Estudo dos métodos de tomada de decisão aplicados a reconfiguraçãosazonal de redes de distribuição de energia elétrica

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2012
Autor(a) principal: Jésus Jonatan Souza Santos
Orientador(a): Oriane Magela Neto
Banca de defesa: Frederico Gadelha Guimaraes, Rodney Rezende Saldanha, Ricardo Hiroshi Caldeira Takahashi, Eduardo Gontijo Carrano
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: http://hdl.handle.net/1843/BUOS-APFRW6
Resumo: As Redes de Distribuição de Energia Elétrica(RDEE) são responsáveis pelo fornecimento da maioria dos consumidores comerciais, residenciais e industriais. Na região Sudeste do Brasil, por exemplo, temos em torno de 90% dos estabelecimentos ligados a rede de energia. Em contrapartida, estas redes estão expostas as intempéries, descargas atmosféricas, mudanças climaticas e variações de cargas e temperatura ambiente que muitas das vezes apresentam comportamento sazonal. Neste contexto, dado a importância do fornecimento das RDEE, percebeu-se a necessidade de uma abordagem sazonal para a reconfiguração de redes. Importante ressaltar que as elevações das temperaturas em uma determinada região estão associadas a maior utilização de cargas de refrigeração, refletindo no aumento das cargas. Em contrapartida temperaturas mais amenas favorecem a redução do consumo de energia em comparação com períodos mais quentes. Neste trabalho foram utilizadas informações do clima da região Sudeste do Brasil para a modelagem dos cen´arios, a partir da observação do comportamento climático da região, sendo geradas três instâncias de uma mesma rede de 100 nós, cada uma correspondente a um cenário de sazonalidade. Desta forma, faz-se necessário a utilização de métodos de tomada de decisão para a escolha das soluções a serem implementadas de acordo com cada cenário proposto, visto que, a preferência do decisor se altera em relação aos critérios estabelecidos. Neste trabalho foi utilizado o método da Escola Francesa Electre III, que é baseado no conceito de sobre classificação, o método de Análise Hierárquica de Processos desenvolvido por Thomas Saaty e a aplicação da lógica nebulosa para a tomada de decisão, a fim de se representar os julgamentos vagos inerentes ao decisor humano. Sendo que neste trabalho não serao aplicados os méodos clássicos baseados na teoria da utilidade devido às suas limitações relacionadas à modelagem da preferência e ao tratamento de porções não-convexas do Pareto-ótimo conforme já explorado na literatura. A proposta deste trabalho é avaliar os métodos de tomada de decisão (MTD), aplicados a Reconfiguração ótima de Redes de Distribuição de Energia Elétrica(RDEE), dentro dos cenários de sazonalidade. Onde temos como figuras de mérito os seguintes objetivos: Custo monetário da rede, custo de falhas (associado a confiabilidade da rede) e numero de manobras para a reconfiguração, sendo utilizado um Algoritmo de Evolução Diferencial Discreta para a otimização multiobjetivo. Tambem serão avaliados pelos decisores critérios obtidos a posteriori, atravé de simulação de Monte Carlo, para a avaliação da sensibilidade `as incertezas na carga e no preço da energia, dentro do horizonte da sazonalidade. Sendo que para cada cenário é utilizada uma instância da rede benchmark modificada de acordo com o caso específico, e também são modelados os métodos de tomada de decisão com as preferências de acordo com cada cenário. Por fim, sao avaliados os MTD segundo os aspectos: esforço para interpretação dos parâmetros, esforço para a modelagem da preferência e a robustez do método de decisao avaliada em relação a sensibilidade dos métodos a variação dos parâmetros.
