"Comparação entre diferentes abordagens do problema de fluxo de potência ótimo utilizando o método de pontos interiores"

• Main Author: Lima, Aline Maria de
• Other Authors: Oliveira, Aurelio Ribeiro Leite de
• Format: Others
• Language: pt
• Published: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP 2004
• Subjects: fluxo de potência ótimo; método de pontos interiores; princípio do mínimo esforço
• Online Access: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03082004-141458/

Neste trabalho, é apresentado o problema de fluxo de potência ótimo DC utilizando os modelos de fluxos em rede e o princípio do mínimo esforço. É apresentada também uma revisão dos métodos de pontos interiores e o mesmo é desenvolvido para um problema geral de programação linear. Em seguida, desenvolvemos os métodos de pontos interiores primal-dual e preditor-corretor para os modelos de fluxo de potência específicos estudados. Resultados numéricos de uma implementação em MATLAB são apresentados para sistemas testes do IEEE e sistemas reais, comparando o desempenho obtido pelas duas formulações. O método de pontos interiores se mostra bastante robusto convergindo rapidamente para todos casos testados. O modelo usando o princípio do mínimo esforço converge em menos iterações, mas a modelagem por fluxos em rede se mostra mais rápida, uma vez que suas iterações são mais baratas. === In this work, the optimal DC power flow problem using the network flow models, and the minimum effort principle are presented. Also is presented a review of the interior point methods and this method is developed for a generic linear programming problem. We developed the primal-dual and predictor-corrector versions of the interior point methods for the specific power flow models studied. Numerical results of a MATLAB implementation are presented for IEEE test systems and for real systems, confronting the performances achieved for both approaches. The interior point methods shows to be robust, achieving fast convergence in all instances tested. The minimum effort principle based model converges in fewer iterations, but the network flow model shows to be faster, since its iterations are cheaper.