Alocação otimizada de sensores indicadores de falta em sistemas de distribuição de energia elétrica utilizando algoritmo imune

Abstract

The maintenance and improvement of the reliability indices of the distribution networks have always been goals to be achieved by the electric energy concessionaires, mainly due to the maintenance of energy quality for consumers and the limits pre-established by regulatory agencies. In practice, considering the expansion and modernization of the network, concessionaires must invest in technology that enables them to monitor and operate the network in a strategic way. On the other hand, it is necessary to reduce operating and investment costs in the network as much as possible. One of the technologies available for monitoring and operating the network are Fault Indicator Sensors (IF). These can be used to reduce fault location time and network repair time and therefore reduce Unsupplied Energy Cost (CENS) by improving network reliability. However, one must consider that there is an Investment Cost for the allocation of these sensors (CINV), and it is not acceptable to install sensors in all branches of the system due to the high investment cost. In this research project, the problem of allocating IF sensors in distribution systems will be addressed as a combinatorial optimization problem, considering two conflicting objectives: CENS and investment cost in sensor allocation. To solve the mathematical model, an Immune Algorithm will be developed and implemented. The algorithm is based on the principle of Clonal Selection and uses the operators of selection, cloning, somatic hypermutation, hyper macromutation and B cell substitution in order to maintain the diversity of the antibody population. Experimental tests were carried out with the proposed method using a 19 bars literature test system. The results show that the AI is a promising tool in terms of decay speed when finding the best solution in the allocation of fault indicator sensors in distribution networks. The most significant disadvantage when compared to other techniques is the elevated number of parameters and the high computational effort in the cloning process and in the immune operators calculation.

A manutenção e melhoria dos índices de confiabilidade das redes de distribuição sempre foram objetivos a serem alcançados pelas concessionárias de energia elétrica devido, principalmente, a manutenção de qualidade de energia aos consumidores e aos limites pré-estabelecidos pelas agências reguladoras. Para alcançar esses objetivos considerando a expansão e modernização da rede as concessionárias devem investir em tecnologias que possibilitem condições de monitorar e operar a rede de forma estratégica. Por outro lado, é necessário reduzir ao máximo os custos operacionais e de investimento na rede. Uma das tecnologias disponíveis para o monitoramento e operação da rede são os Sensores Indicadores de Falta (IF). Estes podem ser utilizados para reduzir o tempo para localização da falta e o tempo de reparo da rede e, portanto, reduzir o Custo da Energia Não Suprida (CENS) melhorando a confiabilidade da rede. Por outro lado, deve-se considerar que existe um Custo de Investimento para alocação desses sensores (CINV), e não é aceitável que se instale sensores em todos os ramais do sistema devido ao alto custo de investimento. Neste projeto de pesquisa será abordado o problema de alocação de sensores IF em sistemas de distribuição como um problema de otimização combinatória, considerando dois objetivos conflitantes: CENS e custo de investimento na alocação de sensores. Para resolução do modelo matemático será desenvolvido e implementado um Algoritmo Imune. O algoritmo é baseado no princípio da Seleção Clonal e utiliza os operadores de seleção, clonagem, hipermutação somática, hipermacromutação e substituição de células B de modo a manter a diversidade da população de anticorpos. Foram realizados testes experimentais com o método proposto utilizando um sistema teste da literatura de 19 barras de carga. Os resultados mostram que o AI é uma técnica de solução promissora em termos da velocidade de decaimento para a melhor solução na alocação de sensores indicadores de faltas em redes de distribuição de energia elétrica. A principal desvantagem observada em relação as técnicas já propostas é a quantidade de parâmetros e o maior esforço computacional no processo de clonagem e no cálculo dos operadores imunes.