Diversos setores da sociedade são altamente dependentes da energia elétrica e sua falta pode acarretar graves consequências do ponto de vista social e econômico. Evitar a interrupção do fornecimento de energia elétrica é uma tarefa complexa, já que estas podem ser ocasionadas por contingências ou manutenções corretivas e/ou preventivas na rede. Nesse sentido, o desenvolvimento tecnológico vem intensificando a pesquisa e desenvolvimento de novas técnicas para projetar um sistema mais confiável e que tenha a capacidade de recuperar cargas de maneira mais eficiente frente os cenários de interrupções de energia elétrica. Portanto, propõe-se neste trabalho a implementação de uma metodologia capaz de fornecer planos de reestabelecimento visando a minimização das cargas fora de serviço após um cenário de falta permanente. O método proposto é baseado em um algoritmo de Busca em Vizinhança Variável (VNS) em conjunto com um Algoritmo Genético (GA), capaz de identificar boas soluções topológicas de recuperação de carga que atendam às restrições físicas e operacionais impostas pelo modelo do problema. Além disso, a metodologia proposta é capaz de gerar planos de sequenciamento adequados de chaves que garantem a factibilidade de soluções intermediárias do plano de restauração. Por fim, este método integra restrições ao modelo com o objetivo de garantir a criação e a manutenção de ilhas de operação em sistemas que possuem a presença de Gerações Distribuídas (GDs). Os principais objetivos considerados no modelo são: a minimização da potência não suprida e a minimização do número de chaveamentos necessários para se ter a topologia final de restauração. Utiliza-se um sistema teste de 53 barras (3 Barras da Subestação (SE) e 50 barras de cargas) para a validação do algoritmo de restauração, e um sistema de 405 barras, baseado em um sistema real, para a realização dos testes de manutenção das ilhas formadas durante o processo de restabelecimento. Os resultados demonstram que o algoritmo é capaz de fornecer soluções de boa qualidade, inclusive soluções ótimas. Nesse sentido, uma análise comparativa com outros trabalhos da literatura especializada é realizada a fim de comprovar sua funcionalidade. Por fim, analisa-se a influência da inserção de GDs na recuperação das cargas fora de serviço, bem como a influência da inserção da restrição de transferência de carga no modelo para a formação e a manutenção de ilhas de operação.

Many sectors of society are highly dependent on electricity and its lack can have serious social and economic consequences. Prevent an electricity interruption supply is a complex task, since these can be caused by contingencies or corrective and / or preventive maintenance on the network. In this sense, technological development has intensified the research and development of new techniques to design reliable systems to recover loads more efficiently in electrical power interruption situations. Therefore, it is proposed in this work a methodology capable to providing recovery plans aiming at minimizing out-of-service loads after a permanent fault scenario. The proposed method is based on a Variable Neighborhood Search (VNS) algorithm with a Genetic Algorithm (GA), able to identify good topological load recovery solutions that respect the physical and operational constraints imposed by the problem model. In addition, the proposed methodology is capable to generating appropriate switch sequencing plans that guarantee the feasibility of intermediate solutions for the restoration plan. Finally, this method integrates constraints to the model in order to guarantee the creation and maintenance of operation islands in systems that contain GDs. The main objectives considered in the model are: the minimization of the power not supplied and the minimization of the number of switching necessary to have the final restoration topology. A 53-bus test system (3 SE bus and 50 load bus) is used for the restoration algorithm validation and, a 405-bus system, based on a real system, is used for maintenance of operating islands performance tests. The results demonstrate that the algorithm is capable to provide good quality solutions, including optimal solutions. In this sense, a comparative analysis with other works in the specialized literature is carried out in order to verify its functionality. Finally, is analyzed the influence of the GDs insertion to recovery out-of-service loads, as well as the influence of the load transfer constraint insertion in the model for the formation and maintenance of operation islands.