Alocação e ajuste ótimo de dispositivos d-facts em sistemas de distribuição de energia elétrica usando algoritmo genético
Nos sistemas elétricos de transmissão e distribuição, parte significativa das preocupações se concentram em manter o sistema operando dentro de seus limites operacionais com a mínima perda possível. Com tal enfoque, muitos equipamentos eletroeletrônicos, têm sido usados. Reguladores de tensão, banco...
| Autor: | |
|---|---|
| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2022 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Universidade Estadual Paulista (UNESP) |
| Repositorio: | Repositório Institucional da UNESP |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.unesp.br:11449/237230 |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/11449/237230 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | FACTS D-FACTS Fluxo de potência ótimo Redes inteligentes Algoritmo meta-heurístico Optimal power flow Smart grid Metaheuristic algorithm |
| Sumario: | Nos sistemas elétricos de transmissão e distribuição, parte significativa das preocupações se concentram em manter o sistema operando dentro de seus limites operacionais com a mínima perda possível. Com tal enfoque, muitos equipamentos eletroeletrônicos, têm sido usados. Reguladores de tensão, bancos de capacitores e, mais recentemente, os dispositivos FACTS (Flexible Alternative Current Transmission Systems), também chamados de D-FACTS (Distributed–FACTS), quando aplicados em sistemas de distribuição de energia elétrica. Com os D-FACTS é possível obter uma regulação mais precisa dos limites operacionais do sistema elétrico, pois o ajuste de seus parâmetros é contínuo e realizado de forma automática. Neste trabalho, propõe-se realizar a alocação e ajustes ótimos dos dispositivos com conversores eletrônicos capazes de fazer a compensação série, como o DSSC (Distributed Static Series Compensator), DVR (Dynamic Voltage Restorer) em sistemas de distribuição por meio da solução de um problema de fluxo de potência ótimo. A solução desse problema pode ser alternativamente obtida usando algoritmos metaheurísticos devido sua eficácia em problemas dessa natureza. Em particular, aplica-se o algoritmo genético, em que, sua performance é avaliada por meio dos sistemas testes de 17, 33 e 135 barras. |
|---|