Planejamento da expansão de sistemas de distribuição de energia elétrica sob incertezas

• Processo: 14/24287-0
• Linha de fomento: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Vigência (Início): 01 de outubro de 2015
• Vigência (Término): 30 de abril de 2016
• Área do conhecimento: Engenharias - Engenharia Elétrica - Sistemas Elétricos de Potência
• Convênio/Acordo: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
• Pesquisador responsável: José Roberto Sanches Mantovani
• Beneficiário: Julio César López Quizhpi
• Instituição-sede: Faculdade de Engenharia (FEIS). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Ilha Solteira. Ilha Solteira , SP, Brasil
• Assunto(s): Análise de risco Otimização estocástica

Resumo

O presente projeto de pesquisa considera a solução do problema de planejamento da expansão do sistema de distribuição de energia elétrica multiobjetivo, que otimiza os custos de expansão e o máximo risco de corte de carga, considerando a construção de novas subestações ou reforço de subestações existentes, a construção de novos alimentadores ou o recondutoramento de alimentadores existentes e a alocação de geração distribuída baseada em geração eólica. O modelo matemático tradicional de programação não linear inteira mista é reformulado como um modelo de programação cônica inteira mista afim de que as soluções obtidas sejam ótimas globais e que o problema possa ser resolvido usando solvers comercias. O modelo matemático reformulado considera além das restrições econômicas e operacionais originais, restrições de investimentos e de risco. Com base no modelo cônico, propõe-se a formulação dos modelos de programação estocástica de dois estágios estático e dinâmico multi-período considerando incertezas nas demandas e na geração de energia eólica. A quantificação da presença das incertezas no problema é avaliado através do cálculo dos valores característicos da programação estocástica. Além disso uma formulação robusta para a minimização do máximo risco de corte de carga devido ao déficit de energia eólica nos piores cenários da operação é incorporada no problema. O trade-off entre custos e risco é analisado com base nas soluções eficientes obtidas do problema de programação multiobjetivo. Finalmente o projeto de pesquisa proposto é avaliado através da análise de casos de estudos usando sistemas de distribuição testes. (AU)