Modelo multiobjetivo de alocação e dimensionamento de geração distribuída para redes de distribuição

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2018
Autor(a) principal: Zanin Júnior, Paulo Sérgio lattes
Orientador(a): Garcés Negrete, Lina Paola lattes
Banca de defesa: Garcés Negrete, Lina Paola, Brigatto, Gelson Antônio Andrêa, Franco, Edgar Manuel Carreno, Brito, Leonardo da Cunha
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
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Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Goiás
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica e da Computação (EMC)
Departamento: Escola de Engenharia Elétrica, Mecânica e de Computação - EMC (RG)
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Algoritmos genéticos
Conjunto de pareto
Métrica maximin
Geração distribuída
Palavras-chave em Inglês:
Distributed generation
Genetic algorithm
Maximin metric
Pareto set
Área do conhecimento CNPq:
ENGENHARIA ELETRICA::ELETRONICA INDUSTRIAL, SISTEMAS E CONTROLES ELETRONICOS
Link de acesso: http://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tede/8442
Resumo: Distributed generation represents a new paradigm to the electricity offer expansion in distribution networks, which has been studied in several aspects. This dissertation aims to propose a multi-objective sizing and siting analysis model to assist the distributed generation units planning, based on three perspectives of concern: technical aspect, from the distribution company viewpoint, financial aspect, from the distributed generation owner’s viewpoint, and social-environmental aspect, from the society viewpoint. In this analysis, a genetic algorithm and the Maximin metric are implemented to obtain a Pareto optimal solutions set. As to decision-making analysis, the present value distributed generators net income; minimum losses set; and the Max-Min approximation are used to choose a final solution from the Pareto set. Study cases are accomplished using distribution networks by the proposed model and Pareto-sets are obtained, which allow the view of the best solutions. The mentioned decision-making analysis is applied to capture one of the Pareto-set solutions. Therefore, the results enable the choice of a distributed generation siting and sizing set and also allow complementary analysis referring to generation sources and the model itself.
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This dissertation aims to propose a multi-objective sizing and siting analysis model to assist the distributed generation units planning, based on three perspectives of concern: technical aspect, from the distribution company viewpoint, financial aspect, from the distributed generation owner’s viewpoint, and social-environmental aspect, from the society viewpoint. In this analysis, a genetic algorithm and the Maximin metric are implemented to obtain a Pareto optimal solutions set. As to decision-making analysis, the present value distributed generators net income; minimum losses set; and the Max-Min approximation are used to choose a final solution from the Pareto set. Study cases are accomplished using distribution networks by the proposed model and Pareto-sets are obtained, which allow the view of the best solutions. The mentioned decision-making analysis is applied to capture one of the Pareto-set solutions. Therefore, the results enable the choice of a distributed generation siting and sizing set and also allow complementary analysis referring to generation sources and the model itself.A geração distribuída representa um novo paradigma para expansão da oferta de eletricidade em redes de distribuição e tem sido estudada em diversos aspectos. Este trabalho propõe um modelo multiobjetivo de alocação e dimensionamento para auxiliar o planejamento de unidades de geração distribuída, baseado em três perspectivas de interesse: aspecto técnico, do ponto de vista da companhia de distribuição; aspecto financeiro, do ponto do empreendedor de geração distribuída; e aspecto socioambiental, do ponto de vista da sociedade como um todo. Nesta análise, um algoritmo genético e a métrica Maximin são implementados para obter um conjunto de soluções ótimas de Pareto. Para a análise de tomada de decisão, de forma a escolher uma solução final do conjunto de Pareto, são utilizados: o valor presente da receita líquida total dos geradores distribuídos; configuração de perdas mínimas; e a aproximação Max-Min. São realizados estudos de caso em redes elétricas de distribuição por meio do modelo proposto e são obtidos conjuntos de Pareto, que permitem visualização das melhores soluções e então a análise de tomada de decisão é aplicada para apreender uma das soluções do conjunto-Pareto. Dessa forma, os resultados permitem a escolha de uma das possíveis configurações de alocação e dimensionamento de geração distribuída e também permitem análises complementares referentes às fontes de geração e ao próprio modelo proposto.application/pdfporUniversidade Federal de GoiásPrograma de Pós-graduação em Engenharia Elétrica e da Computação (EMC)UFGBrasilEscola de Engenharia Elétrica, Mecânica e de Computação - EMC (RG)http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAlgoritmos genéticosConjunto de paretoMétrica maximinGeração distribuídaDistributed generationGenetic algorithmMaximin metricPareto setENGENHARIA ELETRICA::ELETRONICA INDUSTRIAL, SISTEMAS E CONTROLES ELETRONICOSModelo multiobjetivo de alocação e dimensionamento de geração distribuída para redes de distribuiçãoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesis-5088589215393046129600600600-7705723421721944646114589487347870764reponame:Repositório Institucional da UFGinstname:Universidade Federal de Goiás (UFG)instacron:UFGLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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