Fluxo de potência ótimo em sistemas elétricos de potência através de um algoritmo genético multiobjetivo

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2018
Autor(a) principal: Araujo, Elaynne Xavier Souza
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Fluxo de potência ótimo
Otimização multiobjetivo
NSGA-II
Meta-heurística
Optimal power flow
Multiobjective optimization
Metaheuristic
Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/153015
Resumo: Neste trabalho é proposto o desenvolvimento de uma ferramenta computacional para o planeja-mento e despacho ótimo de fontes de potência ativa, considerando as incertezas das cargas (le-ve, nominal e pesada) e fontes de energia renováveis não despacháveis através de uma aborda-gem probabilística. O modelo matemático é um problema de programação não linear inteiro misto, multiobjetivo, não convexo e probabilístico na sua forma original sem a necessidade de realizar qualquer tipo de simplificação ou linearização tanto das funções objetivo como das res-trições. Um algoritmo baseado na meta-heurística Non-dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA-II) é proposto para resolver o problema de maneira eficaz. Os resultados obtidos com as simulações realizadas usando a implementação computacional nos sistemas de testes IEEE30 barras e IEEE118 barras mostram a eficiência e robustez da metodologia proposta.
id UNSP_8799bd41b0d10fbfcd5de7ea96d622fd
oai_identifier_str oai:repositorio.unesp.br:11449/153015
network_acronym_str UNSP
network_name_str Repositório Institucional da UNESP
repository_id_str
spelling Fluxo de potência ótimo em sistemas elétricos de potência através de um algoritmo genético multiobjetivoFlujo de potencia óptimo en sistemas eléctricos de potencia a través de un algoritmo genético multiobjetivoFluxo de potência ótimoOtimização multiobjetivoNSGA-IIMeta-heurísticaOptimal power flowMultiobjective optimizationMetaheuristicNeste trabalho é proposto o desenvolvimento de uma ferramenta computacional para o planeja-mento e despacho ótimo de fontes de potência ativa, considerando as incertezas das cargas (le-ve, nominal e pesada) e fontes de energia renováveis não despacháveis através de uma aborda-gem probabilística. O modelo matemático é um problema de programação não linear inteiro misto, multiobjetivo, não convexo e probabilístico na sua forma original sem a necessidade de realizar qualquer tipo de simplificação ou linearização tanto das funções objetivo como das res-trições. Um algoritmo baseado na meta-heurística Non-dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA-II) é proposto para resolver o problema de maneira eficaz. Os resultados obtidos com as simulações realizadas usando a implementação computacional nos sistemas de testes IEEE30 barras e IEEE118 barras mostram a eficiência e robustez da metodologia proposta.This work proposes the development of a computational tool for the planning and optimal dispatch of active power sources, considering the uncertainties of the loads (light, nominal and heavy) and non-dispatchable renewable energy sources through a probabilistic approach. The mathematical model is a multi-objective mixed-integer nonlinear programing problem, that is nonconvex and probabilistic in its original form, without the need to perform any kind of simplification or linearization of both objective functions and constraints. An algorithm based on the Non-dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA-II) meta-heuristic is pro-posed to solve the problem effectively. The results obtained with the simulations performed using the computational implementation in the IEEE30 bus and IEEE118 bus test systems show the efficiency and robustness of the proposed methodology.Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)167761/2014-5Universidade Estadual Paulista (Unesp)Mantovani, José Roberto Sanches [UNESP]Universidade Estadual Paulista (Unesp)Araujo, Elaynne Xavier Souza2018-03-14T12:06:56Z2018-03-14T12:06:56Z2018-02-23info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/11449/15301500089821933004099080P0porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UNESPinstname:Universidade Estadual Paulista (UNESP)instacron:UNESP2024-01-05T06:23:17Zoai:repositorio.unesp.br:11449/153015Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.unesp.br/oai/requestopendoar:29462024-01-05T06:23:17Repositório Institucional da UNESP - Universidade Estadual Paulista (UNESP)false
dc.title.none.fl_str_mv Fluxo de potência ótimo em sistemas elétricos de potência através de um algoritmo genético multiobjetivo
Flujo de potencia óptimo en sistemas eléctricos de potencia a través de un algoritmo genético multiobjetivo
title Fluxo de potência ótimo em sistemas elétricos de potência através de um algoritmo genético multiobjetivo
spellingShingle Fluxo de potência ótimo em sistemas elétricos de potência através de um algoritmo genético multiobjetivo
Araujo, Elaynne Xavier Souza
Fluxo de potência ótimo
Otimização multiobjetivo
NSGA-II
Meta-heurística
Optimal power flow
Multiobjective optimization
Metaheuristic
title_short Fluxo de potência ótimo em sistemas elétricos de potência através de um algoritmo genético multiobjetivo
title_full Fluxo de potência ótimo em sistemas elétricos de potência através de um algoritmo genético multiobjetivo
title_fullStr Fluxo de potência ótimo em sistemas elétricos de potência através de um algoritmo genético multiobjetivo
title_full_unstemmed Fluxo de potência ótimo em sistemas elétricos de potência através de um algoritmo genético multiobjetivo
title_sort Fluxo de potência ótimo em sistemas elétricos de potência através de um algoritmo genético multiobjetivo
author Araujo, Elaynne Xavier Souza
author_facet Araujo, Elaynne Xavier Souza
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Mantovani, José Roberto Sanches [UNESP]
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
dc.contributor.author.fl_str_mv Araujo, Elaynne Xavier Souza
dc.subject.por.fl_str_mv Fluxo de potência ótimo
Otimização multiobjetivo
NSGA-II
Meta-heurística
Optimal power flow
Multiobjective optimization
Metaheuristic
topic Fluxo de potência ótimo
Otimização multiobjetivo
NSGA-II
Meta-heurística
Optimal power flow
Multiobjective optimization
Metaheuristic
description Neste trabalho é proposto o desenvolvimento de uma ferramenta computacional para o planeja-mento e despacho ótimo de fontes de potência ativa, considerando as incertezas das cargas (le-ve, nominal e pesada) e fontes de energia renováveis não despacháveis através de uma aborda-gem probabilística. O modelo matemático é um problema de programação não linear inteiro misto, multiobjetivo, não convexo e probabilístico na sua forma original sem a necessidade de realizar qualquer tipo de simplificação ou linearização tanto das funções objetivo como das res-trições. Um algoritmo baseado na meta-heurística Non-dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA-II) é proposto para resolver o problema de maneira eficaz. Os resultados obtidos com as simulações realizadas usando a implementação computacional nos sistemas de testes IEEE30 barras e IEEE118 barras mostram a eficiência e robustez da metodologia proposta.
publishDate 2018
dc.date.none.fl_str_mv 2018-03-14T12:06:56Z
2018-03-14T12:06:56Z
2018-02-23
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
format doctoralThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://hdl.handle.net/11449/153015
000898219
33004099080P0
url http://hdl.handle.net/11449/153015
identifier_str_mv 000898219
33004099080P0
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.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Estadual Paulista (Unesp)
publisher.none.fl_str_mv Universidade Estadual Paulista (Unesp)
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UNESP
instname:Universidade Estadual Paulista (UNESP)
instacron:UNESP
instname_str Universidade Estadual Paulista (UNESP)
instacron_str UNESP
institution UNESP
reponame_str Repositório Institucional da UNESP
collection Repositório Institucional da UNESP
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UNESP - Universidade Estadual Paulista (UNESP)
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1800401439476940800

Registros relacionados