Problemas de otimização são amplamente discutidos nos campos de estudo das engenharias, com especial ênfase para a área de engenharia elétrica. Dos principais problemas estudados em sistemas de distribuição de energia elétrica (SDEE), um apresenta destaque devido à sua grande dificuldade de resolução: reconfiguração de sistemas de distribuição (RSD). Esses estudos envolvem diversos tipos de condições, indo desde o sistema trifásico equilibrado (STE), passando pelo sistema trifásico desequilibrado (STD) até a integração com equipamentos dispostos ao longo desses sistemas, sendo solucionados por meio de diversas técnicas, normalmente heurísticas e meta-heurísticas. Nesse contexto, o presente trabalho propõe uma técnica híbrida bio-inspirada para a solução do problema e sua comparação com outras técnicas bio-inspiradas. Diversas modelagens ao problema de RSD que contemplam simulações estáticas e dinâmicas, com demanda fixa e variável aplicadas a STEs e STDs e na presença de geração distribuída (GD), compensadores e veículos elétricos (VE) são estudadas. Adicionalmente, um novo método para determinação da radialidade de um sistema de distribuição é proposto. Análises das particularidades de cada caso, como por exemplo vantagens e desvantagens de simulações estáticas e dinâmicas, diferenças de resultados entre sistemas equilibrados e desequilibrados e a influência da presença de equipamentos, são apresentadas. Todas as situações foram aplicadas à diversos sistemas teste conhecidos da literatura, sendo todos os algoritmos implementados em linguagem Python e a análise dos sistemas executada através do software OpenDSS.

Optimization problems are broadly discussed in the field of engineering studies, with a special emphasis to the electrical engineering area. Of the main electrical energy distribution systems (EEDS) studied problems, one stands out due to its difficulty to be solved: distribution system reconfiguration (DSR). These studies involves various conditions, ranging from the balanced three-phase network (BTN), going through yhr unbalanced three-phase network (UTN) up to the integration with equipments present on these systems, being solved by various techniques, normally heuristics and metaheuristics. In this context, this research proposes a hybrid bio-inspired technique to solve the problem and its comparison with other bio-inspired techniques. Various models of the DSR problem which consists of static and dynamic simulation, with fixed and variable demand applied to BTNs and UTNs and considering the presence of distributed generator (DG), compensators and electric vehicle (EV) are studied. Additionally, a new method to assure the radiality of a distribution system is proposed. Analysis of each case particularities, such as advantages and disadvantages of static and dynamic simulations, differences between results of balanced and unbalanced systems and the influence of equipments presence, are presented. All situations were applied to various known test systems from the literature, with all algorithms implemented on Python and the systems analysis carried out through OpenDSS software.