Otimização multinível aplicada ao planejamento de sistemas de distribuição incluindo recursos energéticos distribuídos não pertencentes à concessionária

Resumo

Os sistemas de distribuição de energia elétrica estão sendo reestruturados, modificados e adaptados para operar no ambiente de redes inteligentes (smart grids) com o intuito de permitir a integração de novos recursos energéticos distribuídos (REDs) como geração distribuída renovável, sistemas de armazenamento de energia, estações de carregamento de veículos elétricos etc. Essas tecnologias oferecem diversos benefícios operacionais e ambientais às redes de distribuição, mas também apresentam uma série de desafios que devem ser cuidadosamente abordados para evitar problemas operacionais do sistema, que podem variar dependendo da localização, tamanho e tipo de RED instalado. Além disso, a instalação desses recursos permite o surgimento de novos agentes no mercado de energia, que podem ter objetivos diferentes e/ou conflitantes com os objetivos da concessionária, dificultando o planejamento adequado dessas tecnologias. Como resultado, as concessionárias necessitam de ferramentas especializadas para auxiliá-las na tomada de decisões diante desses novos desafios. O presente projeto de pesquisa propõe abordar o problema de planejamento de sistema de distribuição e REDs que não são propriedade da concessionária usando a otimização multinível. Esse tipo de otimização permite modelar de forma hierárquica problemas que envolvem múltiplos agentes, encontrando uma solução equilibrada que otimiza os objetivos de cada participante. Desse modo, no nível superior, os objetivos da distribuidora serão tidos em conta; enquanto no nível inferior, os objetivos dos proprietários dos REDs serão considerados. Para representar o problema de planejamento, modelos matemáticos de otimização serão desenvolvidos. Esses modelos serão resolvidos usando solvers comerciais, bem como meta-heurísticas de busca em vizinhança variável. Além disso, a formulação do problema será estendida para considerar as incertezas associadas ao problema de planejamento. Os métodos propostos serão utilizados para resolver sistemas da literatura com diferentes graus de complexidade e os resultados serão comparados com os métodos existentes. (AU)