Fluxo de potência otimo probabilístico com fontes de geração renováveis: abordagem através de técnica de ótimização matheurística

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dc.contributor.advisorMantovani, José Roberto Sanches [UNESP]
dc.contributor.advisorOrtiz, Juan Manuel Home
dc.contributor.authorOliveira, Wmerson Claro de
dc.contributor.institutionUniversidade Estadual Paulista (Unesp)
dc.date.accessioned2020-12-07T19:02:25Z
dc.date.available2020-12-07T19:02:25Z
dc.date.issued2020-10-23
dc.description.abstractNeste trabalho é proposto o desenvolvimento de uma ferramenta computacional para resolver o problema de fluxo de potência ótimo probabilístico. A função objetivo do problema considera simultaneamente a minimização de custos de geração e gases de efeito estufa. O modelo matemático contempla o despacho ótimo dos geradores despacháveis (hidráulicos e térmicos) e não despacháveis (geração eólica e fotovoltaica), controle da posição dos taps dos transformadores, e da ativação de compensação reativa shunt, além das incertezas das cargas e das fontes de energia não renováveis. As incertezas no comportamento do sistema são modeladas usando o método de estimação por pontos 2m+1. A formulação do problema de fluxo de potência ótimo (FPO) é um problema de programação não linear inteiro misto, multiobjetivo, não convexo e probabilístico. Para resolver este problema eficientemente é proposto um algoritmo matheurístico, que combina o modelo clássico não linear de FPO e a meta-heurística Variable Neighborhood Descent (VND). Para validar o algoritmo proposto, foram testados sistemas da literatura especializada em dois tipos de testes: o primeiro é dividido em duas partes e os resultados são comparados com um solver comercial, na parte 01 são testados diversos sistemas com número de barras que vão de 14 até 4661, considerando um problema mono-objetivo. Na parte 02 são testados os sistemas pglib_opf_case118_ieee e pglib_opf_case300_ieee considerando um problema multiobjetivo determinístico. O segundo tipo de teste considera um problema multiobjetivo probabilístico, que envolve as incertezas das variáveis de entrada, dos parâmetros que definem o comportamento da demanda e das fontes de geração renováveis. Os resultados obtidos com os testes realizados, usando a implementação computacional nos sistemas de testes, mostram a eficiência desta metodologia.pt
dc.description.abstractThis work proposes the development of a computational tool to solve the probabilistic optimal power flow problem. The objective function of the problem simultaneously considers the minimization of generation costs and greenhouse gases. The mathematical model includes the optimal dispatch of dispatchable (hydraulic and thermal) generators and non-dispatchable (wind and photovoltaic) generators, control of the position of the transformer taps, and the activation of reactive shunt compensation, in addition to the uncertainties of the cargo and non-renewable energy sources. Uncertainties in the behavior of the system are modeled using the 2m + 1 point-estimate method. The formulation of the FPO problem is a mixed integer non-linear (PNLIM), multi-objective, non-convex and probabilistic problem. To solve this problem efficiently, a matheuristic algorithm is proposed, combining the classic non-linear FPO model and the Variable Neighborhood Descent (VND) metaheuristic. To validate the proposed algorithm, systems in the specialized literature were tested in two types of tests: the first test is divided into two parts and the results are compared with a commercial solver, in part 01 several systems are tested with number of bars ranging from 14 to 4661, considering a mono-objective problem. In part 02, the pglib_opf_case118_ieee and pglib_opf_case300_ieee systems are tested considering a deterministic multiobjective problem. The second type of test considers a probabilistic multiobjective problem, which involves the uncertainties of the input variables, parameters that define the load and renewable sources behavior. The results obtained with the tests performed, using the computational implementation in the test systems, show the efficiency of this methodology.en
dc.description.sponsorshipConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
dc.description.sponsorshipCouncil on International Educational Exchange (CIEE)
dc.description.sponsorshipCzech Science Foundation (GACR)
dc.description.sponsorshipDepartment of Atomic Energy (DAE)
dc.description.sponsorshipDepartment of Science and Technology (DST)
dc.description.sponsorshipDeutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
dc.description.sponsorshipDeutscher Akademischer Austauschdienst (DAAD)
dc.description.sponsorshipEarthwatch Institute
dc.description.sponsorshipEmpresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (EMBRAPA)
dc.description.sponsorshipEngineering and Physical Sciences Research Council (EPSRC)
dc.description.sponsorshipEuropean Regional Development Fund (ERDF)
dc.description.sponsorshipFinanciadora de Estudos e Projetos (FINEP)
dc.description.sponsorshipIdCNPq: 164751/2018-1
dc.identifier.capes33004099080P0
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11449/194506
dc.language.isopor
dc.publisherUniversidade Estadual Paulista (Unesp)
dc.rights.accessRightsAcesso aberto
dc.subjectFluxo de potência ótimopt
dc.subjectFluxo de potência probabilísticopt
dc.subjectTécnicas de otimização matheurísticapt
dc.subjectMeta-heurística VNDpt
dc.subjectOtimização multiobjetivopt
dc.subjectProgramação não linear inteira mistapt
dc.subjectOptimal power flowen
dc.subjectMixed integer non-linear programingen
dc.subjectMultiobjective optimizationen
dc.subjectMatheuristic optimization techniqueen
dc.subjectProbabilistic optimal power flowen
dc.subjectVNDen
dc.subjectMetaheuristicen
dc.titleFluxo de potência otimo probabilístico com fontes de geração renováveis: abordagem através de técnica de ótimização matheurísticapt
dc.title.alternativeOptimal probabilistic power flow with renewable generation sources: approach through matheuristic optimization techniqueen
dc.typeDissertação de mestrado
unesp.campusUniversidade Estadual Paulista (Unesp), Faculdade de Engenharia, Ilha Solteirapt
unesp.embargoOnlinept
unesp.examinationboard.typeBanca públicapt
unesp.graduateProgramEngenharia Elétrica - FEISpt
unesp.knowledgeAreaAutomaçãopt
unesp.researchAreaOtimização de sistemas elétricos de potênciapt

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