Reconfiguração das redes de distribuição de energia elétrica operando em diferentes níveis de demanda

• Processo: 18/07387-1
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de agosto de 2018
• Data de Término da vigência: 31 de julho de 2019
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia Elétrica - Sistemas Elétricos de Potência
• Pesquisador responsável: Marcos Julio Rider Flores
• Beneficiário: Lucas Zenichi Terada
• Instituição Sede: Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação (FEEC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Assunto(s): Distribuição de energia elétrica Reconfiguração de redes de distribuição Modelos matemáticos Programação linear inteira mista Otimização matemática
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: 01 Reconfiguração dos sistemas de distribuição de energia elétrica | 02 Modelagem matematica | 03 Programação linear inteiro-misto | Sistemas de Distribuição de Energia Elétrica

Resumo

A reconfiguração das redes de distribuição de energia elétrica determina o estado de operação das chaves disponíveis na rede com o objetivo de minimizar os custos operativos do sistema de distribuição. Adicionalmente, a topologia final da reconfiguração deve garantir que as restrições operacionais do sistema sejam respeitadas, isto é, que os limites de magnitude de tensão dos nós, os limites de magnitude de corrente pelos ramos, as capacidades dos alimentadores se mantenham dentro dos limites de segurança estabelecidos e a operação radial da rede de distribuição. O trabalho de iniciação científica tem por objetivo desenvolver uma metodologia baseada num modelo matemático de programação linear inteiro-misto (PLIM) para resolver o problema da reconfiguração das redes de distribuição de energia elétrica. A metodologia proposta usa técnicas de linearização para obter um modelo de PLIM com uma boa aproximação do modelo de programação não-linear inteiro-misto (PNLIM) original. Um modelo de PLIM tem os seguintes benefícios: (a) um modelo matemático robusto, genérico e flexível; (b) uma solução computacional eficiente com solvers convencionais; e (c) a convergência para a solução ótima é garantida usando técnicas de otimização clássica. O modelo será implementado na linguagem de modelagem matemática AMPL e resolvido usando o solver comercial CPLEX. (AU)