Abordagem baseada em Algoritmo Evolutivo Multiobjetivo e no Método de Monte Carlo para Monitoramento Otimizado de Afundamentos de Tensão em Sistemas de Distribuição de Energia Elétrica

Título: Abordagem baseada em Algoritmo Evolutivo Multiobjetivo e no Método de Monte Carlo para Monitoramento Otimizado de Afundamentos de Tensão em Sistemas de Distribuição de Energia Elétrica

Autores: Carneiro, Sávio Mota; Alves, Antonio José de Oliveira; Rabêlo, Ricardo de Andrade Lira; Branco, Hermes Manoel Galvão Castelo; Lima Filho, José de Ribamar

Resumo: Afundamentos de tensão são uns dos mais sérios problemas de qualidade de energia elétrica enfrentados tanto pelas concessionárias quanto pelos consumidores de um Sistema Elétrico de Potência. O monitoramento constante é essencial para identificar os distúrbios existentes em um sistema de distribuição, no entanto os custos envolvidos inviabilizam o monitoramento completo do sistema, assim apenas um número reduzido de monitores estão disponíveis para cobrir a maior quantidade de eventos possíveis. Desta forma, percebe-se que a determinação dos pontos de instalação dos equipamentos é um fator crucial para o sucesso do plano de monitoramento. Neste trabalho é apresentada uma abordagem para alocação otimizada de monitores de qualidade de energia elétrica em sistemas de distribuicão. Utilizou-se técnicas de otimização evolutiva multiobjetivo, mais especificamente o algoritmo Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm II – NSGA-II para a resolução do problema de alocação de monitores. A modelagem adotada na formulação do problema considera apenas os aspectos relacionados aos afundamentos de tensão, desta forma, os objetivos considerados foram: maximizar a quantidade de afundamentos observados pelos monitores distribuídos no sistema e reduzir o custo desse monitoramento. A ocorrência de faltas monofásicas, bifásicas fase-fase, bifásicas fase-fase-terra e trifásicas foram consideradas na metodologia proposta e os comportamentos das frequências de cada um dos tipos de falta foram modelados usando o Método de Monte Carlo. A abordagem apresentada foi submetida aos sistemas de testes de 13 e 34 barras do IEEE, simulados no software DigSILENT Power Factory 15.1. Os resultados obtidos permitem ao usuário a escolha da solução de monitoramento que mais se adeque a sua realidade técnica e financeira, demonstrando assim a boa eficiência da metodologia proposta.

Palavras-chave: Sistemas de Distribuição; Qualidade da Energia; Alocação de Monitores; Simulação de Monte Carlo; otimização multiobjetivo; NSGA-II

Páginas: 14

Código DOI: 10.21528/LNLM-vol14-no1-art5

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