RDBU| Repositório Digital da Biblioteca da Unisinos

Aplicação da meta-heurística otimização por colônia de formigas ao problema de análise de segurança de sistemas de energia elétrica

Show simple item record

metadataTrad.dc.contributor.author Silva, Juarez Machado da;
metadataTrad.dc.contributor.authorLattes http://lattes.cnpq.br/9745359818140323;
metadataTrad.dc.contributor.advisor Pessin, Gustavo;
metadataTrad.dc.contributor.advisorLattes http://lattes.cnpq.br/0232988306987805;
metadataTrad.dc.contributor.advisor-co1 Santos, José Vicente Canto dos;
metadataTrad.dc.contributor.advisor-co1Lattes http://lattes.cnpq.br/3054875168089226;
metadataTrad.dc.publisher Universidade do Vale do Rio dos Sinos;
metadataTrad.dc.publisher.initials Unisinos;
metadataTrad.dc.publisher.country Brasil;
metadataTrad.dc.publisher.department Escola Politécnica;
metadataTrad.dc.language pt_BR;
metadataTrad.dc.title Aplicação da meta-heurística otimização por colônia de formigas ao problema de análise de segurança de sistemas de energia elétrica;
metadataTrad.dc.description.resumo O fornecimento confiável de eletricidade desempenha um papel fundamental no modo de vida contemporâneo. A fim de proporcionar mais benefícios para a população, as redes elétricas estão ficando maiores para produzir e distribuir mais energia. Esse crescimento, embora necessário, acarreta problemas na operação e manutenção, já que as redes são mais complexas. Essa complexidade, exige que a análise de segurança de rede seja executada em tempo real para evitar erros de decisão ao desconectar um dispositivo da rede, ou ainda, prever a possibilidade de saída de operação de um dispositivo subdimensionado. Neste trabalho, um sistema inteligente para seleção de contingência em análise de segurança estática de sistemas de energia elétrica é proposto. A indicação das contingências é o primeiro passo para desenvolver ações de controle e manter a integridade da operação do sistema. Para isto, a seleção de contingências foi modelada como um problema de otimização combinatória, empregando uma meta-heurística de otimização de colônias de formigas, do inglês Ant Colony Optimization(ACO) para indicar as contingências mais graves da rede sob análise. Esta abordagem agrega ao estado da arte, pois não foi encontrada nenhuma menção sobre a utilização deste modelo nos meios científicos pesquisados. O modelo proposto difere dos encontrados até então, pois o mecanismo de busca por novas soluções foi desenvolvido levando em conta os vértices da rede elétrica ao invés das arestas, neste trabalho as arestas são tratadas de forma indireta como um segundo passo da busca por soluções. O sistema desenvolvido é avaliado utilizando uma rede de testes IEEE (Institute of Electrical and Electronic Engineers) de 30 barramentos e uma rede real de 810 barramentos, considerando contingências de ramos duplas. Os resultados mostram uma precisão de 97,11% na busca das contingências mais severas da rede real e de 95,99% para a rede de testes IEEE 30 barramentos. O resultado encontrado para a rede real ainda apresenta o diferencial de um espaço de busca percorrido menor do que os apresentados em outros trabalhos.;
metadataTrad.dc.description.abstract The reliable supply of electricity plays a key role in the contemporary way of life. In order to provide more benefits to the population, electrical networks are getting bigger to produce more energy. This growth, while necessary, brings problems in operation and maintenance, since the networks are more complex. This complexity requires that network security analysis should be performed in real time to avoid decision errors when disconnecting a device from the network or predicting the possibility of operating output from an undersized device. In this paper, an intelligent system for contingency selection in static security analysis of electric power systems is proposed. The indication of the contingencies is the first step to develop control action and maintain the system operation integrity. For this, contingency selection was modeled as a combinatorial optimization problem, employing an Ant Colony Optimization (ACO) meta-heuristic to indicate the most serious contingencies of the network under analysis. This approach adds to the state of the art, since no mention was made of the use of this model in the researched scientific circles. The proposed model differs from those found so far, since the search engine for new solutions was developed taking into account the vertices of the electrical network instead of the edges, in this work the edges are treated indirectly as a second step of the search for solutions. The developed system is evaluated using an IEEE (Institute of Electrical and Electronic Engineers) test network of 30 buses and a real network of 810 buses, considering double-branch contingencies. The results show an accuracy of 97.11% in the search for the most severe contingencies of the real network and 95.99% for the IEEE 30 busbar test network. The result found for the real network still presents the differential of a search space less traveled than those presented in other works.;
metadataTrad.dc.subject Análise de Segurança; Seleção de Contingências; Otimização por Colônia de Formigas; Security Analysis; Contingency Selection; Ant Colony Optimization;
metadataTrad.dc.subject.cnpq ACCNPQ::Ciências Exatas e da Terra::Ciência da Computação;
metadataTrad.dc.type Dissertação;
metadataTrad.dc.date.issued 2019-02-20;
metadataTrad.dc.description.sponsorship CNPQ – Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico;
metadataTrad.dc.rights openAccess;
metadataTrad.dc.identifier.uri http://www.repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/8707;
metadataTrad.dc.publisher.program Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada;


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Search

Advanced Search

Browse

My Account

Statistics