Uma abordagem multicritério do planejamento ótimo de sistemas de distribuição de energia
| Ano de defesa: | 2001 |
|---|---|
| Autor(a) principal: | |
| Orientador(a): | |
| Banca de defesa: | |
| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Minas Gerais
|
| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
|
| Departamento: |
Não Informado pela instituição
|
| País: |
Não Informado pela instituição
|
| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | https://hdl.handle.net/1843/BUOS-9K9P5K |
Resumo: | The planning of power system distribution is a relatively complex task due to several options available. In large networks the number of variables is very important, in such a way that, the final configuration of the network that asserts the requirements of cost reduction with an appropriate reliability level, is unfeasible without the aid of computional tool.To aid in this task, an opmization algorithm was developed for planning a distribution system considering the objective of minimizing the initial costs and the losses by Joule effect , as well as, maximizing the realibily of the system. Different from most of previews works, which considered only the problem of a single objective (generally to minimize the cost) or a weighted sum of more than an objective( cost and reliability)the algorithm developed in this work uses the multi-obejctive approach based on the determination of a pareto-optimal set or a set of non-dominated solutions. In this way, the network configurations are reduced to a particular group of options (solutions), facilitating the final choice of the network configuration for the designer. In this work the algorithm used was based in the genetic algorithm. The algorithm was adapted considering that optimization in power distribution system in considered as combinatorial nature, highly nonlinear and with a strong multi-objective characteristic. It was necessary, also, to develop new crossing and mutation operators, since the operators traditionally used by the standard genetic algorithm were shown inefficient for the solution of our optimization problems in distribution networks. |
| id |
UFMG_bcf9d0b4e4bfdd5de124d28faf9a4087 |
|---|---|
| oai_identifier_str |
oai:repositorio.ufmg.br:1843/BUOS-9K9P5K |
| network_acronym_str |
UFMG |
| network_name_str |
Repositório Institucional da UFMG |
| repository_id_str |
|
| spelling |
2019-08-09T16:38:07Z2025-09-09T00:51:55Z2019-08-09T16:38:07Z2001-03-30https://hdl.handle.net/1843/BUOS-9K9P5KThe planning of power system distribution is a relatively complex task due to several options available. In large networks the number of variables is very important, in such a way that, the final configuration of the network that asserts the requirements of cost reduction with an appropriate reliability level, is unfeasible without the aid of computional tool.To aid in this task, an opmization algorithm was developed for planning a distribution system considering the objective of minimizing the initial costs and the losses by Joule effect , as well as, maximizing the realibily of the system. Different from most of previews works, which considered only the problem of a single objective (generally to minimize the cost) or a weighted sum of more than an objective( cost and reliability)the algorithm developed in this work uses the multi-obejctive approach based on the determination of a pareto-optimal set or a set of non-dominated solutions. In this way, the network configurations are reduced to a particular group of options (solutions), facilitating the final choice of the network configuration for the designer. In this work the algorithm used was based in the genetic algorithm. The algorithm was adapted considering that optimization in power distribution system in considered as combinatorial nature, highly nonlinear and with a strong multi-objective characteristic. It was necessary, also, to develop new crossing and mutation operators, since the operators traditionally used by the standard genetic algorithm were shown inefficient for the solution of our optimization problems in distribution networks.Universidade Federal de Minas GeraisAutomaçãoEngenharia ElétricaEngenharia elétricaAutomaçãoUma abordagem multicritério do planejamento ótimo de sistemas de distribuição de energiainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisLuiz Augusto Epifanio Soaresinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFMGinstname:Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)instacron:UFMGRodney Rezende SaldanhaRicardo Hiroshi Caldeira TakahashiJose Osvaldo Saldanha PaulinoGeraldo Robson MateusO planejamento de sistemas de distribuição de energia é uma tarefa relativamente complexa devido às várias opções com que se depara o projetista destes sistemas. Em redes de grandes dimensões o número de variáveis a serem consideradas se eleva de tal forma que, a definição de uma configuração de rede que atenda às necessidades de redução de custos aliada a uma confiabilidade adequada torna-se bastante difícil sem o auxílio de uma ferramenta computacional. Para auxiliar esta tarefa, foi desenvolvido um algoritmo de otimização para o planejamento de redes de distribuição considerando o objetivo de minimização dos custos de implantação e das perdas por efeito Joule, bem como, o objetivo de maximização da confiabilidade de operação da rede. Diferente da maioria dos trabalhos realizados até então, onde eram avaliados apenas um único objetivo (geralmente minimizar os custos) ou a soma ponderada de mais de um objetivo (custos e confiabilidade), o algoritmo desenvolvido neste trabalho utilizou a abordagem multiobjetivo, baseado na determinação de um conjunto de soluções denominadas pareto-ótimas ou não dominada. Dessa forma, as configurações de rede são reduzidas a um conjunto de opções ótimas, facilitando o trabalho de escolha da configuração final da rede pelo projetista. Considerando que o problema da otimização em redes de