Acoplamento elétrico energético no planejamento da operação em médio prazo com restrição de transmissão

• Main Author: Andriolo, Rodrigo Farias
• Other Authors: Bessa, Marcelo
• Format: Others
• Language: Portuguese
• Published: 2015
• Subjects: Dissertações; Engenharia elétrica; Teses; Sistemas de energia eletrica; Algoritmos geneticos; Usinas hidreletricas
• Online Access: http://hdl.handle.net/1884/36108

Orientadora : Profª Drª Thelma Solange Piazza Fernandes === Co-orientador : Prof. Dr. Marcelo Bessa === Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. Defesa: Curitiba, 14/03/2014 === Inclui referências === Área de concentração: Sistemas de potência === Resumo: O planejamento da operação do sistema elétrico brasileiro se constitui num grande desafio técnico devido à natureza predominantemente hidrelétrica do mesmo. Sua operação exige um cuidadoso planejamento para conciliar os objetivos conflitantes de minimizar vertimento no período de chuvas e minimizar o risco de desabastecimento no período seco. Os modelos de otimização do despacho hidrotérmico atualmente utilizados para operação de grandes sistemas não incorporam a rede elétrica no cálculo das metas energéticas, o que resulta numa operação nem sempre econômica. Assim este trabalho, objetiva modelar o problema de otimização da geração de energia elétrica via Algoritmos Genéticos onde as restrições elétricas são inclusas através do Fluxo de Energia Ótimo que é resolvido mês a mês ao longo do período de planejamento. O fitness é composto por funções objetivo que procuram utilizar os reservatórios da melhor forma possível, como minimizar as perdas por vertimento em épocas chuvosas, custos de produção, economizar água em períodos de seca, atender à demanda por barra e os limites de intercâmbio entre subsistemas da rede. A metodologia proposta foi testada em um sistema de 33 barras. === Abstract: The operation planning of the Brazilian power system is a big challenge given its predominantly hydroelectric nature. Its operation requires a careful planning to reconcile the some conflicting goals like, minimizing spillage in the rainy season and minimize the risk of shortages during the dry season. The optimization models for hydrothermal systems currently being used to operate large systems do not incorporate the network in the calculation of energy targets. Thus this work aims to model the optimization problem of power generation via genetic algorithms where the electrical constraints were included through the Optimal Energy Flow which is solved monthly over the planning horizon. The fitness function is composed of objective functions that seek to use the reservoirs as well as possible, minimizing spillage during rainy season, production costs, storing water during the dry season, attending the load and limits of energy exchange between subsystems. The methodology was tested using the 33 buses system.