Alocação de chaves automatizadas em redes elétricas de distribuição: uma abordagem multiobjetivo
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Data
2020-12-16
Autores
Carneiro, Carlos Alberto
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Editor
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Resumo
O crescente desenvolvimento do conceito de redes elétricas inteligentes (Smart Grids-SGs) leva cada vez mais à modernização do sistema elétrico em todos seus níveis, geração, transmissão e distribuição. Mais especificamente nas redes elétricas de distribuição (REDs), o conceito de SGs traz uma nova visão sobre o planejamento da operação que, entre seus objetivos principais, visa desenvolver uma rede autogerenciada que seja capaz de reconfigurar-se e/ou restabelecer-se automaticamente diante de variações de carga, condições de contingência (emergenciais), entre outras. Para viabilizar o processo de reconfiguração, seccionadores automatizados são instalados ao longo de toda a RED. Contudo, atualmente as concessionárias de energia dispõem de limitados critérios para a definição da quantidade de seccionadores automatizados e suas respectivas posições de instalação de forma a minimizar a relação custo/benefício. Sendo assim, a presente dissertação visa o desenvolvimento de uma metodologia baseada na técnica de otimização estocástica BPSO - Binary Particle Swarm Optimization que permita explorar alternativas de alocação de seccionadores automatizados dentro do universo de possibilidades a fim de melhorar os indicadores de continuidade coletivos propostos pelo órgão regulador; minimizar os impactos negativos das interrupções de energia de longa duração em consumidores sensíveis, e atender restrições operacionais e orçamentárias. Os resultados obtidos mostram reduções importantes dos indicadores FEC e DEC em mais de 60%, além disso, uma redução de 58% na energia não distribuída e mais de 23% de redução nas perdas financeiras devido às interrupções de longa duração nos consumidores. Sendo assim, a metodologia proposta pode ser utilizada pelas empresas concessionárias de energia como uma ferramenta de apoio ao planejamento operacional e de expansão nas suas REDs.
The growing development of the Smart-Grid concept leads increasingly to the modernization of the electrical grid at all levels, generation, transmission, and distribution. More specifically in the electrical distribution system (EDS), smart-grid concept brings a new vision on the operational planning which, among its main objectives, aims to develop a self-managed network that is capable of reconfiguring and/or re-establishing itself automatically in case of load variations, contingency conditions, among others. In order to feasible make the reconfiguration process, automated switches are installed throughout the EDS. However, electrical utilities currently have limited criteria for defining the number of automated switches and their respective installation locations to minimize the cost/benefit ratio. Thus, this project aims to develop a methodology based on the Binary Particle Swarm Optimization which is a stochastic optimization technique that allows exploring alternatives for the allocation of automated switches within the universe of possibilities in order to: improve the collective reliability indicators proposed by the agency regulators; minimize the negative economic impacts of long duration power interruptions (ELDI) on sensitive consumers; and attend operational and budgetary constraints. The results obtained show significant reductions in the collective reliability indicators by more than 60%, a 58% reduction in energy not supplied, and more than 23% reduction in ELDI. Therefore, the proposed methodology can be used by electrical utilities as a tool to support operational and extension planning in their EDS.
The growing development of the Smart-Grid concept leads increasingly to the modernization of the electrical grid at all levels, generation, transmission, and distribution. More specifically in the electrical distribution system (EDS), smart-grid concept brings a new vision on the operational planning which, among its main objectives, aims to develop a self-managed network that is capable of reconfiguring and/or re-establishing itself automatically in case of load variations, contingency conditions, among others. In order to feasible make the reconfiguration process, automated switches are installed throughout the EDS. However, electrical utilities currently have limited criteria for defining the number of automated switches and their respective installation locations to minimize the cost/benefit ratio. Thus, this project aims to develop a methodology based on the Binary Particle Swarm Optimization which is a stochastic optimization technique that allows exploring alternatives for the allocation of automated switches within the universe of possibilities in order to: improve the collective reliability indicators proposed by the agency regulators; minimize the negative economic impacts of long duration power interruptions (ELDI) on sensitive consumers; and attend operational and budgetary constraints. The results obtained show significant reductions in the collective reliability indicators by more than 60%, a 58% reduction in energy not supplied, and more than 23% reduction in ELDI. Therefore, the proposed methodology can be used by electrical utilities as a tool to support operational and extension planning in their EDS.
Descrição
Palavras-chave
Métodos de simulação, Monte Carlo, Método de, Otimização combinatória, Redes elétricas Análise, Redes inteligentes de energia