algoritmo genético aplicado à alocação de dispositivos

Pesquisa Operacional e o Desenvolvimento Sustentável
27 a 30/09/05, Gramado, RS
ALGORITMO GENÉTICO APLICADO À ALOCAÇÃO DE DISPOSITIVOS
DE CONTROLE DE TENSÃO EM SISTEMAS DE DISTRIBUIÇÃO DE
ENERGIA ELÉTRICA
M. L. Alves, L. L. dos Santos, S. Haffner, F. A. B. Lemos, A. Manzoni
Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul – PUCRS
Faculdade de Engenharia – FENG
Departamento de Engenharia Elétrica - DEE
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Resumo
Neste trabalho é realizado o desenvolvimento e a implementação computacional de uma metodologia,
baseada em programação evolucionária, para determinar o local e a capacidade ótima dos
equipamentos de controle de tensão, com o objetivo de minimizar o custo de instalação e das perdas,
respeitando os limites de tensão e levando em conta a variação da carga. Os equipamentos são
selecionados respeitando restrições operacionais e financeiras de modo a otimizar algum critério
técnico ou econômico definido pelo usuário. No problema de otimização associado, o critério
técnico/econômico é representado por uma função objetivo constituída por dois termos que podem ser
selecionados individualmente ou em conjunto, tais como: minimização dos custo dos equipamentos e
minimização do custo das perdas (em um horizonte de planejamento). A otimização da função
objetivo é realizada respeitando as restrições oriundas da aplicação das Leis de Kirchhoff (restrições
do fluxo de carga em corrente alternada), e alguns limites técnicos e econômicos, tais como: limites no
recurso disponível para investimento, limite no número de reguladores de tensão a serem instalados,
limite no número de bancos de capacitores a serem instalados e limites na tensão de operação. A
otimização dos investimentos leva em conta uma curva de duração da carga que permite representar a
variação da carga ao longo de um dia de operação ou ao longo de um horizonte de planejamento de
um ou mais anos. O método utilizado para encontrar a solução do problema de otimização associado é
o algoritmo genético que se adapta facilmente à natureza combinatorial do problema e permite operar
com restrições e função objetivo não-lineares como as restrições do fluxo de carga e a minimização de
perdas. São apresentados exemplos de aplicação em um sistema clássico da bibliografia de 69 barras e
um sistema real de 217 barras.
Palavras-chave: Algoritmos genéticos; distribuição de energia elétrica; alocação de reguladores de
tensão e bancos de capacitores; minimização de perdas.
Áreas do trabalho:
MH - Meta-heurística
OC - Otimização Combinatória
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