Alocação e dimensionamento ótimo de geração distribuída para sistemas de distribuição de energia elétrica considerando diferentes níveis de carga

• Main Author: Karina Yamashita
• Other Authors: Luis Alfonso Gallego Pareja .
• Language: Portuguese
• Published: Universidade Estadual de Londrina. Centro de Tecnologia e Urbanismo. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. 2017
• Online Access: http://www.bibliotecadigital.uel.br/document/?code=vtls000214899

Neste trabalho é apresentada uma metodologia, baseada na meta-heurística do algoritmo genético especializado, para solucionar o problema de alocação e dimensionamento da geração distribuída (GD) em redes de distribuição radiais. O problema é formulado como um problema de programação não linear inteiro misto, visto que apresenta variáveis inteiras, que indicam a posição a ser alocada a GD, e as contínuas associadas às restrições elétricas (tensões, correntes, fluxos de potência e perdas de potência ativa e reativa). Foram realizados testes, objetivando a melhoria do tempo de processamento e a avaliação da complexidade computacional verificando o número de fluxos de potência calculados. A função objetivo visa minimizar os custos de instalação e manutenção da GD e os custos de operação da rede (perdas de potência); sendo penalizada se não respeitar os limites de tensão de barra e corrente de linha. Para o cálculo do ponto de operação do sistema utilizou-se o algoritmo Backward-Forward Sweep. A metodologia adotada considera a instalação de GD com potência fixa para diferentes níveis de carga e também pode definir o despacho da GD para cada um dos níveis de carga. Os resultados obtidos com o algoritmo implementado indicam a redução das perdas elétricas e melhoraram o perfil de tensão do sistema. A metodologia proposta foi implementada em linguagem C++ e testada em quatro sistemas presentes na literatura: o de 70, 136, 400 e 1080 barras. A partir dos resultados foi verificado que a metodologia apresentou um bom desempenho. === This work presents a methodology, based on the meta-heuristic Specialized Genetic Algorithm, to solve the allocation and sizing problem of distributed generation (DG) in radial distribution networks. The problem is formulated as a matter of non-linear mixed-integer programming, since it presents integer variables, which indicate the position where the DG will be allocated, and the continuous variables, associated with electrical constraints (voltage, current, power ow, active power losses and reactive). Several tests were made, with the goal at improving processing time and the method convergence, also evaluating the computational complexity through the number of required power ows to achieve convergence. The employed objective function seeks minimization of the operation costs, losses, infrastructure investments, implementation costs and maintenance costs. If any bus voltage or line current constrain is violated, a penalization is applied to the objective function. The backward-forward sweep algorithm was used to calculate the system operating point. The methodology considers the DG facility with a fixed power for different load levels and can also set the power dispatched from the DG for each load level. The results obtained with the implemented algorithm reduced electrical losses and improved the system voltage profile. The proposed methodology was implemented in C++ language and tested with four systems that are present in the literature: the 70, 136, 400 and 1080 buses. From the results, it was verified that the methodology presented a good performance.