| Summary: | Orientador: Prof. Dr. Edmarcio Antonio Belati === Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, 2015. === Esta pesquisa apresenta uma metodologia para reconfiguração de sistemas elétricos
de distribuição baseada na metaheurística "otimização por enxame de partículas" do
inglês Particle Swarm Optimization, denominada por PSO. Na metodologia proposta,
inicialmente são estabelecidos os subconjuntos de chaves candidatas, calculados com
base no número de chaves abertas necessárias para manter a radialidade do sistema.
Assim, o espaço de busca diminui consideravelmente. O algoritmo de solução foi
desenvolvido para minimizar as perdas de potência nas linhas da rede de
distribuição, sujeita às seguintes restrições: a) limite de tensão; b) ilhamento de
carga; c) radialidade do sistema e d) balanço das potências ativa e reativa nos nós
da rede. Alterações na formulação clássica do PSO foram realizadas de modo a
tornar o processo de busca mais eficiente. O processo de busca que compõem a
metodologia foi detalhado em um sistema de 5 barras e 7 linhas. A técnica foi
validada em quatro sistemas: 16 barras e 21 chaves; 33 barras e 37 chaves; 70
barras e 74 chaves; e 136 barras e 156 chaves. Comparando os resultados para os
quatro sistemas testados com os resultados existentes na literatura, em todos os casos
foi encontrada a topologia com o menor número de perdas já encontrada na
literatura consultada até o momento. === This research presents a method for network reconfiguration in distribution systems
based on the metaheuristics "Particle Swarm Optimization". In this method, the
candidate switch subsets are calculated based on the number of open switches
necessary to maintain the radial configuration. Then, the search space reduces
substantially. The algorithm was developed to minimize the power losses in the lines
of the distribution system considering the following constrains: a) voltage limits; b)
load connectivity; c) radial configuration and d) power balancing. The original
version of PSO was modified to improve the search process. The search process that
composes the methodology is detailed in a system of 5 nodes and 7 switches. The
technique was validated in four systems: 16 nodes and 21 switches, 33 nodes and 37
switches and 70 nodes and 74 switches and 136 nodes and 156 switches. Comparing
the results for the four systems tested with existing literature results in all cases
showed the topology with fewer losses already found in the literature to date.
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