dc.creator |
REZENDE, Leandro Soares |
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dc.date.issued |
2006-09-29 |
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dc.identifier.uri |
https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/3227 |
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dc.description.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. |
pt_BR |
dc.language |
por |
pt_BR |
dc.publisher |
Universidade Federal de Itajubá |
pt_BR |
dc.rights |
Acesso Aberto |
pt_BR |
dc.subject |
Sistemas elétricos de potência |
pt_BR |
dc.subject |
Otimização por colônia de formigas |
pt_BR |
dc.subject |
Expansão da transmissão |
pt_BR |
dc.subject |
Investimentos |
pt_BR |
dc.title |
Planejamento da expansão de sistemas de transmissão através de otimização por colônia de formigas |
pt_BR |
dc.type |
Dissertação |
pt_BR |
dc.date.available |
2022-03-30 |
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dc.date.available |
2022-03-30T19:23:31Z |
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dc.date.accessioned |
2022-03-30T19:23:31Z |
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dc.creator.Lattes |
http://lattes.cnpq.br/8307583620397492 |
pt_BR |
dc.contributor.advisor1 |
SILVA, Armando Martins Leite da |
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dc.contributor.advisor1Lattes |
http://lattes.cnpq.br/6871556145533245 |
pt_BR |
dc.contributor.advisor-co1 |
MANSO, Luiz Antônio da Fonseca |
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dc.contributor.advisor-co1Lattes |
http://lattes.cnpq.br/9650179794608517 |
pt_BR |
dc.description.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. |
pt_BR |
dc.publisher.country |
Brasil |
pt_BR |
dc.publisher.department |
IESTI - Instituto de Engenharia de Sistemas e Tecnologia da Informação |
pt_BR |
dc.publisher.program |
Programa de Pós-Graduação: Mestrado - Engenharia Elétrica |
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dc.publisher.initials |
UNIFEI |
pt_BR |
dc.subject.cnpq |
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELÉTRICA::SISTEMAS ELÉTRICOS DE POTÊNCIA |
pt_BR |
dc.relation.references |
REZENDE, Leandro Soares. Planejamento da expansão de sistemas de transmissão através de otimização por colônia de formigas. 2006. 58 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) – Universidade Federal de Itajubá, Itajubá, 2006. |
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