Estrutura multiagentes para autorrecuperação de redes elétricas inteligentes

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2022
Autor(a) principal: TORRES, Bruno Silva lattes
Orientador(a): SILVA, Luiz Eduardo Borges da lattes
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Itajubá
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação: Doutorado - Engenharia Elétrica
Departamento: IESTI - Instituto de Engenharia de Sistemas e Tecnologia da Informação
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Área do conhecimento CNPq:
Link de acesso: https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/3325
Resumo: Os sistemas de distribuição de energia elétrica representam o elo final entre as empresas geradoras de energia e os consumidores. Tendo características radiais, eles apresentam uma menor confiabilidade, de forma que a falha em algum componente causa a interrupção do fornecimento de energia. Mesmo com o desenvolvimento de novas tecnologias para melhoria na operação e manutenção destes sistemas, falhas e interrupções são inevitáveis. Quando ocorre a interrupção no suprimento de energia devido a uma falha, é necessário que seja feito o restabelecimento do sistema para atender a maior quantidade de cargas, com segurança e no menor intervalo de tempo possível. A rede de distribuição atual está em um estágio de desenvolvimento conhecido como rede elétrica inteligente, utilizando os avanços das tecnologias de informação e comunicação. Esta tese apresenta uma contribuição na implementação de estratégias de autorrecuperação dos sistemas de distribuição de forma descentralizada, que traz como principais vantagens a boa relação custo-benefício, a melhoria na confiabilidade e a possibilidade de expansão incremental do sistema. O sistema proposto é baseado em uma estrutura multiagente inteligente, no qual cada agente possui uma estrutura lógica que é classificada como hierárquica e híbrida. Hierárquica, pois as ações estão divididas em quatro níveis lógicos, a saber: de instinto, de operação normal, de operação anormal e de otimização e predição. E híbrida, pois além da parte lógica, as regras podem acionar rotinas numéricas que auxiliam no processo de tomada de decisão dos agentes. Várias funções de resposta à demanda, além das de autorrecuperação, fazem parte do agente, tais como: de sobrecarga, de corte de carga, de priorização de carga e de evolução da carga. Estas funções permitem que a solução de chaveamento da autorrecuperação encontrada leve em consideração não somente a carga atual do sistema, mas a sua evolução nas próximas horas. Na estrutura multiagente proposta, os agentes só se comunicam com os agentes adjacentes a ele, reduzindo a necessidade de um sistema de comunicação mais robusto e que cubra longas distâncias. Também é proposta uma estrutura de comunicação e troca de mensagens com redundância e eficácia, mitigando os riscos de uma comunicação errônea entre agentes. Mesmo com este tipo de comunicação, a ação do agente ocorre localmente, mas baseado em dados recebido de vários agentes (mesmo não adjacentes) do sistema. Existem também funções implementadas no agente que permitem que ele interaja com os sistemas de proteção tradicionais das redes urbanas de distribuição, monitorando o funcionamento de fusíveis, religadores e seccionalizadores, permitindo que se tenha as vantagens de uma rede elétrica inteligente, mesmo em um sistema ainda incompleto. O sistema multiagente proposto é validado através de vários exemplos com a utilização de sistemas de distribuição de energia e também com a implementação computacional dos agentes inteligentes hierárquicos híbridos propostos trabalhando em conjunto.
