Novas aplicações de metaheurísticas na solução do problema de planejamento da expansão do sistema de transmissão de energia elétrica

Abstract

O Problema de Planejamento da Expansão de Sistemas de Transmissão de Energia Elétrica consiste em se escolher, entre um conjunto pré-definido de circuitos candidatos, aqueles que devem ser incorporados ao sistema de forma a minimizar os custos de investimento e operação ao e atender a demanda de energia futura ao longo de um horizonte de planejamento com confiabilidade, assumindo como conhecido o plano de geração. É considerado um problema muito complexo e difícil por se tratar de um problema não linear inteiro misto, não convexo, multimodal e altamente combinatório. Este problema tem sido solucionado usando técnicas clássicas como Decomposição ao de Benders e Branch and Bound, assim como também algoritmos heurísticos e metaheurísticas obtendo diversos resultados, mais com uma série de problemas como, por exemplo, alto esforço computacional e problemas de convergência. Neste trabalho apresentam-se duas novas técnicas de solução para o problema, a saber, as metaheurísticas Busca em Vizinhança Variável e a Busca Dispersa. A Busca em Vizinhança Variável é uma técnica baseada em trocas de estruturas de vizinhança dentro de um algoritmo de busca local, e a metaheurística Busca Dispersa, um método evolutivo que combina sistematicamente conjuntos de soluções para se obter solucões melhores. Essas técnicas de solução oferecem novas alternativas de solução que oferecem solução aos problemas encontrados com outros métodos, como é um baixo esforço computacional é uma melhor convergência, sendo este o principal aporte do trabalho. Os algoritmos são apresentados sistematicamente, explicando os seus algoritmos e a forma como são adaptados para resolver o problema do planejamento da expansão de sistemas de transmissão considerando-se a modelagem matemática conhecida com o modelo de transporte e o modelo DC. São realizados testes com os sistemas...

Electric Energy Transmission Network Expansion Problem consist in choose among a set of pre-defined circuits candidates, who must be incorporated into the system so as to minimize the investment costs and operation and meet the future energy demand over a planning horizon with reliability, assuming the generation plan is known. It is a very complex and difficult problem because it is non linear, non convex, multimodal and highly combinatorial. This problem has been solved using traditional techniques such as Benders decomposition and Branch and Bound, as well as heuristic algorithms and metaheuristics getting different results, but with a series of problems such as high computational effort and convergence problems. This paper tests out two new techniques for solving the problem as are the metaheuristics Variable Neighborhood Search and Scatter Search. The Variable Neighborhood Search is a technique based on trading structures within a neighborhood of a local search algorithm, and the Scatter Search metaheuristic is a method which combines systematically sets of solutions in an evolutionary way to achieve better solutions. These solution techniques offer new alternatives to solve the problems encountered with other methods, such as a low computational effort and better convergence, which is the main contribution of this work. The techniques are presented systematically, explaining their algorithms and the way they are adapted to solve the network expansion planning problem based on the mathematical model known as the transportation model and the DC model. They are tested with the systems Southern Brazilian with 46 buses and the IEEE 24 buses system, results are compared with those obtained with other metaheuristics, obtaining excellent results with a best performance both in processing speed as in computational effort.