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Master's Dissertation
DOI
https://doi.org/10.11606/D.18.2019.tde-08062020-104441
Document
Author
Full name
José Paulo Ramos Fernandes
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Carlos, 2019
Supervisor
Committee
London Junior, Joao Bosco Augusto (President)
Albertini, Madeleine Rocio Medrano Castillo
Almeida, Adriano Batista de
Title in Portuguese
Restabelecimento de energia com busca local e corte de cargas
Keywords in Portuguese
algoritmo evolutivo multiobjetivo
busca local
corte de cargas
restabelecimento de energia
sequência de chaveamento
sistemas de distribuição
Abstract in Portuguese
Apesar de serem usualmente construídos formando malhas, os sistemas de distribuição primária são operados na configuração radial. Dessa forma, faltas permanentes nesses sistemas podem provocar o desligamento de diversos consumidores por um grande período de tempo. Para reduzir o tempo de desligamento desses consumidores, devem ser utilizadas ferramentas computacionais eficientes capazes de gerar planos de restabelecimento em um curto intervalo de tempo. Estes planos consistem na apresentação de uma sequência de chaveamento capaz de minimizar a energia não suprida, com o menor número de manobras possível, atendendo as restrições operacionais da rede, como níveis de tensão e carregamento. Neste trabalho, é apresentado um método que faz uso de um algoritmo evolutivo multiobjetivo em tabelas, capaz de lidar com objetivos conflitantes sem a necessidade de atribuição de diferentes pesos por objetivo, precedido por uma etapa determinística concentrada na região problema. Este método é uma variação de propostas já conhecidas e é capaz de lidar com consumidores de níveis de prioridade diferentes, dando um tratamento diferenciado para chaves manuais e remotas. Destaca-se ainda que apesar de considerar a possibilidade de corte de cargas, o método prioriza a geração de planos que não provoquem desligamentos temporários. A fim de avaliar o desempenho do método proposto, são comparados os resultados obtidos por ele com o método que serviu de base para seu desenvolvimento. A comparação é feita a partir dos melhores resultados obtidos após uma quantidade de simulações em um sistema de pequeno porte e um sistema real de grande porte. Os resultados obtidos indicam que o método proposto apresenta ganhos significativos em sistemas de pequeno porte, com ganhos menores em sistemas de grande porte, devido às limitações computacionais envolvidas.
Title in English
Service restoration with local search and load shedding
Keywords in English
distribution systems
load shedding
local search
multiobjective evolutive algorithm
service restoration
switching sequence
Abstract in English
Although distribution systems are built in mesh structures, they are usually operated in a radial configuration. Faults in distribution systems can cause undesired blackouts to healthy consumers. To reduce theirs effects, computational tools able to generate restoration plans in short time are used. These plans consist in presenting a switching sequence able to minimize system's non supplied energy with the lowest switching operations number possible, while respecting the system operational restrictions, such as load and voltage limits. In this project, a method that uses a multiobjective evolutive algorithm in tables, able to deal with conflicting objectives without the need of assigning different weights to each one, preceded by a deterministic stage applied to the fault region, is presented. This method is a variation of known models and can evaluate different consumers priorities and differentiate remote and manual switches, while also favors the achievement of restoration plans that cause no temporary turn offs. To evaluate the proposed method effectiveness, its results are compared to the method used as base for its development. This comparison is based on the best results obtained by each method after a set of simulations in a small and a real large-scale distribution system. Results indicate that the proposed method allows meaningful improvements over the base method in small systems, with smaller gains in large-scale systems, due to computational limitations.
 
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Publishing Date
2020-06-09
 
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