Esta dissertação tem por objetivo o desenvolvimento, e implantação em computador, de uma metodologia para tratamento do problema de restabelecimento de energia em sistemas de distribuição de grande porte (com milhares de linhas, barras de carga e chaves seccionadoras), que permita a obtenção de Planos de Restabelecimento de Energia (PREs) adequados considerando a existência de reguladores de tensão, bancos de capacitores e de diferentes tipos de chaves seccionadoras. A metodologia proposta deverá considerar as características de operação de diferentes tipos de chaves seccionadoras (existência de telecomando, possibilidade de abertura com carga e/ou em curto circuito, etc.) para obtenção de PREs. Vale lembrar que usualmente as metodologias desenvolvidas para obtenção de PREs consideram a existência apenas de chaves automáticas e não automáticas, não considerando outras características de funcionamento das chaves seccionadoras. Tendo em vista que o problema a ser tratado é combinatório, com múltiplos objetivos e restrições, a metodologia proposta será baseada em Algoritmos Evolutivos, em técnicas de otimização multi-objetivo e na estrutura de dados denominada Representação Nó-Profundidade (RNP). A RNP será utilizada para representar computacionalmente, de forma eficiente, a topologia elétrica dos sistemas de distribuição. Para validar a metodologia proposta serão realizadas simulações computacionais com sistemas de distribuição reais de grande porte.

This dissertation aims to develop a methodology to provide adequate Energy Restoration Plans (ERPs) in contingency situations to large-scale distribution systems (with thousands of lines, load buses and sectionalizing switches), considering the existence of voltage regulators, capacitors banks and different types of sectionalizing switches. The proposed methodology considers the operational characteristics of different types of sectionalizing switches (existence of remote control, possibility of open-load and/or short-circuit, etc.) for the purpose of obtaining ERPs. Usually the developed methodologies consider only the existence of remotely controlled and manually controlled switches, excluding other operational characteristics of the sectionalizing switches. As the service restoration problem is combinatory with multiple objectives and constraints, the proposed methodology is based on Evolutionary Algorithms, multiobjective optimization techniques and on the data structure named Node-Depth Encoding. The Node-Depth Encoding is used to computationally represent, in an efficient way, the topology of the distribution systems. The proposed methodology is validated through computational simulations performed in real large-scale distribution systems.