Otimização da estratégia volt-var com algoritmo genético centralizado e controle local de inversores inteligentes - Calix Amaya, Alejandro Jose [UNESP] (2025)
As redes de distribuição elétrica enfrentam novos desafios com a integração de tecnologias emergentes, como geradores distribuídos, veículos elétricos e bancos de baterias. Esses dispositivos oferecem benefícios significativos, como maior sustentabilidade energética e uma redução considerável da pegada de carbono. No entanto, as redes elétricas, originalmente projetadas para um fluxo de energia centralizado, tiveram a qualidade do fornecimento elétrico e a estabilidade do sistema comprometidas ao se adaptarem a esse ambiente mais dinâmico. Para mitigar esses efeitos e melhorar a integração de novas tecnologias, diversas propostas foram desenvolvidas, destacando-se os controles de tensão e potência reativa, abreviado como controle Volt-Var, apesar que essas estratégias são amplamente estudadas e utilizadas atualmente, é crucial modernizar de forma constantes essas estratégias para uma correta integração aos sistemas elétricos modernos. Esses métodos evoluíram de um simples controle coordenado de dispositivos convencionais, como bancos de capacitores e transformadores com taps de derivação, para estratégias mais avançadas, incluindo controles locais e inversores inteligentes. Este trabalho propõe um controle híbrido Volt-VAr, para a redução de perdas e desvios de tensão em redes de distribuição ativas através de um fluxo de potência probabilístico horário com um período de tempo de uma semana utilizando duas abordagens de controle: um esquema clássico de gerenciamento centralizado para dispositivos Volt-VAr convencionais, no qual a estratégia inicial é determinada na forma de variáveis discretas. Na segunda abordagem, aplica-se um controle local para um inversor inteligente, que permite realizar ajustes dinâmicos por meio de uma injeção contínua de potência reativa. O controle centralizado é realizado através de um algoritmo genético, enquanto o controle local otimiza a regulação sobre a solução proposta pelo algoritmo (AG). O método proposto é avaliado em um modelo de rede de distribuição inteligente com 135 barras. Os resultados alcançados mostram melhorias consideráveis nos perfis de tensão, permitindo alcançar tensões entre 0,97 e 1,0 mesmo sob condições de carga pesada, além de observar uma redução média de 60% nas perdas globais do sistema estudado.