Alocação ótima de bancos de capacitores e geração distribuída em sistemas de distribuição de energia elétrica
Carregando...
Data
2021-07
Autores
Orientador
Melgar Dominguez, Ozy Daniel
Coorientador
Pós-graduação
Curso de graduação
Engenharia Elétrica – FEIS
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Editor
Tipo
Trabalho de conclusão de curso
Direito de acesso
Acesso aberto
Resumo
Resumo (português)
Os sistemas de distribuição de energia elétrica (SDEEs) devem operar dentro dos limites operacionais adequados, respeitando restrições de natureza física, técnica, ambiental ou econômica; ou seja, manter o perfil de tensão da rede dentro dos limites estabelecidos, reduzir as perdas do sistema, adequar a operação considerando os impactos para o meio ambiente e minimizando, o máximo possível, os custos de investimentos. Com o passar dos anos, a infraestrutura do SDEE é deteriorada devido ao crescimento da demanda. Para resolver esse problema, um planejamento de curto ou médio prazo faz-se importante. Atualmente, a realização desse planejamento é desafiadora, pois agrega novas tecnologias e adequação a regras ambientais dos órgãos reguladores. Neste trabalho, para realizar o planejamento, apresenta-se uma estratégia para a alocação ótima de bancos de capacitores (BCs) e unidades de geração distribuída (GDs) eólica em sistemas de distribuição de energia elétrica (SDEEs). O objetivo deste trabalho é, através de um modelo de otimização que possibilite a tomada de decisão para alocação de BCs e GDs, melhorar a operação do SDEE, minimizando perdas e a emissão de carbono, com o menor custo possível. Para determinar a solução, um algoritmo genético básico (AG) será implementado. Paravalidar a aplicabilidade e robustez do algoritmo proposto, um sistema de 135 barras é utilizado considerando diferentes condições de teste. A condição do sistema teste antes do planejamento é verificada mediante um algoritmo de fluxo de carga para obter o perfil de tensão, determinar as perdas totais anuais do sistema, e estimar as emissões de carbono. Em seguida, o AG é executado considerando mais de 100 iterações, para verificar a convergência da função objetivo (FO), contudo pode ser observado que com menos de 20 iterações o AG desenvolvido alcança a convergência. Os resultados mostram que é possível reduzir as perdas em 86,35% e nessas condições, também reduzir a emissão de carbono em 68,44%, mantendo o perfil de tensão dentro das restrições impostas. Os custos de investimento estão muito condicionados a instalação de unidades de GD, sendo fator importante na tomada de decisão
Resumo (português)
Electric power distribution systems (EPDSs) must operate within proper operational limits, respecting constraints of physical, technical, environmental or economic nature; i.e., maintain the grid voltage profile within established limits, reduce system losses, adequate operation considering impacts to the environment and minimizing, as much as possible, investment costs. Over the years, the EPDSs infrastructure is deteriorated due to the growth in demand. To solve this problem, short or medium term planning is important. Currently, the realization of this planning is challenging, because it adds new technologies and adequacy to the environmental rules of the regulatory agencies. In this work, in order to perform the planning, a strategy is presented for the optimal allocation of capacitor banks (CBs) and distributed generation units (DGs) in wind power distribution systems (EPDSs). The objective of this work is, through an optimization model that enables decision making for allocation of CBs and DGs, to improve the operation of the EPDSs, minimizing losses and carbon emission, at the lowest possible cost. To determine the solution, a basic genetic algorithm (GA) will be implemented. To validate the applicability and robustness of the proposed algorithm, a 135-bar system is used considering different test conditions. The condition of the test system before planning is verified using a load flow algorithm to obtain the voltage profile, determine the total annual losses of the system, and estimate the carbon emissions. Then, the GA is run considering more than 100 iterations, to verify the convergence of the objective function (OF), however it can be observed that with less than 20 iterations the developed GA reaches convergence. The results show that it is possible to reduce losses by 86.35% and under these conditions, also reduce the carbon emission by 68.44%, keeping the voltage profile within the imposed restrictions. The investment costs are very conditioned to the installation of DG units, being an important factor in decision making.
Descrição
Palavras-chave
Idioma
Português