distribuição é de natureza combinatória e altamente não linear, o algoritmo desenvolvido foi baseado no algoritmo genético adaptado para a abordagem multiobjetivo. Foi necessário, também, o desenvolvimento de novos operadores de cruzamento e mutação, já que os operadores tradicionalmente utilizados pelo algoritmo genético padrão se mostraram ineficientes para a solução dos nossos problemas de otimização em redes de distribuição.UFMGORIGINALengeletrica_luizaugustoepifaniosoares_dissertacao.pdfapplication/pdf2350055https://repositorio.ufmg.br//bitstreams/d6587577-e829-4360-9f34-e9097eb50a75/downloadd2d604c13dac4ee3e9d2107c7d0acfc7MD51trueAnonymousREADTEXTengeletrica_luizaugustoepifaniosoares_dissertacao.pdf.txttext/plain102https://repositorio.ufmg.br//bitstreams/d7704baa-9958-4fbb-b7f5-d20716a081bc/downloadf5968bdeab9cdcf264ec81f6a4eb5c3eMD52falseAnonymousREAD1843/BUOS-9K9P5K2025-09-08 21:51:55.309open.accessoai:repositorio.ufmg.br:1843/BUOS-9K9P5Khttps://repositorio.ufmg.br/Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufmg.br/oairepositorio@ufmg.bropendoar:2025-09-09T00:51:55Repositório Institucional da UFMG - Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)false |
| dc.title.none.fl_str_mv |
Uma abordagem multicritério do planejamento ótimo de sistemas de distribuição de energia |
| title |
Uma abordagem multicritério do planejamento ótimo de sistemas de distribuição de energia |
| spellingShingle |
Uma abordagem multicritério do planejamento ótimo de sistemas de distribuição de energia Luiz Augusto Epifanio Soares Engenharia elétrica Automação Automação Engenharia Elétrica |
| title_short |
Uma abordagem multicritério do planejamento ótimo de sistemas de distribuição de energia |
| title_full |
Uma abordagem multicritério do planejamento ótimo de sistemas de distribuição de energia |
| title_fullStr |
Uma abordagem multicritério do planejamento ótimo de sistemas de distribuição de energia |
| title_full_unstemmed |
Uma abordagem multicritério do planejamento ótimo de sistemas de distribuição de energia |
| title_sort |
Uma abordagem multicritério do planejamento ótimo de sistemas de distribuição de energia |
| author |
Luiz Augusto Epifanio Soares |
| author_facet |
Luiz Augusto Epifanio Soares |
| author_role |
author |
| dc.contributor.author.fl_str_mv |
Luiz Augusto Epifanio Soares |
| dc.subject.por.fl_str_mv |
Engenharia elétrica Automação |
| topic |
Engenharia elétrica Automação Automação Engenharia Elétrica |
| dc.subject.other.none.fl_str_mv |
Automação Engenharia Elétrica |
| description |
The planning of power system distribution is a relatively complex task due to several options available. In large networks the number of variables is very important, in such a way that, the final configuration of the network that asserts the requirements of cost reduction with an appropriate reliability level, is unfeasible without the aid of computional tool.To aid in this task, an opmization algorithm was developed for planning a distribution system considering the objective of minimizing the initial costs and the losses by Joule effect , as well as, maximizing the realibily of the system. Different from most of previews works, which considered only the problem of a single objective (generally to minimize the cost) or a weighted sum of more than an objective( cost and reliability)the algorithm developed in this work uses the multi-obejctive approach based on the determination of a pareto-optimal set or a set of non-dominated solutions. In this way, the network configurations are reduced to a particular group of options (solutions), facilitating the final choice of the network configuration for the designer. In this work the algorithm used was based in the genetic algorithm. The algorithm was adapted considering that optimization in power distribution system in considered as combinatorial nature, highly nonlinear and with a strong multi-objective characteristic. It was necessary, also, to develop new crossing and mutation operators, since the operators traditionally used by the standard genetic algorithm were shown inefficient for the solution of our optimization problems in distribution networks. |
| publishDate |
2001 |
| dc.date.issued.fl_str_mv |
2001-03-30 |
| dc.date.accessioned.fl_str_mv |
2019-08-09T16:38:07Z 2025-09-09T00:51:55Z |
| dc.date.available.fl_str_mv |
2019-08-09T16:38:07Z |
| dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
| dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| format |
masterThesis |
| status_str |
publishedVersion |
| dc.identifier.uri.fl_str_mv |
https://hdl.handle.net/1843/BUOS-9K9P5K |
| url |
https://hdl.handle.net/1843/BUOS-9K9P5K |
| dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
| language |
por |
| dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
| eu_rights_str_mv |
openAccess |
| dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Federal de Minas Gerais |
| publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Federal de Minas Gerais |
| dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositório Institucional da UFMG instname:Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) instacron:UFMG |
| instname_str |
Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) |
| instacron_str |
UFMG |
| institution |
UFMG |
| reponame_str |
Repositório Institucional da UFMG |
| collection |
Repositório Institucional da UFMG |
| bitstream.url.fl_str_mv |
https://repositorio.ufmg.br//bitstreams/d6587577-e829-4360-9f34-e9097eb50a75/download https://repositorio.ufmg.br//bitstreams/d7704baa-9958-4fbb-b7f5-d20716a081bc/download |
| bitstream.checksum.fl_str_mv |
d2d604c13dac4ee3e9d2107c7d0acfc7 f5968bdeab9cdcf264ec81f6a4eb5c3e |
| bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 |
| repository.name.fl_str_mv |
Repositório Institucional da UFMG - Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) |
| repository.mail.fl_str_mv |
repositorio@ufmg.br |
| _version_ |
1862106014959009792 |