real systems: 46-bus Southern Brazilian, 57-bus Bolivian and 93-bus Colombian were used to test the models. In the case of the large-sized, or real systems, a reduction of the combinatorial search space is presented to reduce the computational effort and, therefore, computational time required to get an optimal solution.