A reconfiguração de redes de distribuição de energia elétrica consiste em alterar sua topologia por meio de manobras de chaves nos circuitos primários. Trata-se de um problema de otimização combinatória, onde normalmente os objetivos são a minimização de perdas ativas e/ou número de manobras realizadas, atendendo as restrições como isolamento de faltas, balanceamento de cargas entre os alimentadores e melhoria dos níveis de tensão. As dificuldades na modelagem e na resolução exata de problemas envolvendo a reconfiguração de redes de distribuição advém do tamanho dos sistemas reais, representados por um número elevado de chaves e alimentadores e ainda pela natureza combinatorial do problema. Para tratar essas questões, diversas modelagens e técnicas computacionais têm sido desenvolvidas, em particular heurísticas de melhoramento que através de uma solução factível, otimiza os resultados reduzindo o espaço de busca, até encontrar uma nova solução com melhor função objetivo. Neste sentido, são propostas duas formulações matemáticas descrevendo novas restrições a fim de melhorar a descrição do problema. A primeira, uma formulação mais simplificada, considera apenas a parte ativa das instâncias; na segunda um modelo completo é descrito otimizando parte das restrições do primeiro modelo e considerando também a parte reativa das instâncias. Duas heurísticas também são adaptadas pela primeira vez para o problema de reconfiguração de redes, pois a heurística de melhoramento Fix-and-Optmize é configurada de duas formas diferentes, determinando seus principais parâmetros através de uma análise de sensibilidade. Os resultados dos dois modelos propostos e também das heurísticas adaptadas para 13 sistemas de referência são descritos e comparados com outros métodos da literatura. Para verificar a eficiência e robustez dos métodos e heurísticas desenvolvidos, replicações são propostas de dois sistemas de referência, 9 replicações do sistema de 72 barras e 4 replicações do sistema de 10560 barras. Seus resultados bem como o desempenho dos métodos são descritos e avaliados.

A reconfiguration of electricity distribution networks consists in altering a topology of the networks by means of key maneuvers in the primary circuits. It is a problem of combinatorial optimization, where the objectives are a minimization of active losses and/or number of maneuvers performed, taking into account constraints such as fault isolation, load balance between feeders and improvement of voltage levels. As difficulties in modeling and in the exact resolution of problems involving a reconfiguration of distribution networks come from the size of the real systems, represented by a large number of switches and feeders, and also by the combinatorial nature of the problem. To address these issues, several models and computational techniques have been developed, in particular heuristics of improvement that through a feasible solution, improves results by reducing the search space, until finding a new solution with better objective function. In this sense, in this thesis it is proposed of two mathematical formulations describing new constraints in order to improve a description of the problem. A first, simpler formulation considers only a active part of the instances, in the second a complete model is described optimizing some restrictions of the first model and also considering the reactive part of the instances. Two heuristics are also first adapted to the network reconfiguration problem. The Fix-and-Optmize enhancement heuristic is configured in two different ways, determining its key parameters through a sensitivity analysis. The results of the two proposed models and also of the heuristics adapted for 13 reference systems are described and compared with other methods of the literature. To verify the efficiency and robustness of the developed methods and heuristics, replications are proposed for two reference systems, 9 replications of the 72 bus system and 4 replications of the 10560 bus system. Its results as well as the performance of the methods are described and evaluated.