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Esta tese apresenta uma contribuição na implementação de estratégias de autorrecuperação dos sistemas de distribuição de forma descentralizada, que traz como principais vantagens a boa relação custo-benefício, a melhoria na confiabilidade e a possibilidade de expansão incremental do sistema. O sistema proposto é baseado em uma estrutura multiagente inteligente, no qual cada agente possui uma estrutura lógica que é classificada como hierárquica e híbrida. Hierárquica, pois as ações estão divididas em quatro níveis lógicos, a saber: de instinto, de operação normal, de operação anormal e de otimização e predição. E híbrida, pois além da parte lógica, as regras podem acionar rotinas numéricas que auxiliam no processo de tomada de decisão dos agentes. Várias funções de resposta à demanda, além das de autorrecuperação, fazem parte do agente, tais como: de sobrecarga, de corte de carga, de priorização de carga e de evolução da carga. Estas funções permitem que a solução de chaveamento da autorrecuperação encontrada leve em consideração não somente a carga atual do sistema, mas a sua evolução nas próximas horas. Na estrutura multiagente proposta, os agentes só se comunicam com os agentes adjacentes a ele, reduzindo a necessidade de um sistema de comunicação mais robusto e que cubra longas distâncias. Também é proposta uma estrutura de comunicação e troca de mensagens com redundância e eficácia, mitigando os riscos de uma comunicação errônea entre agentes. Mesmo com este tipo de comunicação, a ação do agente ocorre localmente, mas baseado em dados recebido de vários agentes (mesmo não adjacentes) do sistema. Existem também funções implementadas no agente que permitem que ele interaja com os sistemas de proteção tradicionais das redes urbanas de distribuição, monitorando o funcionamento de fusíveis, religadores e seccionalizadores, permitindo que se tenha as vantagens de uma rede elétrica inteligente, mesmo em um sistema ainda incompleto. O sistema multiagente proposto é validado através de vários exemplos com a utilização de sistemas de distribuição de energia e também com a implementação computacional dos agentes inteligentes hierárquicos híbridos propostos trabalhando em conjunto.Electricity distribution systems represent the final link between energy-generating companies and consumers. Having radial characteristics, they have lower reliability, so a failure in some components causes the interruption of the power supply. Even with the development of new technologies to improve the operation and maintenance of these systems, losses and interruptions are inevitable. When the power supply is out of the supply due to a failure, the system must be re-established to meet the largest number of loads safely and in the shortest possible time interval. The current distribution network is at a stage of development known as the smart grid, using advances in information and communication technologies. This thesis presents a contribution to implementing self-healing strategies of distribution systems in a decentralized way, which brings as main advantages the good cost-benefit ratio, the improvement in reliability, and the possibility of incremental expansion of the system. The proposed system is based on an intelligent multiagent structure, in which each agent has a logical structure that is classified as hierarchical and hybrid. Hierarchical, because the actions are divided into four logical levels: instinct, normal operation, abnormal operation, and optimization and prediction. And hybrid, because in addition to the logical part, the rules can trigger numerical routines that help in the agents' decision-making process. In addition to self healing, several demand response functions are part of the agent, such as overload, load cutting, load prioritization, and load evolution. These functions allow the self- healing squealing solution found to consider the current system load and its evolution in the coming hours. In the proposed multiagent structure, agents only communicate with agents adjacent to it, reducing the need for a more robust communication system covering long distances. It is also proposed a structure of communication and exchange of messages with redundancy and effectiveness, mitigating the risks of erroneous communication between agents. Even with this type of communication, agent action occurs locally but is based on data received from multiple (even non-adjacent) system agents. The agent also implements functions that allow it to interact with the traditional protection systems of urban distribution networks, monitoring the operation of fuses, reclosers, and sectionalizers, allowing the advantages of an intelligent electrical network, even in a still incomplete system. The proposed multiagent system is validated through several examples using energy distribution systems and the computational implementation of the proposed hybrid hierarchical intelligent agents working together.porUniversidade Federal de ItajubáPrograma de Pós-Graduação: Doutorado - Engenharia ElétricaUNIFEIBrasilIESTI - Instituto de Engenharia de Sistemas e Tecnologia da InformaçãoCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELÉTRICAAgente inteligenteAutorrecuperaçãoRedes elétricas inteligentesSistema de distribuição de energia elétricaSistemas multiagentesEstrutura multiagentes para autorrecuperação de redes elétricas inteligentesinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisSILVA, Luiz Eduardo Borges dahttp://lattes.cnpq.br/8514450520201861SALOMON, Camila Paeshttp://lattes.cnpq.br/6134635548810293http://lattes.cnpq.br/9761133283026157TORRES, Bruno SilvaTORRES, Bruno Silva. Estrutura multiagentes para autorrecuperação de redes elétricas inteligentes. 2022. 225 f. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) – Universidade Federal de Itajubá, Itajubá, 2022.info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UNIFEI (RIUNIFEI)instname:Universidade Federal de Itajubá (UNIFEI)instacron:UNIFEILICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/bitstream/123456789/3325/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52ORIGINALTese_2022024.pdfTese_2022024.pdfapplication/pdf4268883https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/bitstream/123456789/3325/1/Tese_2022024.pdff827f4a50f032439adb45056ac12b34fMD51123456789/33252022-07-06 16:40:33.746oai:repositorio.unifei.edu.br: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Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.unifei.edu.br/oai/requestrepositorio@unifei.edu.br || geraldocarlos@unifei.edu.bropendoar:70442025-08-26T21:09:26.427554Repositório Institucional da UNIFEI (RIUNIFEI) - Universidade Federal de Itajubá (UNIFEI)false
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