Planejamento dinâmico da expansão de sistemas de subtransmissão através de metaheurísticas.

Abstract

O planejamento dinâmico da expansão de sistemas de subtransmissão (PDES) é uma tarefa de otimização complexa, pois deve assegurar o atendimento à demanda de energia elétrica, com nível de confiabilidade adequado, minimizando custos de expansão (investimentos) e de operação (perdas ôhmicas, interrupção, etc.) a longo prazo. O principal objetivo do PDES é definir onde, quando e quais reforços deverão ser implantados na rede elétrica. Para tal, deve-se considerar um horizonte plurianual, de modo a determinar as melhores sequências de obras de reforço. A maior parte dos trabalhos encontrados na literatura é dedicada a sistemas de transmissão, com enfoque no planejamento determinístico e estático, sendo empregada uma grande diversidade de técnicas de otimização, desenvolvidas com o propósito de explorar as características combinatórias do problema. Nesta Tese é apresentada uma nova metodologia para solucionar o problema PDES, utilizando Estratégias de Evolução e Busca Tabu em conjunto com a heurística utilizada pelo GRASP (Greedy Randomized Search Procedure), para a construção de soluções iniciais inteligentes. Outras metaheurísticas são também discutidas. A modelagem dada ao problema considera a busca pela solução de mínimo valor presente do custo global, composto pelos custos associados a investimentos, perdas ôhmicas e interrupção. Os custos de interrupção são obtidos pela avaliação do índice de confiabilidade LOLC (Loss of Load Cost). As alternativas de reforço são primeiramente avaliadas através de um algoritmo de fluxo de potência linear (fluxo DC), incluindo perdas ativas de transmissão. As melhores soluções encontradas são posteriormente reavaliadas através do fluxo não-linear (fluxo AC), a fim de se verificar a necessidade de obras complementares, visando atender ao critério de nível de tensão especificado nas barras. Estas soluções são, então, submetidas a diferentes cenários de carga, e novos reforços podem ser agregados ou postergados. Utilizando-se os critérios de Mínimo Custo Esperado e Mínimo Máximo Arrependimento, uma solução de reforço é então escolhida. Para ilustrar a metodologia proposta, aplicações em um sistema hipotético e em sistemas reais são realizadas e os resultados devidamente discutidos.