Matheurística baseada em busca tabu aplicada ao problema de otimização da operação de sistemas de distribuição de energia elétrica - Alves, Bruna Pardim (2023)
Com as condições de sobrecarga frequentemente enfrentadas pelo sistema de distribuição de energia elétrica, deve haver um melhor planejamento, de modo que, a rede de distribuição opere de maneira eficiente e confiável. Para realizar esse planejamento existem vários meios, como reconfiguração, alocação de capacitores e geração distribuída. Essas técnicas são vistas como problemas desafiadores e muitas vezes são utilizadas para diminuir perdas, fornecer estabilidade de tensão e diminuir custos de operação do sistema. Neste trabalho, para resolver o problema integrado de reconfiguração, alocação de bancos de capacitores fixos e chaveados e de geradores distribuídos com objetivo de minimizar o custo de operação de sistemas de distribuição de energia elétrica radiais no período de um ano, foi proposta uma matheurística, que é um método que utiliza um híbrido entre programação matemática e meta-heurísticas, uma estratégia pouco aplicada na otimização da operação de sistemas de distribuição. A matheurística proposta faz uso de um algoritmo baseado em busca tabu adicionado de um mecanismo de retorno e um modelo de programação matemática cônica de segunda ordem inteira mista com restrições de local branching incluídas em sua formulação para poder definir uma vizinhança adequada a ser explorada. Para fins de comparação, também são apresentados os resultados obtidos somente com a modelagem exata de programação cônica de segunda ordem inteira mista. Os programas utilizados foram desenvolvidos em linguagem AMPL e resolvidos utilizando o solver CPLEX. Os algoritmos propostos foram testados com os sistemas de 33, 69, 84 e 136 barras encontrados na literatura especializada. Na comparação entre as estratégias pode-se concluir que para sistemas menores, a matheurística encontra as mesmas soluções do modelo matemático exato. Já para os sistemas maiores, como o de 84 e 136 barras, a matheurística obteve melhores soluções com um tempo de processamento muito menor do que o modelo exato. Conclui-se, portanto, que o método pode ser uma ferramenta poderosa para resolver problemas de otimização mais complexos.