Planejamento de curto prazo de redes de distribuição de energia elétrica considerando incertezas na geração e demanda
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Data
2018-12-18
Autores
Melgar Dominguez, Ozy Daniel
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Editor
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Resumo
O planejamento de curto prazo é uma estratégia de tomada de decisão que visa assegurar o desempenho adequado de um sistema de distribuição de energia elétrica e fornecer um produto de alta qualidade aos usuários finais. Este processo considera ações tradicionais para um controle efetivo no fluxo de potência reativa, fator de potência e magnitude de tensão nas barras do sistema. Nos últimos anos, este tipo de planejamento enfrenta-se com significativos desafios devido à integração de novas tecnologias e a filosofia de operação das redes de distribuição de média tensão. Desta forma, o desenvolvimento de algoritmos e ferramentas computacionais sofisticadas são necessárias para contornar essas complexidades. Nessa perspectiva, neste trabalho apresenta-se uma estratégia para a solução do problema de planejamento de curto prazo para redes de distribuição. Em que, a integração de unidades de geração distribuída e sistemas de armazenamento de energia elétrica é considerada simultaneamente com as ações tradicionais de planejamento para melhorar a eficiência do sistema. Diferentes alternativas de investimento, tais como a localização e dimensionamento de bancos de capacitores, unidades de armazenamento de energia e unidades de geração baseadas em energia fotovoltaica e eólica, seleção e substituição de condutores dos circuitos sobrecarregados e alocação de reguladores de tensão são consideradas como variáveis de decisão no problema de otimização. Adicionalmente, na formulação deste problema aspectos ambientais no nível de distribuição são devidamente abordados através do mecanismo Cap and Trade. Naturalmente, este problema de otimização combinatória é representado por um problema de programação não-linear inteiro mista não convexo. Portanto, para tornar o modelo convexo, este é manipulado algebricamente para obter um modelo de programação linear inteira mista. Por outro lado, para considerar as incertezas na demanda e na geração renovável, um modelo de otimização robusto de dois estágios é formulado. Este modelo de otimização robusto apresenta uma estrutura de três níveis, em que, a partir de uma reformulação baseada em algoritmos de decomposição, essa estrutura é representada em um ambiente hierárquico de problema mestre e subproblema. Dessa maneira, a solução deste problema é obtida através de um algoritmo de decomposição denominado Column-and-Constraint Generation. Para analisar e avaliar a efetividade e robustez da metodologia proposta, dois sistemas de distribuição de média tensão são utilizados para testes. Assim, resultados numéricos de diferentes casos de estudo corroboram a aplicabilidade da estratégia proposta neste trabalho.
Short-term planning is a decision-making strategy that aims to enhance proper electric distribution network performance and provide high-quality service to consumers. This process considers traditional planning actions to effectively control the reactive power flow, power factor, and the voltage profile of the network. In the last years, this type of distribution network planning has faced important challenges due to the integration of modern technologies and operating aspects of medium-voltage distribution networks. In this regard, development of sophisticated algorithms and computational tools are necessary to cope with these complexities. In this perspective, a strategy to determine the solution of the short-term planning problem for distribution networks is presented in this work, where, integration of distributed generation units and electric energy storage systems are considered simultaneously with traditional planning actions to improve the network performance. Several investment alternatives such as siting and sizing of capacitors banks, energy storage systems, photovoltaic- and wind- based generation units, conductor replacement of overloaded circuits, and voltage regulators allocation are considered as decision variables in the optimization problem. Additionally, environmental aspects at distribution level are duly addressed via Cap and Trade mechanism. Inherently, this optimization problem is represented by a non-convex mixed integer nonlinear programming problem. Therefore, to address this issue, this complex model is recast to a mixed-integer linear programming model. On the other hand, uncertainties in demand consumption and renewable power production are approached via a two-stage robust optimization model. This robust optimization model is defined by a three-level structure, for which by using decomposition algorithms, this structure is represented by a hierarchical environment of master problem and subproblem. To address this issue, the column and constraint generation algorithm is employed to carry out the solution of this problem. In order to analyze and evaluate the effectiveness and robustness of the proposed methodology, two medium voltage distribution networks are used. Finally, numerical results of different case studies show the applicability of the proposed strategy.
Short-term planning is a decision-making strategy that aims to enhance proper electric distribution network performance and provide high-quality service to consumers. This process considers traditional planning actions to effectively control the reactive power flow, power factor, and the voltage profile of the network. In the last years, this type of distribution network planning has faced important challenges due to the integration of modern technologies and operating aspects of medium-voltage distribution networks. In this regard, development of sophisticated algorithms and computational tools are necessary to cope with these complexities. In this perspective, a strategy to determine the solution of the short-term planning problem for distribution networks is presented in this work, where, integration of distributed generation units and electric energy storage systems are considered simultaneously with traditional planning actions to improve the network performance. Several investment alternatives such as siting and sizing of capacitors banks, energy storage systems, photovoltaic- and wind- based generation units, conductor replacement of overloaded circuits, and voltage regulators allocation are considered as decision variables in the optimization problem. Additionally, environmental aspects at distribution level are duly addressed via Cap and Trade mechanism. Inherently, this optimization problem is represented by a non-convex mixed integer nonlinear programming problem. Therefore, to address this issue, this complex model is recast to a mixed-integer linear programming model. On the other hand, uncertainties in demand consumption and renewable power production are approached via a two-stage robust optimization model. This robust optimization model is defined by a three-level structure, for which by using decomposition algorithms, this structure is represented by a hierarchical environment of master problem and subproblem. To address this issue, the column and constraint generation algorithm is employed to carry out the solution of this problem. In order to analyze and evaluate the effectiveness and robustness of the proposed methodology, two medium voltage distribution networks are used. Finally, numerical results of different case studies show the applicability of the proposed strategy.
Descrição
Palavras-chave
Mecanismos ambientais, Planejamento de curto prazo, Otimização robusta de dois estágios, Sistemas de armazenamento de energia elétrica, Geração distribuída renovável, Environmental mechanism, Energy storage systems, Renewable energy-based sources, Short-term planning, Two-stage robust optimization