Alocação ótima de geração distribuída considerando perdas e desvios de tensão como aspectos econômicos
Este trabalho apresenta um modelo para alocação e dimensionamento ótimo da geração distribuída em sistemas elétricos de potência. Com o objetivo de minimizar o custo da concessionária devido as perdas ativas e desvios de tensão em regime permanente, ambos foram transformados em valores monetários ut...
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ndltd-IBICT-oai-www.lume.ufrgs.br-10183-1278942019-01-22T01:56:23Z Alocação ótima de geração distribuída considerando perdas e desvios de tensão como aspectos econômicos Angarita, Oscar Fernando Becerra Leborgne, Roberto Chouhy Gazzana, Daniel da Silva Sistema elétrico de potência Otimização matemática Energia elétrica : Distribuição Distributed generation allocation Mathematical optimization Power quality Este trabalho apresenta um modelo para alocação e dimensionamento ótimo da geração distribuída em sistemas elétricos de potência. Com o objetivo de minimizar o custo da concessionária devido as perdas ativas e desvios de tensão em regime permanente, ambos foram transformados em valores monetários utilizando a normativa existente no Brasil. O problema de otimização considera uma curva de carga de 24 níveis com o intuito de simular uma curva de carga diária em intervalos de uma hora. Foram considerados limites de tensão de cada barra e corrente máxima em cada trecho do alimentador. O fluxo de potência foi estimado através do algoritmo clássico de Newton Raphson. A alocação da geração distribuída, a qual é considerada em mais de um local do alimentador, é tratada como uma variável binária no modelo desenvolvido. O modelo de otimização não-linear inteira mista é escrita mediante um algoritmo em Matlab na linguagem GAMS e enviado para o servidor de otimização NEOS e solucionado pelo solver KNITRO. O resultado é a obtenção do valor dos custos evitados para a concessionária facilitando o diagnóstico para a tomada de decisões. Por fim para verificação do método, realiza-se um estudo de caso em um sistema de distribuição de 33 barras da IEEE, sendo os resultados analisados e discutidos. This work presents a model for optimal distributed generation sizing and allocation in power systems. The main objectives are to reduce costs for the power distribution company by power losses and compensation for voltage levels violation, both are converted in monetary values based on the Brazilian normative. The optimization problem considers a load curve with 24 levels to simulate one day in intervals of one hour. Also the model considers voltage limits for each bus and maximum currents for every line in the feeder. The power flow was formulated by the classical Newton Raphson theory. The distribution generation allocation is modeled as binary variables and can be allocated in more than one bus in the feeder. The mixed integer nonlinear model is written by a Matlab algorithm in GAMS language and solved by KNITRO through NEOS solver for optimization. The model was tested using the IEEE 33 buses, and the results were evaluated and discussed. The model lets power distribution companies reduce operational cost and penalties with optimal placement and sizing of distributed generation. 2015-10-21T02:40:10Z 2015 info:eu-repo/semantics/publishedVersion info:eu-repo/semantics/masterThesis http://hdl.handle.net/10183/127894 000974371 por info:eu-repo/semantics/openAccess application/pdf reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS instname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul instacron:UFRGS |
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Sistema elétrico de potência Otimização matemática Energia elétrica : Distribuição Distributed generation allocation Mathematical optimization Power quality Angarita, Oscar Fernando Becerra Alocação ótima de geração distribuída considerando perdas e desvios de tensão como aspectos econômicos |
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Este trabalho apresenta um modelo para alocação e dimensionamento ótimo da geração distribuída em sistemas elétricos de potência. Com o objetivo de minimizar o custo da concessionária devido as perdas ativas e desvios de tensão em regime permanente, ambos foram transformados em valores monetários utilizando a normativa existente no Brasil. O problema de otimização considera uma curva de carga de 24 níveis com o intuito de simular uma curva de carga diária em intervalos de uma hora. Foram considerados limites de tensão de cada barra e corrente máxima em cada trecho do alimentador. O fluxo de potência foi estimado através do algoritmo clássico de Newton Raphson. A alocação da geração distribuída, a qual é considerada em mais de um local do alimentador, é tratada como uma variável binária no modelo desenvolvido. O modelo de otimização não-linear inteira mista é escrita mediante um algoritmo em Matlab na linguagem GAMS e enviado para o servidor de otimização NEOS e solucionado pelo solver KNITRO. O resultado é a obtenção do valor dos custos evitados para a concessionária facilitando o diagnóstico para a tomada de decisões. Por fim para verificação do método, realiza-se um estudo de caso em um sistema de distribuição de 33 barras da IEEE, sendo os resultados analisados e discutidos. === This work presents a model for optimal distributed generation sizing and allocation in power systems. The main objectives are to reduce costs for the power distribution company by power losses and compensation for voltage levels violation, both are converted in monetary values based on the Brazilian normative. The optimization problem considers a load curve with 24 levels to simulate one day in intervals of one hour. Also the model considers voltage limits for each bus and maximum currents for every line in the feeder. The power flow was formulated by the classical Newton Raphson theory. The distribution generation allocation is modeled as binary variables and can be allocated in more than one bus in the feeder. The mixed integer nonlinear model is written by a Matlab algorithm in GAMS language and solved by KNITRO through NEOS solver for optimization. The model was tested using the IEEE 33 buses, and the results were evaluated and discussed. The model lets power distribution companies reduce operational cost and penalties with optimal placement and sizing of distributed generation. |
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