Otimização do fluxo de potência utilizando algoritmo prim e genético

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2024
Autor(a) principal: Pereira Júnior, Wilson Garcia lattes
Orientador(a): Freitas, Ricardo Luiz Barros de lattes
Banca de defesa: Rocha, Carlos Roberto Mendonça da lattes, Machado, Renato Bobsin lattes, Scherer, Helton Fernando lattes
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Estadual do Oeste do Paraná
Foz do Iguaçu
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Computação
Departamento: Centro de Engenharias e Ciências Exatas
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Reconfiguração de sistemas de distribuição
Algoritmo PRIM
Algoritmo genético
Multistart
Palavras-chave em Inglês:
Reconfiguration of distribution systems
Prim's algorithm
Genetic algorithm
Multi-Start
Área do conhecimento CNPq:
ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
Link de acesso: https://tede.unioeste.br/handle/tede/7340
Resumo: The growing demand for electrical energy and the need to improve the efficiency of distribution systems have driven innovative research, especially in countries like Brazil, which face significant energy challenges. An approach for the Reconfiguration of Electricity Distribution Systems in the Brazilian energy context is being used by combining different techniques such as the PRIM Algorithm, Multistart and Genetic Algorithm. Brazil is a country with an extensive electrical energy distribution network, covering urban areas as well as rural regions. This geographic and demographic diversity presents unique challenges to reliable and efficient electrical power across the country. Combining techniques allows you to explore a wider and more diverse search space to find overwhelming results. The preliminary results of this research indicate that this combination can lead to significant improvements in electrical energy distribution systems in Brazil. The results were obtained using 14, 33, 84, 136, and 415 bus systems.
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An approach for the Reconfiguration of Electricity Distribution Systems in the Brazilian energy context is being used by combining different techniques such as the PRIM Algorithm, Multistart and Genetic Algorithm. Brazil is a country with an extensive electrical energy distribution network, covering urban areas as well as rural regions. This geographic and demographic diversity presents unique challenges to reliable and efficient electrical power across the country. Combining techniques allows you to explore a wider and more diverse search space to find overwhelming results. The preliminary results of this research indicate that this combination can lead to significant improvements in electrical energy distribution systems in Brazil. The results were obtained using 14, 33, 84, 136, and 415 bus systems.A crescente demanda por energia elétrica e a necessidade de melhorar a eficiência dos sistemas de distribuição têm impulsionado pesquisas inovadoras, especialmente em países como o Brasil, que enfrentam desafios energéticos significativos. Uma abordagem para a Reconfiguração de Sistemas de Distribuição de Energia Elétrica no contexto energético brasileiro, está sendo utilizada combinando diferentes técnicas como o Algoritmo PRIM, Multistart e Algoritmo Genético. O Brasil é um país com uma extensa rede de distribuição de energia elétrica, abrangendo áreas urbanas, bem como regiões rurais. Essa diversidade geográfica e demográfica apresenta desafios únicos para o fornecimento confiável e eficiente de energia elétrica em todo o país. A combinação de técnicas permite explorar um espaço de busca mais amplo e diversificado para encontrar resultados satisfatórios. Os resultados preliminares desta pesquisa indicam que essa combinação pode levar a melhorias significativas nos sistemas de distribuição de energia elétrica no Brasil. Os resultados foram obtidos utilizando sistemas de 14, 33, 84, 136 e 415 barras.Submitted by Katia Abreu (katia.abreu@unioeste.br) on 2024-08-14T12:14:22Z No. of bitstreams: 1 Wilson_Garcia_Pereira_Junior_2024.pdf: 2634299 bytes, checksum: 49a6b3eb66ced68b5f930328a94e74c0 (MD5)Made available in DSpace on 2024-08-14T12:14:22Z (GMT). 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