Desenvolvimento de metodologia para restauração de redes de distribuição de energia elétrica sujeitas a condições ambientais adversas

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2021
Autor(a) principal: Tavares, João Paulo Marques
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
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:
Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/204782
Resumo: Em condições ambientais adversas, os sistemas de distribuição de energia ficam mais suscetíveis à contingências severas. Nestes cenários, torna-se necessário uma intervenção rápida e precisa, para restaurar o fornecimento de energia aos consumidores afetados enquanto as equipes especializadas realizam a manutenção do sistema. Nesse contexto, o objetivo do trabalho é desenvolver uma metodologia capaz de elaborar um plano de ação para restauração de redes de distribuição, considerando a presença de geradores distribuídos, sistemas de armazenamento de energia, programas de resposta à demanda e a formação de microrredes flexíveis na operação do estado restaurativo. Para alcançar esse objetivo, a rede de distribuição e os equipamentos nela inseridos são modelados através de um fluxo de potência ótimo, que visa reduzir o custo de operação do sistema operando no estado restaurativo. Desse modo, é possível avaliar os impactos e a factibilidade das ações de controle a serem executadas no processo de restauração. Com o intuito de determinar o conjunto de operações capazes de otimizar a operação no estado restaurativo, a metodologia proposta divide o processo de elaboração do plano em dois estágios de solução. No primeiro estágio de solução, determina-se a topologia de operação no estado restaurativo utilizando uma meta-heurística de busca de vizinhança variável (VNS – do inglês, variable neighbourhood search). Na etapa de busca do algoritmo VNS, utiliza-se uma abordagem que combina os procedimentos de busca, inerentes aos algoritmos VNS, e técnicas de otimização clássica, possibilitando determinar, ainda no primeiro estágio, o conjunto de operações ótimas de controle dos equipamentos operando no estado restaurativo. No segundo estágio de solução, determina-se a sequência de operações que conduzem a rede da topologia pós-falta à topologia de operação no estado restaurativo, estabelecida no primeiro estágio de solução. O segundo estágio é solucionado por meio de uma heurística cujas adaptações, realizadas neste trabalho, possibilitam a formação gradual de microrredes. A metodologia implementada computacionalmente é avaliada em diferentes cenários para os sistemas testes de 33 e 136 barras, que são disponibilizados na literatura. Os resultados evidenciam a capacidade da metodologia proposta em fornecer um plano de ações factível e capaz de otimizar a operação da rede no estado restaurativo, considerando a presença de recursos energéticos distribuídos e a formação dinâmica de microrredes.
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Nesse contexto, o objetivo do trabalho é desenvolver uma metodologia capaz de elaborar um plano de ação para restauração de redes de distribuição, considerando a presença de geradores distribuídos, sistemas de armazenamento de energia, programas de resposta à demanda e a formação de microrredes flexíveis na operação do estado restaurativo. Para alcançar esse objetivo, a rede de distribuição e os equipamentos nela inseridos são modelados através de um fluxo de potência ótimo, que visa reduzir o custo de operação do sistema operando no estado restaurativo. Desse modo, é possível avaliar os impactos e a factibilidade das ações de controle a serem executadas no processo de restauração. Com o intuito de determinar o conjunto de operações capazes de otimizar a operação no estado restaurativo, a metodologia proposta divide o processo de elaboração do plano em dois estágios de solução. No primeiro estágio de solução, determina-se a topologia de operação no estado restaurativo utilizando uma meta-heurística de busca de vizinhança variável (VNS – do inglês, variable neighbourhood search). Na etapa de busca do algoritmo VNS, utiliza-se uma abordagem que combina os procedimentos de busca, inerentes aos algoritmos VNS, e técnicas de otimização clássica, possibilitando determinar, ainda no primeiro estágio, o conjunto de operações ótimas de controle dos equipamentos operando no estado restaurativo. No segundo estágio de solução, determina-se a sequência de operações que conduzem a rede da topologia pós-falta à topologia de operação no estado restaurativo, estabelecida no primeiro estágio de solução. O segundo estágio é solucionado por meio de uma heurística cujas adaptações, realizadas neste trabalho, possibilitam a formação gradual de microrredes. A metodologia implementada computacionalmente é avaliada em diferentes cenários para os sistemas testes de 33 e 136 barras, que são disponibilizados na literatura. Os resultados evidenciam a capacidade da metodologia proposta em fornecer um plano de ações factível e capaz de otimizar a operação da rede no estado restaurativo, considerando a presença de recursos energéticos distribuídos e a formação dinâmica de microrredes.In adverse environmental conditions, the power distribution systems are susceptible to severe contingencies. In these conditions, an outage scenario must be treated quickly and accurately to restore the power supply while the crews repair the network. In this context, this work proposes a network restoration method that taking into account in the model the presence of distributed generators, energy storage systems, demand response programs, and the formation of dynamic microgrids. The distribution network and the equipment are modeled through an optimum power flow, which aims to reduce the operational cost of the distribution system in the restorative state. In this way, it is possible to assess the impacts and feasibility of the control actions to be carried out in the restoration process. To determine the set of control actions that optimize the network in restorative state, the proposed methodology divides the solution process into two stages. In the first solution stage, the topology of operation in the restorative state is determined using a variable neighborhood search meta-heuristic (VNS). In the search stage of the VNS algorithm is used a matheuristic approach, making it possible to determine the set of optimal control actions of the equipment operating in the restorative state. The switching sequence that lead the network from the post-fault topology to the restorative state topology, established in the first solution stage, is determined in the second solution stage, that solved by a heuristic that allows the gradual formation of the microgrids. The implemented methodology is evaluated in different scenarios for the 33-nodes and 136-nodes test feeders, available in the literature. The results show the capacity of the proposed methodology to provide a feasible restoration solution that can optimize the operation of the network, considering the presence of distributed energy resources and the dynamic formation of microgrids.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)FAPESP: 2015/21972-6FAPESP: 2019/03331-4CAPES: 001Universidade Estadual Paulista (Unesp)Mantovani, José Roberto Sanches [UNESP]Peralta, Renzo Amilcar VargasUniversidade Estadual Paulista (Unesp)Tavares, João Paulo Marques2021-05-26T15:23:29Z2021-05-26T15:23:29Z2021-03-25info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/11449/20478233004099080P0porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UNESPinstname:Universidade Estadual Paulista (UNESP)instacron:UNESP2024-08-05T17:41:56Zoai:repositorio.unesp.br:11449/204782Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.unesp.br/oai/requestrepositoriounesp@unesp.bropendoar:29462024-08-05T17:41:56Repositório Institucional da UNESP - Universidade Estadual Paulista (UNESP)false
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