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    Estudo de meta-heurísticas para alocação de controladores FACT

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    R - D - SILVIO DA COSTA REIS.pdf (2.714Mb)
    Data
    2017
    Autor
    Reis, Silvio da Costa
    Metadata
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    Resumo
    Resumo: As empresas do setor elétrico estão sujeitas a constantes desafios para proporcionar energia elétrica de forma eficiente e segura para os consumidores, tendo em vista que a insegurança ou ineficiência no fornecimento é fonte de prejuízos diversos tanto para os consumidores residenciais, como, principalmente, para os comerciais e industriais. Assim, portanto, é de suma importância a superação contínua destes desafios por parte dos agentes do setor. Países como o Brasil, com grande extensão territorial e distribuição populacional pouco homogênea, estão mais sujeitos aos desafios de expandir e operar uma rede elétrica interligada de maior porte que conecta os centros de geração aos centros de consumo. Nesse contexto os Controladores FACTS (do inglês, Flexible Alternate Current Transmission System) tem papel extremamente relevante. Dessa forma, a correta localização destes dispositivos na rede elétrica pode propiciar grandes vantagens operacionais, aumentando a controlabilidade do sistema, com reflexos na melhoria da sua eficiência e segurança. Tendo isto em vista esta dissertação visa o estudo, implementação e comparação de seis metodologias de alocação de dispositivos FACTS baseadas em meta-heurísticas. Foram considerados para tanto os controladores denominados da segunda geração: Static Synchronous Compensator (STATCOM), Static Synchronous Series Compensator (SSSC) e Unified Power Flow Controller (UPFC). A alocação destes dispositivos é considerada tanto de forma individual como simultânea, por meio do cálculo de fluxo de potência, sendo este baseado no método de Newton-Raphson, que incorpora a representação funcional de cada um dos controladores. A técnica de Algoritmos Genéticos (AG) é utilizada como base para a implementação das demais meta-heurísticas de otimização, tanto como aferição dos resultados quanto como base de comparação, visto que ela já foi largamente utilizada para o propósito de alocação de dispositivos em redes elétricas. Para a comparação e validação destes métodos foram utilizados principalmente dois sistemas teste, um de pequeno porte e um de porte médio, sendo que no sistema de pequeno porte foram considerados diferentes níveis de carga. Os resultados obtidos apontaram que, embora as diferentes técnicas tenham demostrado potencialidade para lidar com problemas complexos e proporcionar soluções adequadas para alocação de controladores FACTS, a técnica GWO (Grey Wolf Optimizer) apresentou um desempenho particularmente mais destacado, que aliado a maior simplicidade na definição dos parâmetros de atuação a qualificam como alternativa relevante à consagrada técnica de AG para estudos dessa natureza. A avaliação do desempenho das técnicas meta-heurísticas de desenvolvimento recente tratadas neste trabalho impactam diretamente a pesquisa de alocação de sistemas reais, permitindo o aperfeiçoamento de metodologias e a redução do custo computacional.
     
    Abstract: Companies in the electricity sector are faced with constant challenges to provide electricity in an efficient and safe way for consumers, since insecurity or inefficiency in supply is a source of diverse damages for both residential consumers and especially, Commercial and industrial consumers. Therefore, it is extremely important to continuously overcome these challenges on the part of the agents of the sector. Countries such as Brazil, with a large territorial extension and poor homogeneous population distribution, are more subject to the challenges of expanding and operating a larger interconnected power grid that connects generation centers to consumption centers. In this context, the FACTS (Flexible Alternate Current Transmission System) Controllers play extremely relevant roles. In this way, the correct location of these devices in the electrical network can provide great operational advantages, increasing the controllability of the system, with reflexes in the improvement of its efficiency and safety. With this in mind, this dissertation aims to study, implement and compare six methodologies based on metaheuristics to allocate FACTS devices. Static Synchronous Compensator (STATCOM), Static Synchronous Series Compensator (SSSC) and Unified Power Flow Controller (UPFC) were considered for this purpose. The allocation of these devices is considered both individually and simultaneously, by means of the power flow calculation, which is based on the Newton-Raphson method, which incorporates the functional representation of each of the controllers. The Genetic Algorithm (GA) technique is used as the basis for the implementation of other optimization meta-heuristics, since it has already been widely used for the purpose of device allocation in power networks. For the comparison and validation of these methods, two test systems were used, one of small size and one of medium size. Different load levels were considered with the small test system simulations. The performance evaluation of the recent development metaheuristic techniques, treated in this work, directly impact the research of allocation of real systems, allowing the improvement of methodologies and the reduction of computational cost. The results showed that, although the different techniques have demonstrated potential to deal with complex problems and provide adequate solutions for FACTS controller allocation, the GWO (Grey Wolf Optimizer) technique presented a particularly outstanding performance, which, together with the simplicity of parameters definition qualify it as a relevant alternative to the established AG technique for studies of this nature. The evaluation of the performance of the meta-heuristic techniques of recent development treated in this work directly impact the research of allocation of real systems, allowing the improvement of methodologies and the reduction of computational cost.
     
    URI
    https://hdl.handle.net/1884/49160
    Collections
    • Dissertações [239]

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