Fluxo de potência otimo probabilístico com fontes de geração renováveis: abordagem através de técnica de ótimização matheurística
Neste trabalho é proposto o desenvolvimento de uma ferramenta computacional para resolver o problema de fluxo de potência ótimo probabilístico. A função objetivo do problema considera simultaneamente a minimização de custos de geração e gases de efeito estufa. O modelo matemático contempla o despach...
| Autor: | |
|---|---|
| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2020 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Universidade Estadual Paulista (UNESP) |
| Repositorio: | Repositório Institucional da UNESP |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.unesp.br:11449/194506 |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/11449/194506 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Fluxo de potência ótimo Fluxo de potência probabilístico Técnicas de otimização matheurística Meta-heurística VND Otimização multiobjetivo Programação não linear inteira mista Optimal power flow Mixed integer non-linear programing Multiobjective optimization Matheuristic optimization technique Probabilistic optimal power flow VND Metaheuristic |
| Sumario: | Neste trabalho é proposto o desenvolvimento de uma ferramenta computacional para resolver o problema de fluxo de potência ótimo probabilístico. A função objetivo do problema considera simultaneamente a minimização de custos de geração e gases de efeito estufa. O modelo matemático contempla o despacho ótimo dos geradores despacháveis (hidráulicos e térmicos) e não despacháveis (geração eólica e fotovoltaica), controle da posição dos taps dos transformadores, e da ativação de compensação reativa shunt, além das incertezas das cargas e das fontes de energia não renováveis. As incertezas no comportamento do sistema são modeladas usando o método de estimação por pontos 2m+1. A formulação do problema de fluxo de potência ótimo (FPO) é um problema de programação não linear inteiro misto, multiobjetivo, não convexo e probabilístico. Para resolver este problema eficientemente é proposto um algoritmo matheurístico, que combina o modelo clássico não linear de FPO e a meta-heurística Variable Neighborhood Descent (VND). Para validar o algoritmo proposto, foram testados sistemas da literatura especializada em dois tipos de testes: o primeiro é dividido em duas partes e os resultados são comparados com um solver comercial, na parte 01 são testados diversos sistemas com número de barras que vão de 14 até 4661, considerando um problema mono-objetivo. Na parte 02 são testados os sistemas pglib_opf_case118_ieee e pglib_opf_case300_ieee considerando um problema multiobjetivo determinístico. O segundo tipo de teste considera um problema multiobjetivo probabilístico, que envolve as incertezas das variáveis de entrada, dos parâmetros que definem o comportamento da demanda e das fontes de geração renováveis. Os resultados obtidos com os testes realizados, usando a implementação computacional nos sistemas de testes, mostram a eficiência desta metodologia. |
|---|