Orientadores: Christiano Lyra Filho, Celso Cavellucci

Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação

Resumo: O trabalho desenvolve alternativas de otimização combinatória para a redução de perdas técnicas e melhoria das condições de operação de sistemas de distribuição de energia elétrica. Sua principal contribuição é na área de redução dos fluxos de reativos através da instalação e controle de...

Resumo: O trabalho desenvolve alternativas de otimização combinatória para a redução de perdas técnicas e melhoria das condições de operação de sistemas de distribuição de energia elétrica. Sua principal contribuição é na área de redução dos fluxos de reativos através da instalação e controle de bancos de capacitores. Duas alternativas de otimização são desenvolvidas. A primeira, propõe um algoritmo genético híbrido com buscas locais nas representações fenotípicas e genotípicas das soluções. A segunda alternativa utiliza conceitos de programação dinâmica no projeto de algoritmos que encontram soluções ótimas globais para o problema de localização, dimensionamento e controle de capacitores. Outro algoritmo genético híbrido, para a instalação de reguladores de tensão, complementa a possibilidade de melhoria nos perfis de tensão proporcionada pelos capacitores. Os algoritmos baseados em programação dinâmica são de complexidade polinomial; adicionalmente, suas complexidades são lineares para instâncias reais. As características desses algoritmos estabelecem novas referências para a área de localização e controle de capacitores em sistemas de distribuição de energia elétrica, hoje povoada por métodos heurísticos

Abstract: This work develops combinatorial optimization alternatives for technical loss reduction and improvements on operational conditions of power distribution networks. Its main contribution is in the area of loss reduction by decreasing reactive flows, through allocation and control of shunt...

Abstract: This work develops combinatorial optimization alternatives for technical loss reduction and improvements on operational conditions of power distribution networks. Its main contribution is in the area of loss reduction by decreasing reactive flows, through allocation and control of shunt capacitors banks. Two optimization strategies are proposed. The first one develops a hybrid genetic algorithm with local searches in both genotypical and fenotypical representations of solutions. The second alternative uses dynamic programming concepts in the design of algorithms that unveil global optimal solutions for capacitor location, sizing and control. Another hybrid genetic algorithm for allocation of voltage regulators complements the improvement in voltage profiles obtained with the allocation of capacitors. The algorithms based on dynamic programming concepts have polynomial-time complexity; further, they have linear-time complexity for practical applications. Therefore, these algorithms establish a new reference for the area of shunt capacitors allocation and control on power distribution systems, which is today populated by heuristic methods