Este trabalho tem por objetivo apresentar uma metodologia para localização e proposição de reforços no sistema de distribuição de energia elétrica através de programação linear, PL, e algoritmo genético, AG. A técnica de PL utilizada para a localização de pontos de reforços e, principalmente, novas subestações de distribuição, é baseada no algoritmo de ?out-of-kilter?, um conhecido algoritmo de transporte. A seleção de melhores alternativas é solucionada através do AG, que permite a modelagem de redes com proporções reais e possibilita a obtenção de resultados em tempos de execução compatíveis para aplicação de atividades em planejamento de sistemas de distribuição de energia. O modelo de algoritmo proposto aloca automaticamente novos reforços, como o recondutoramento de trechos da rede e a expansão de subestações existentes, complementando os reforços candidatos, novas subestações e novos alimentadores, propostos previamente pelo modelo de PL. A metodologia proposta é aplicada à resolução de uma rede de distribuição real, possibilitando a análise da potencialidade que esta modelagem pode oferecer.

This dissertation presents a methodology for the allocation and proposal of new reinforcements in electric distribution systems through linear programming (LP) and genetic algorithm (GA). The linear programming technique used for the allocation of new reinforcements, namely new distribution substation locations, is based on the ?out-of-kilter? algorithm, a well known transport algorithm. The selection of alternatives, determined by technical and economical criteria, is carried out through a genetic algorithm that allows the modeling of real sized distribution networks and makes possible the attainment of results in compatible execution times for distribution network planning. The proposed model places new reinforcements automatically, as it is the case of cable resizing in distribution lines and the expansion of existing substations, complementing the new substations and new feeders proposed by the linear programming model. The proposed methodology is applied to the solution of a real distribution network, showing the potential applications of the models.