Restauração de sistemas de distribuição de energia elétrica utilizando evolução diferencial com árvore de ancestralidade

• Main Author: Ricardo Sérgio Prado
• Other Authors: Frederico Gadelha Guimaraes
• Format: Others
• Language: Portuguese
• Published: Universidade Federal de Minas Gerais 2013
• Online Access: http://hdl.handle.net/1843/BUOS-9QJGVL

=== Problems in Power Distribution System Restoration (PDSR), such as service restoration, power loss reduction, and expansion planning, are usually formulated as multiobjective and multi-constrained optimization problems. Several Evolutionary Algorithms (EAs) have been developed to deal with PDSR problems, but the majority of EAs still demand high running time when applied to large-scale Distribution Systems (thousands of buses and switches). This work presents a new approach for service restoration in large-scale distribution systems that employs a Discrete Differential Evolution based on List of Movements with ancestor Tree (DE-Tree), in which the Ancestor Tree is used to obtain the list of movements. The Node-Depth Encoding (NDE) is used to computationally represent the electrical topology of the system and its operators, the Preserve Ancestor Operator (PAO) and the Change Ancestor Operator (CAO), are used to evolve the population. The proposed approach makes Differential Evolution suitable for treating combinatorial optimization problems related to PDSR preserving the self-adaptive differential mutation mechanism. Results presented on Distribution System Reconfiguration Problems indicates the adequacy and fast convergence of the proposed approach. === Problemas de Restauração de Sistemas de Distribuição de Energia (SDE), como restauração de serviço, redução de perdas resistivas e planejamento da expansão do sistema, são normalmente formulados como problemas de otimização multiobjetivo com várias restrições inerentes ao sistema. Vários Algoritmos Evolucionários (AE) têm sido propostos na resolução desses tipos de problemas, mas a grande maioria deles ainda demandam um tempo computacional muito grande quando aplicados em grandes SDE (milhares de barramentos e chaves). Neste trabalho é apresentada uma nova abordagem para a restauração de serviço em SDE de larga escala utilizando um algoritmo discreto para Evolução Diferencial baseado em uma Lista de Movimentos com árvore de Ancestralidade (DE-Tree), no qual a Árvore de Ancestralidade é utilizada para construir a lista de movimentos. A Representação Nó-Profundidade (RNP) é utilizada para representar computacionalmente a topologia do sistema elétrico e dois operadores, o Preserve Ancestor Operator (PAO) e o Change Ancestor Operator(CAO), são utilizados na evolução da população. A abordagem proposta mostra que a Evolução Diferencial é adequada na resolução de problemas de otimização de SDE preservando o mecanismo de autoadaptação da mutação diferencial. Resultados apresentados na reconfiguração de SDE sugerem a adequação e a rápida convergência da abordagem proposta.