Tese de Doutorado

Esta tese apresenta modelos heurísticos que foram desenvolidos para o tratamento de problemas de configuraçào de redes de distribuição de energia elétrica, contemplando-se múltiplos objetivos e incertezas. Três problemas de configuraçãotopológica foram objeto de pesquisa bibliográfica, para o estabelecimento do estado da arte: o planejamento da expansão da rede de distribuição, a reconfiguração da rede para a minimização das perdas elétricas e a restauração da rede durante uma situação de contingência. Os modelos mais completos, que englobam simultaneamente vários aspectos de um problema (principalmente as restrições), utilizam métodos de otimização, puros ou em conjunto com heurísticas, mas apresentam limitações dedesempenho quando aplicados a redes de dimensões reais. Desenvolveu-se uma ferramenta computacional, designada FCDP (Fuzzy Constrained Decision Problems), que permite a modelagem dos problemas de configuração de maneira heurística, através dadefinição de frames, operadores, restrições e funções específicas que direcionam o processo de busca de soluções. Foram criadas duas versões do FCDP, que se diferenciam pela técnica de busca utilizada pelo mecanismo de inferência: uma utiliza atécnica de busca em profundidade (depth-first search) e a outra a técnica de busca pela melhor escolha (best-first search). As incertezas e aspectos subjetivos, inerentes aos problemas de configuração de redes, sãoconsiderados através detécnicas baseadas na teoria dos conjuntos difusos. Foram implementadas funções para que o cálculo elétrico de redes seja feito de forma difusa. As restrições "suaves" e de relaxamento controlado de critérios, que permitem a obtenção de soluçõesrobustas e o estabelecimento de medidas de risco de não atendimento de critérios. Foram desenvolvidos modelos heurísticos para o tratamento dos três problemas de configuração de redes, considerando-se múltiplos objetivos e todas as restrições, ) sem qualquer tipo de simplificação. Casos de aplicação são apresentados para ilustrar as potencialidades e os recursos destes modelos. Para os problemas de planejamento, com o objetivo de minimização dos custos de investimentos e deperdas, e de reconfiguração para minimização das perdas, desenvolveu-se um modelo específico de busca pela melhor escolha, baseado no algoritmo 'A POT.*', com a utilização de um algoritmo de menor caminho para a avaliação dos nós da árvore de busca. Os casos analisados mostram que o modelo é muito adequado para estes problemas, possibilitando a obtenção da solução "ótima" com a exploração de poucos nós da árvore de busca. O documento é concluído com uma discussão geral dos resultados alcançados e com um resumo das principais contribuições da tese.

This thesis focuses on the development of heuristic models for dealing with configuration problems in electrical Power distribution networks, in light of multiple objectives and uncertainties. Three configuration problems concerning the network topology were surveyed in the scientific literature, thus constituting a state-of-the-art in this area: short/médium term distribution planning, loss minimization through network reconfiguration and post contingency network restoration. The most complete models, that consider several aspects of the problem simultaneously, are based on optimization formulations (purê or in conjunction with heuristics) that show low performance when applied to networks of real size. A computational tool named FCDP (Fuzzy Constrained Decision Problems), that allows for modeling configuration problems in a heuristic way, was here developed. This is accomplished by the definition of frames, operators, constraints and specific functions to guide the search process. Two implemented FCDP versions are differentiated by the search procedure in the inference mechanism: one based on depth-first search and another based on Best-first search. Uncertainties and subjective aspects of the problems are supported by fuzzy sets theory. The Power flow problem is formulated in a fuzzy way to represent demand uncertainties. Soft constraints are contemplated by representing their left and right hand sides with fuzzy numbers, so that the model can incorporate a controlled constraint relaxation. This leads to the evaluation of more robust solutions, bringing into practice risk índices regarding criteria satisfaction. The three problems have been modeled by using the proposed computational tool, considering multiple objectives and all corresponding constraints. Case studies show the potentialities of such models. Whenregarding planning and loss minimization, a specific model based on a best first search technique the A* algorithm incorporates a shortest path formulation to help estimating costs of partial solutions in search nodes. It is shwon that the model might lead to optimal solutions by exploring a fairly reduced number of search nodes. To conclude the document, a statement of the main contributions of this work follows a general discussion concerning the results.