Planejamento integrado da expansão de sistemas de distribuição de energia elétrica considerando previsão espaço-temporal da demanda

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2022
Autor(a) principal: Zambrano Asanza, Sergio Patrício
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:
Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/236632
Resumo: O planejamento da expansão do Sistema de Distribuição de Energia Elétrica enfrenta novos desafios devido à necessidade de integração de fontes energéticas distribuídas, novas cargas com alto consumo e armazenamento de energia. Deve incluir uma compreensão do comportamento do consumidor e a necessidade de desenvolver alternativas estratégicas de expansão de longo prazo que atendam à demanda futura. O objetivo da Tese é desenvolver um modelo para o planejamento da expansão de subestações, isto é, área de serviço, tamanho, localização e data de operação, incluindo os resultados da previsão espaço-temporal da demanda, assim como a articulação com a rede de média tensão existente. Uma otimização multiestágio é proposta para identificar a alternativa ótima para a construção de novas subestações e/ou reforço de subestações existentes do sistema de subtransmissão. Foi desenvolvido um algoritmo robusto baseado na técnica meta-heurística Busca Tabu para resolver o problema de otimização das áreas de serviço de subestações. Um método de simulação do uso do solo é proposto para reconhecer e prever padrões de desenvolvimento usando dinâmica histórica, de forma a determinar o crescimento dos consumidores e da carga elétrica em pequenas áreas através de uma rede neural artificial integrada com um autômato celular. Além disso, uma análise de decisão multicritério baseada nos sistemas de informações geográficas também é proposta para identificação dos locais adequados para instalação de novas subestações consideração às preferências dos tomadores de decisão, critérios espaciais e as restrições físicas no uso do solo. O desempenho dos objetivos propostos foi avaliado através da utilização de um sistema de distribuição real e de grande porte. Esta abordagem de planejamento integrado da expansão de um sistema de distribuição constitui uma poderosa ferramenta de tomada de decisão que pode ser adotada pelas concessionárias de distribuição, pois utiliza informações da rede existente e suas restrições para representá-la nos métodos e algoritmos de otimização.
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O objetivo da Tese é desenvolver um modelo para o planejamento da expansão de subestações, isto é, área de serviço, tamanho, localização e data de operação, incluindo os resultados da previsão espaço-temporal da demanda, assim como a articulação com a rede de média tensão existente. Uma otimização multiestágio é proposta para identificar a alternativa ótima para a construção de novas subestações e/ou reforço de subestações existentes do sistema de subtransmissão. Foi desenvolvido um algoritmo robusto baseado na técnica meta-heurística Busca Tabu para resolver o problema de otimização das áreas de serviço de subestações. Um método de simulação do uso do solo é proposto para reconhecer e prever padrões de desenvolvimento usando dinâmica histórica, de forma a determinar o crescimento dos consumidores e da carga elétrica em pequenas áreas através de uma rede neural artificial integrada com um autômato celular. Além disso, uma análise de decisão multicritério baseada nos sistemas de informações geográficas também é proposta para identificação dos locais adequados para instalação de novas subestações consideração às preferências dos tomadores de decisão, critérios espaciais e as restrições físicas no uso do solo. O desempenho dos objetivos propostos foi avaliado através da utilização de um sistema de distribuição real e de grande porte. Esta abordagem de planejamento integrado da expansão de um sistema de distribuição constitui uma poderosa ferramenta de tomada de decisão que pode ser adotada pelas concessionárias de distribuição, pois utiliza informações da rede existente e suas restrições para representá-la nos métodos e algoritmos de otimização.The expansion planning of the electrical distribution system faces new challenges due to the need to integrate distributed energy resources, new loads with high consumption and energy storage. It should include an understanding of consumer behavior and the need to develop strategic alternatives for long-term expansion that meet future demand. The objective of the Thesis is to develop a model for substation expansion planning, that is, service area, size, location, and date of operation; which includes the results of the spatialtemporal load forecasting and considers the existing medium voltage network. A multistage optimization is proposed to identify the optimal alternative for the construction of new substations and/or the reinforcement of existing substations of the subtransmission network. A robust algorithm based on the metaheuristic Search Tabu technique was developed to solve the substation service-area optimization problem. A land use simulation method is proposed to recognize and predict patterns of development using historical dynamics and to determine the growth of consumers and the load in small areas through an artificial neural network integrated with a cellular automaton. A multicriteria decision analysis based on geographic information systems is also proposed to identify ideal locations for new substations, taking into account the preferences of decision makers, spatial criteria, and physical restrictions on land use. The performance of the proposed objectives was evaluated using real distribution systems. This integrated distribution planning approach for the network expansion constitutes a powerful decision-making tool that can be adopted by distribution utilities, as it uses information from the existing network and its restrictions to represent it in methods and optimization algorithms.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)CAPES: 001Universidade Estadual Paulista (Unesp)Franco Baquero, John Fredy [UNESP]Universidade Estadual Paulista (Unesp)Zambrano Asanza, Sergio Patrício2022-09-16T19:03:39Z2022-09-16T19:03:39Z2022-08-05info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/11449/23663233004099080P0porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UNESPinstname:Universidade Estadual Paulista (UNESP)instacron:UNESP2024-08-05T17:57:44Zoai:repositorio.unesp.br:11449/236632Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.unesp.br/oai/requestrepositoriounesp@unesp.bropendoar:29462024-08-05T17:57:44Repositório Institucional da UNESP - Universidade Estadual Paulista (UNESP)false
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