Aplicações de sistemas multiagentes na previsão espacial de demanda elétrica em sistemas de distribuição

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Data

2010-08-16

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Universidade Estadual Paulista (Unesp)

Resumo

Neste trabalho apresentam-se dois métodos para serem aplicados na previsão espacial de demanda elétrica, os quais simulam as influências de cargas especiais nas vizinhanças e utilizam os sistemas multiagentes para caracterizar a área de serviço, mostrando assim, a dinâmica dos grupos sociais em uma cidade à procura dos recursos necessários para suas atividades. O primeiro sistema multiagente foi desenvolvido para obter a previsão espacial de demanda elétrica de toda área de serviço e o segundo sistema multiagente modela a influência de cargas especiais nas vizinhanças. Estes sistemas apresentam um caráter estocástico, para simular a estocasticidade dos usuários nos sistemas de distribuição. Os métodos apresentados consideram a disponibilidade atual de dados nas empresas do setor, usando só o banco de dados comercial da empresa de serviço elétrico e o conjunto de dados georreferenciados dos elementos da rede. Uma das contribuições deste trabalho é de utilizar um número real para representar a demanda elétrica esperada de cada subárea fornecendo, deste modo, um melhor dado de entrada para realizar o planejamento de expansão da rede elétrica. A metodologia proposta foi testada em um sistema real de uma cidade de médio porte. Como resultados são gerados mapas de cenários futuros de previsão espacial de demanda para a área de estudo, que mostram a localização espaço-temporal das novas cargas. Cada mapa mostra as subáreas onde a nova demanda é esperada, com um número real para o valor da quantidade desta demanda. Os resultados obtidos variam entre 5 a 10 % em diferentes simulações, quando comparadas com as fornecidas pelo departamento de planejamento da empresa elétrica que aplica uma metodologia manual, que utiliza o conhecimento e as decisões do planejador para determinar o crescimento da demanda.
This paper presents two methods to be applied in the spatial electric load forecasting, which simulate the influences of special loads in the vicinity and use the multi-agent systems to characterize the service area, thus showing the dynamics of social groups in a city seeking the necessary resources for their activities. The first multi-agent system was developed for the spatial electric load forecasting of the entire service area and the second multi-agent system models the influence of special load in the vicinity. These systems have a stochastic character, to simulate the stochasticity of users in distribution systems. The method presented in this work considers that the utilities have access only to basic information, using only the commercial consumer database and georeferenced data set of the network elements. One of the contributions of this work is to use a real number to represent the expected demand in each subarea providing thus a better input data to perform the expansion planning of the distribution systems grid. The proposed methodology was tested in a real system of a midsize city. As results are generated maps of forecast future scenarios of spatial demand for the study area, showing the location of the new space-time loads. Each map shows the subareas where the new demand is expected, with a real number to the value of the quantity of demand. The results vary between 5 to 10% in different simulations, when compared with those provided by the planning department electrical distribution utility that applies an electric manual, which uses the knowledge and decisions of the planner to determine the growth of demand.

Descrição

Palavras-chave

Solo – Uso, Energia elétrica – Distribuição, Previsão espacial, Extração do conhecimento. 4. Energia elétrica – Distribuição. 5. Sistemas multiagentes, Sistemas multiagentes, Spatial electric, Land use, Knowledge extraction, Distribution planning, Agent, Multi-agent systems

Como citar

TRUJILLO, Joel David Melo. Aplicações de sistemas multiagentes na previsão espacial de demanda elétrica em sistemas de distribuição. 2010.. 151 f. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual Paulista, Faculdade de Engenharia de Ilha Solteira, 2010..