Reconfiguração de sistemas de distribuição através do algoritmo genético de chaves aleatórias viciadas
Nesta dissertação é proposta a aplicação do algoritmo genético de chaves aleatórias viciadas para a solução do problema de reconfiguração de sistemas de distribuição. Esse problema de otimização consiste em encontrar a configuração radial que apresenta perdas mínimas, satisfazendo as restrições topo...
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2018 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Universidade Estadual Paulista (UNESP) |
| Repositorio: | Repositório Institucional da UNESP |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.unesp.br:11449/154501 |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/11449/154501 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Reconfiguração de sistemas de distribuição Algoritmo genético das chaves aleatórias viciadas Algoritmo de Prim Fluxo de carga de varredura para sistemas radiais Distribution system reconfiguration Biased random-key genetic algorithm Prim's algorithm Backward/forward sweep power flow |
| Sumario: | Nesta dissertação é proposta a aplicação do algoritmo genético de chaves aleatórias viciadas para a solução do problema de reconfiguração de sistemas de distribuição. Esse problema de otimização consiste em encontrar a configuração radial que apresenta perdas mínimas, satisfazendo as restrições topológicas e as restrições operacionais, sendo modelado como um problema de Programação Não Linear Inteira Mista. O método proposto utiliza o algoritmo de Prim na geração de configurações radiais e emprega um algoritmo de fluxo de carga de varredura para avaliar cada proposta de solução. O algoritmo genético de chaves aleatórias viciadas foi desenvolvido na linguagem de programação FORTRAN e foi testado em quatro sistemas de distribuição da literatura especializada (14 barras, 33 barras, 84 barras e 136 barras). Os resultados obtidos da aplicação do algoritmo permitem avaliar o seu desempenho e eficiência em comparação com a melhor solução encontrada na literatura especializada. |
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