Otro
Reconfiguração de redes de distribuição de energia elétrica através de um algoritmo de busca dispersa
Registro en:
RUPOLO, Diogo. Reconfiguração de redes de distribuição de energia elétrica através de um algoritmo de busca dispersa. 2013. 108 f. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Faculdade de Engenharia de Ilha Solteira, 2013.
rupolo_d_me_ilha.pdf
000722363
33004099080P0
Autor
Rupolo, Diogo
Resumen
Neste trabalho propõe-se um algoritmo baseado na meta-heurística busca dispersa para o problema de reconfiguração de redes de distribuição de energia elétrica radiais, considerando como sistema de codificação uma estrutura denominada representação nó profundidade (RNP). O problema é modelado como não linear inteiro misto e considera como objetivo principal minimizar as perdas de potência ativa nos alimentadores do sistema de distribuição. Utiliza-se neste trabalho o modelo de cargas com potência constante, como também o modelo exponencial de cargas. O algoritmo proposto é implementado em linguagem de programação C++ e testado em quatro sistemas conhecidos na literatura, 14, 84, 136 e 202 barras. A partir dos resultados obtidos, verifica-se o bom desempenho do algoritmo, pois é capaz de gerar soluções de boa qualidade atendendo a todas as restrições físicas e operacionais do problema. This work proposes a scatter search algorithm to solve the electric power distribution system reconfiguration problem, considering the encoding system node depth representation. The problem is a mixed-integer nonlinear programming and the objective is to minimize the real power losses in the distribution system. It is used in the work load model with constant power, but also exponential model load. The proposed algorithm is implemented in C + +. The validity of the methodology is verified through four commonly case studies such as 14, 84, 136 and 202 bus system. Results show the effectiveness and good performance of the proposed algorithm, where it obtains the good quality solution satisfying the operational and physics constraints of problem.