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Importante ressaltar que as elevações das temperaturas em uma determinada região estão associadas a maior utilização de cargas de refrigeração, refletindo no aumento das cargas. Em contrapartida temperaturas mais amenas favorecem a redução do consumo de energia em comparação com períodos mais quentes. Neste trabalho foram utilizadas informações do clima da região Sudeste do Brasil para a modelagem dos cen´arios, a partir da observação do comportamento climático da região, sendo geradas três instâncias de uma mesma rede de 100 nós, cada uma correspondente a um cenário de sazonalidade. Desta forma, faz-se necessário a utilização de métodos de tomada de decisão para a escolha das soluções a serem implementadas de acordo com cada cenário proposto, visto que, a preferência do decisor se altera em relação aos critérios estabelecidos. Neste trabalho foi utilizado o método da Escola Francesa Electre III, que é baseado no conceito de sobre classificação, o método de Análise Hierárquica de Processos desenvolvido por Thomas Saaty e a aplicação da lógica nebulosa para a tomada de decisão, a fim de se representar os julgamentos vagos inerentes ao decisor humano. Sendo que neste trabalho não serao aplicados os méodos clássicos baseados na teoria da utilidade devido às suas limitações relacionadas à modelagem da preferência e ao tratamento de porções não-convexas do Pareto-ótimo conforme já explorado na literatura. A proposta deste trabalho é avaliar os métodos de tomada de decisão (MTD), aplicados a Reconfiguração ótima de Redes de Distribuição de Energia Elétrica(RDEE), dentro dos cenários de sazonalidade. Onde temos como figuras de mérito os seguintes objetivos: Custo monetário da rede, custo de falhas (associado a confiabilidade da rede) e numero de manobras para a reconfiguração, sendo utilizado um Algoritmo de Evolução Diferencial Discreta para a otimização multiobjetivo. Tambem serão avaliados pelos decisores critérios obtidos a posteriori, atravé de simulação de Monte Carlo, para a avaliação da sensibilidade `as incertezas na carga e no preço da energia, dentro do horizonte da sazonalidade. Sendo que para cada cenário é utilizada uma instância da rede benchmark modificada de acordo com o caso específico, e também são modelados os métodos de tomada de decisão com as preferências de acordo com cada cenário. Por fim, sao avaliados os MTD segundo os aspectos: esforço para interpretação dos parâmetros, esforço para a modelagem da preferência e a robustez do método de decisao avaliada em relação a sensibilidade dos métodos a variação dos parâmetros.The Distribution Networks for Electricity (PDN) are responsible for providing the majority of commercial customers, residential and industrial. In southeastern Brazil, for example, have around 90 % of establishments connected to the power grid. However, these networks are exposed to inclement weather, lightning, climate change andvariations in load and ambient temperature which often exhibit seasonal behavior. In this context, given the importance of providing PDN, realized the need of a seasonal approach to network reconfiguration. Importantly, the increases in temperature in a given region are associated with greater use of cooling loads, reflecting the increased loads. In contrast milder temperatures favor a reduction in power consumption compared to the warmer periods. In this study we used information from the climateof southeastern Brazil for the modeling of scenarios, from observing the behavior of the climate region, which generated three instances of a network of 100 nodes, each corresponding to a scenario of seasonality. Thus, it is necessary to use methods of decision making for the choice of solutions to be implemented according to each proposed scenario, since the preference of the decision maker is altered in relation to established criteria. In this study we used the method ELECTRE III of the French School, which is based on the concept of over-the method of Analytic Hierarchy Process developed by Thomas Saaty and application of fuzzy logic for decision making, in order to represent the vague judgments inherent in human decision maker. Since this work will not apply the classical methods based on utility theory due to limitations relatedto the modeling of preference and the treatment of non-convex portions of the Pareto-optimal as previously explored in the literature. The purpose of this study is to evaluate the methods of decision making (DM), applied to optimal reconfiguration of Distribution Networks for Electricity (PDN) within the seasonal scenarios. Where we have figures of merit such as the following objectives: monetary cost of the network, cost of failure (associated with network reliability) and number of maneuversto reset, and used a Discrete Differential Evolution Algorithm for multiobjective optimization. Will also be evaluated by decision makers criteria retrospectively obtained through Monte Carlo simulation, to evaluate the sensitivity to uncertainties in load and energy prices, within the horizon of seasonality. Since each picture is used for instance a network benchmark modified according to the specific case, are alsomodeled and the decision-making methods with preferences in accordance with each scenario. Finally, we evaluated the DM second aspect: the effort to interpret the parameters, the modeling effort to the preference and robustness of the decision method evaluated in relation to sensitivity of the methods the variation of parameters.Universidade Federal de Minas GeraisUFMGEngenharia elétricaEngenharia ElétricaEstudo dos métodos de tomada de decisão aplicados a reconfiguraçãosazonal de redes de distribuição de energia elétricainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFMGinstname:Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)instacron:UFMGORIGINALdisserta__o_jesus_jonatan.pdfapplication/pdf1808824https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/BUOS-APFRW6/1/disserta__o_jesus_jonatan.pdf90994b536ff1f540642d2008cdcb070fMD51TEXTdisserta__o_jesus_jonatan.pdf.txtdisserta__o_jesus_jonatan.pdf.txtExtracted texttext/plain135036https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/BUOS-APFRW6/2/disserta__o_jesus_jonatan.pdf.txt433b895519bc1b87467f2125ff7f1634MD521843/BUOS-APFRW62019-11-14 07:50:23.541oai:repositorio.ufmg.br:1843/BUOS-APFRW6Repositório de PublicaçõesPUBhttps://repositorio.ufmg.br/oaiopendoar:2019-11-14T10:50:23Repositório Institucional da UFMG - Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)false
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