Proposta de solução do problema de fluxo de potência ótimo descentralizado para sistemas com fontes de geração de energia renovável e não renovável

Abstract

Um modelo matemático e técnica de solução para o problema de fluxo de potência ótimo AC descentralizado, para sistemas com geradores que utilizam fontes de geração renováveis e não renováveis, empregando técnicas heurísticas, otimização clássica e processamento paralelo, é proposto. Inicialmente, apresenta-se uma técnica de solução que considera um modelo descentralizado sequencial usando um algoritmo matheurístico, que combina a filosofia da heurística de busca por vizinhança em descida para determinar e controlar as variáveis inteiras, juntamente com o método de otimização clássica de programação não-linear para resolver o problema de fluxo de potência ótimo convencional. O sistema elétrico é divido em áreas coordenadas por suas respectivas empresas regionais e subordinadas ao operador nacional do sistema. Para melhorar o desempenho computacional desta técnica de solução, propõe-se um modelo descentralizado paralelo para a solução simultânea de cada área/empresa do sistema elétrico considerando a existam no sistema fontes de gerações que utilizam recursos energéticos renováveis e não renováveis operando sob diferentes cenários. Para avaliar a eficiência e robustez dos métodos propostos e aplicados ao problema de fluxo de potência descentralizado, diversas análises e testes são realizados nos sistemas elétricos IEEE 30, 73, 118, 300 e 3x118. Dessa forma, é possível verificar que os resultados dos modelos sequencial e paralelo são similares, contudo, obtém-se uma redução de até 20,78% no tempo computacional consumido pela abordagem computacional paralela em relação à sequencial para resolver o problema de fluxo de potência ótimo. Todos os modelos matemáticos desenvolvidos foram implementados em linguagem AMPL e resolvidos com o auxílio do solver comercial KNITRO.

A mathematical model and solution technique for the decentralized AC optimal power flow problem in systems with generators using renewable and non-renewable generation sources are proposed. The approach employs heuristic techniques, classical optimization, and parallel processing. Initially, a solution technique is presented considering a decentralized sequential model using a matheuristic algorithm. This algorithm combines the philosophy of the downhill neighborhood search heuristic to determine and control integer variables with the classical nonlinear programming optimization method to solve the conventional optimal power flow problem. The electrical system is divided into areas coordinated by their respective regional companies and subordinated to the national system operator. To enhance the computational performance of this solution technique, a decentralized parallel model is proposed for the simultaneous solution of each area/company in the electrical system, considering the presence of generation sources using renewable and non-renewable energy resources operating under different scenarios. To evaluate the efficiency and robustness of the proposed methods applied to the decentralized power flow problem, various analyses and tests are conducted on IEEE 30, 73, 118, 300, and 3x118 electrical systems. Results show that the sequential and parallel models yield similar results, but a reduction of up to 20.78% in computational time is achieved by the parallel computational approach compared to the sequential one for solving the optimal power flow problem. All developed mathematical models were implemented in the AMPL language and solved using the commercial KNITRO solver.