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Título: Desenvolvimento e aplicação de algoritmo de otimização evolucionária e análise de sensibilidade para a determinação da máxima injecão nodal em redes de energia elétrica
Autor: Júnior, Romeu Klug
Orientador: Reis, Francisco Alexandre Ganho da Silva
Palavras-chave: Máxima injeção nodal
Maximum nodal injection
Matriz de sensibilidade
Sensitivity matrix
Análise de sensibilidade
Sensitivity analysis
Algoritmo evolucionário
Evolutionary algorithm
SPIL
Electricity networks
PSO
Particle Swarm Optimization.
Data de Defesa: 19-Mai-2017
Editora: Instituto Superior de Engenharia de Lisboa
Citação: JÚNIOR, Romeu Klug - Desenvolvimento e aplicação de algoritmo de otimização evolucionária e análise de sensibilidade para a determinação da máxima injecão nodal em redes de energia elétrica. Lisboa: Instituto Superior de Engenharia de Lisboa, 2016. Dissertação de mestrado.
Resumo: Nesta dissertação foi desenvolvida uma metodologia com o objetivo de determinar o valor máximo de potência que é possível injetar num nó de uma rede de energia elétrica. Esta metodologia é assente na análise da sensibilidade da rede e um algoritmo de otimização evolucionário que identificam o valor máximo de potência admissível que cada nó pode injetar, em detrimento de um outro ou vários nós da rede. Para o desenvolvimento da metodologia foram ainda estudados os tipos de injeções nodais, simultâneas e não simultâneas, assim como métodos de compensação e redistribuição de injeção por redução homotética e ordem de mérito. Sendo a solução da máxima injeção nodal resultado de um problema combinatório, sujeito às características técnicas da rede, geração e carga, entre outras especificações e restrições identificadas neste documento, desenvolveu-se uma metodologia que pretende aplicar os métodos acima enunciados e apresentar uma nova abordagem à resolução do problema através do algoritmo evolucionário PSO, Particle Swarm Optimization, que foi adaptado ao problema. Para o efeito desenvolveu-se uma aplicação informática em linguagem Python com interligação ao PSS®E, que permite configurar e testar diversos cenários e apresentar os resultados da máxima injeção nodal e as restrições associadas. A metodologia desenvolvida foi aplicada a redes de topologias diferentes para validação e comparação com métodos tradicionais. Conclui-se que a metodologia desenvolvida apresenta resultados robustos podendo ser utilizada como apoio à decisão quer na gestão operacional quer no planeamento de redes elétricas.
In this dissertation, a methodology for the calculation of the maximum nodal injection of power that is possible to produce in a certain node of an electrical power grid was developed. This methodology is based on a sensitivity analysis of the network and an evolutionary optimization algorithm that is used to identify the maximum volume of nodal injection that is possible to insert, reducing at the same time the equivalent amount in a single node or a set of network nodes. For the development of the methodology, several methods of nodal injection were studied, namely simultaneous and non-simultaneous injections, as other methods of power compensation and distribution of power through homothetic reduction or merit order. As the solution for the maximum nodal injection is a combinatorial problem, subject to the technical characteristics of the network, such as generation and load, among others parameters and restrictions identified in this document, it was developed a methodology which intends to apply the methods previously described and provide a new approach to solve this problem resorting to the evolutionary algorithm PSO, Particle Swarm Optimization, which was adapted to the problem. For its implementation, a computer application was developed using Python language with interconnection to PSS®E, which allows to configure and test several scenarios and show both the results of the maximum nodal injection, and the restrictions associated to them. The methodology was developed to be applied to networks with different topologies, allowing the validation and comparison of traditional methods. As conclusion, this work demonstrates that this methodology provides solid results and can be used as a tool for decision-making support both on operational management, and network planning of electrical networks.
Descrição: Trabalho final de mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Eletrotécnica – Ramo de Energia
Peer review: yes
URI: http://hdl.handle.net/10400.21/7492
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