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Dissertação de Mestrado
Documento
Autor
Nome completo
Thiago Saúde Medeiros
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2018
Orientador
Banca examinadora
Kagan, Nelson (Presidente)
Araújo, Renato José Pino de
Asada, Eduardo Nobuhiro
Título em português
Meta-heurísticas bio-inspiradas para otimização multiobjetivo do controle Volt/VAr no contexto das redes elétricas inteligentes.
Palavras-chave em português
Algoritmos (Otimização)
Distribuição de energia elétrica
Energia elétrica (Qualidade; Otimização)
Heurística
Resumo em português
O presente trabalho tem como objetivo comparar o desempenho de diferentes metaheurísticas bio-inspiradas aplicadas à resolução de problemas de otimização multiobjetivo do controle de tensão e reativos, ou controle Volt/VAr, em redes elétricas inteligentes. Entre os algoritmos implementados estão o algoritmo genético, o algoritmo memético, a otimização por colônia de formigas, a otimização por enxame de partículas e o strength pareto evolutionary algorithm (SPEA2). Aplicações dos algoritmos à resolução de problemas de otimização do controle Volt/VAr, em redes de distribuição de energia elétrica com dimensões reais, são utilizadas para comparação de seus indicadores de desempenho. A avaliação é feita tanto em relação à velocidade de busca quanto em relação à qualidade da solução encontrada. Os algoritmos mostraram resultados promissores para aplicação a redes de distribuição com dimensões reais, encontrando soluções de qualidade em tempos de busca aceitáveis. Parte deste desempenho se dá pelos métodos meta-heurísticos, parte por conta da modelagem adotada no processo de otimização.
Título em inglês
Bio-inspired metaheuristic applied to Volt/Var control multiobjective optimization problem in smart grid context.
Palavras-chave em inglês
Energy distribution
Metaheuristics
Power quality
Volt/VAr control
Resumo em inglês
The present work aims at comparing the performance of different bio-inspired metaheuristics applied to the Volt/VAr control multiobjective optimization problem in smart grids. Among the algorithms implemented are the genetic algorithm, the memetic algorithm, ant colony optimization, particle swarm optimization and the strength pareto evolutionary algorithm (SPEA2). Applications of the algorithms to solve Volt/VAr control optimization problems in distribution networks with real dimensions are used to compare their performance indicators. The evaluation is done both in relation to the search speed and in relation to the quality of the solution found. The promising results show that the algorithms are applicable to distribution networks with real dimensions, finding quality solutions in acceptable search times. This performance is obtained due to both the metaheuristic methods, and the modeling adopted in the optimization process.
 
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Data de Publicação
2018-09-06
 
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