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Document type: Tese
Access type: Acesso Aberto
Title: Reconfiguração otimizada de redes de distribuição de energia elétrica eom penetração fotovoltaiea, com a utilização de armazenadores de energia e com o auxílio de inteligência artificial
Alternate title (s): Optimized reconfiguration of electricity distribution networks and photovoltaic penetration, with the use of energy storage and with the aid of artificial intelligence
Author: Monteiro, Raul Vitor Arantes
First Advisor: Guimarães, Geraldo Caixeta
First member of the Committee: Moraes, Adélio José de
Second member of the Committee: Yamanaka, Keiji
Third member of the Committee: Carvalho, Bismarck Castillo
Fourth member of the Committee: Tamashiro, Márcio Augusto
Summary: Este trabalho apresenta um estudo realizado sobre a reconfiguração de um sistema de distribuição de energia elétrica, com o objetivo de mitigar suas perdas técnicas, ou seja, perdas por efeito Joule. Foram considerados os efeitos da introdução de geração distribuída por meio de placas fotovoltaicas e, também, o uso de armazenadores de energia objetivando a redução das perdas técnicas. Para alcançar este objetivo, de maneira a disponibilizar ao final da pesquisa uma ferramenta útil e aplicável, utilizaram- se recursos oriundos de técnicas de inteligência artificial, tais como as Redes Neurais Artificiais e a Otimização por Enxame de Partículas. As Redes Neurais Artificiais foram empregadas de modo a fazer uma estimação da potência gerada pelas placas fotovoltaicas. Foram obtidos e tratados dados climáticos com projeção de um horizonte definido os quais permitiram realizar estimação do potencial de geração de energia elétrica. Através do estudo das revisões bibliográficas e simulações, foi escolhida a arquitetura de rede NARX. Foi feito também um estudo de dimensionamento a longo prazo de armazenadores de energia para a minimização das perdas técnicas em redes de distribuição. Foram feitas análises combinatórias para a reconfiguração da rede de distribuição com testes de factibilidades, de acordo com a teoria dos grafos. O fluxo de carga foi implementado por meio do método de Newton-Raphson trifásico. Por meio da Otimização por Enxame de Partículas Binário (BPSO) foram testadas as configurações otimizadas de rede para a minimização de perdas técnicas. A linguagem de programação utilizada, para o desenvolvimento de todos os algoritmos propostos, foi a disponível no software MATLAB®. A topologia de rede analisada, é a do sistema do IEEE 37 barras (modificado).
Abstract: This work presents a study about the reconfiguration of electrical distribution systems, with aim to minimize its technical losses, or be it, Joule effect losses. The effect of Photovoltaics penetration and energy storage were considered herein. To achieve this objective, in a way to at the end of this research left available a useful and applicable tool, resources from Artificial Intelligence techniques were used, such as Artificial Neural Networks and Particle Swarm Optimization. The Artificial Neural Networks were used to estimate the generated power by means of Photovoltaics. Weather data were obtained and standardized with the projection for a defined horizon which allowed the estimation of the potential generated power. By means of bibliographic studies e simulation, the NARX architecture was chosen. A battery energy storage long-term scale study was performed to minimize technical losses on distribution grids. Combinatory analysis were performed to reconfigure the distribution grid with factbility tests, according to graph theory. The power flow was implemented by means of the three-phase Newton-Raphson method. With Particle Swarm Optimization, the optimized configurations of the grid were tested for the network losses minimization. The computer language used, for all of the proposed algorithms, was the available on MATLAB® software. The grid topology analyzed is that from IEEE 37 buses (modified).
Keywords: Penetração fotovoltaica
Redes neurais artificiais
Baterias de chumbo-ácido
Armazenadores de energia
Otimização por enxame de partícula.
Photovoltaic Penetration
Artificial Neural Networks
Energy Storages
Lead-acid Batteries
Particle Swarm Optimization
Area (s) of CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
Language: por
Country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Uberlândia
Program: Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica
Quote: MONTEIRO, Raul Vitor Arantes. Reconfiguração otimizada de redes de distribuição de energia elétrica com penetração fotovoltaica, com a utilização de armazenadores de energia e com o auxílio de inteligência artificial.2017.186 f.Tese (Doutorado em Ciências) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2017.
Document identifier: x
URI: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/20975
Date of defense: 1-Sep-2017
Appears in Collections:TESE - Engenharia Elétrica

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