Repositório UNIFEI UNIFEI - Campus 1: Itajubá PPG - Programas de Pós Graduação Dissertações
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Tipo: Dissertação
Título: Planejamento da expansão de sistemas de transmissão através de otimização por colônia de formigas
Autor(es): REZENDE, Leandro Soares
Primeiro Orientador: SILVA, Armando Martins Leite da
metadata.dc.contributor.advisor-co1: MANSO, Luiz Antônio da Fonseca
Resumo: As empresas do setor elétrico mundial têm utilizado metodologias interativas para planejar a expansão de seus sistemas, atendendo a critérios basicamente determinísticos, como por exemplo o critério “N-1”. Percebe-se, em geral, a ausência de metodologias mais sofisticadas baseadas em modelos de otimização, as quais podem reduzir drasticamente o número de alternativas de expansão a serem avaliadas pelos planejadores e, conseqüentemente, proporcionar soluções mais adequadas em termos da relação custo-benefício. Esta pode ser uma opção muito interessante de planejamento que deverá ser assimilada pelas empresas do setor elétrico nos próximos anos. No caso específico do Planejamento da Expansão da Transmissão (PET), trata se de um problema combinatório de grande complexidade devido à dimensão dos atuais sistemas de transmissão e às incertezas envolvidas, incluindo aquelas introduzidas pelas novas regras de mercado. O problema PET vem sendo tratado em dois ambientes: estático e dinâmico. No caso estático, avaliam-se as melhores alternativas condicionadas a um único ano do horizonte de expansão, enquanto que no caso dinâmico, todo período é considerado. Tendo em vista a complexidade do problema PET, os modelos heurísticos e metaheurísticos têm proporcionado resultados promissores. O sucesso desses modelos está relacionado à capacidade de evitar mínimos locais, possibilitando, assim, explorar uma vasta região dentro do domínio de cada problema. Esta Dissertação apresenta uma nova metodologia para a solução do problema PET, baseada na metaheurística Otimização por Colônia de Formigas (ACO – Ant Colony Optimization). O objetivo central deste trabalho é obter o conjunto das melhores alternativas de expansão de transmissão a longo prazo, utilizando a metaheurística ACO. Os estudos são realizados considerando uma abordagem determinística em ambientes estático e dinâmico. A eficiência da metodologia proposta é ilustrada por meio de análise de casos incluindo um sistema teste e um sistema real de subtransmissão.
Abstract: Electric energy utilities around the world have made use of interactive methodologies, in order to plan the expansion of their systems, based on deterministic criteria such as the “N-1”. Usually, it can be observed the lack of more sophisticated methodologies based on optimization models, which can significantly reduce the number of expansion alternatives to be appreciated by planners and, consequently, provide the most adequate solutions bearing in mind the cost-benefit relation. This procedure can become a very interesting planning option that should be assimilated by utilities of the world electric sector in the coming years. In the specific case of the Transmission Expansion Planning (TEP), it is recognized that this problem has a huge complexity not only due to the dimension of the actual systems but also to the involved uncertainties, which include those related with the new rules of electric energy markets. The TEP problem has been treated at two environments: static and dynamic. In the static case, the best expansion alternatives are evaluated conditioned to a specific year of the planning horizon, while in the dynamic case, the whole expansion period is taken into account. Bearing in mind the complexity of the TEP problem, heuristic and metaheuristic models have shown promising results. The success of these models is related to their ability of avoiding local minima and, therefore, exploring a wide region within the possible range of each problem. This Dissertation presents a new methodology to solve the TEP problem based on the metaheuristic known as Ant Colony Optimization (ACO). The main objective is to obtain the set of best transmission expansion alternatives, in the long term, using the ACO metaheuristic. All studies are carried out considering a deterministic framework, at both environments: static and dynamic. The efficiency of the proposed approach is illustrated through its application to a test system and also to a real subtransmission network.
Palavras-chave: Sistemas elétricos de potência
Otimização por colônia de formigas
Expansão da transmissão
Investimentos
CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELÉTRICA::SISTEMAS ELÉTRICOS DE POTÊNCIA
Idioma: por
País: Brasil
Editor: Universidade Federal de Itajubá
Sigla da Instituição: UNIFEI
metadata.dc.publisher.department: IESTI - Instituto de Engenharia de Sistemas e Tecnologia da Informação
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-Graduação: Mestrado - Engenharia Elétrica
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
URI: https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/3227
Data do documento: 29-Set-2006
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