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Document type: Trabalho de Conclusão de Curso
Access type: Acesso Aberto
Embargo Date: 2021-06-11
Title: Alocação ótima de unidades de geração distribuída em sistemas de distribuição, levando em consideração a redução de perdas técnicas e a capacidade de hospedagem do sistema quanto às sobretensões nas barras
Author: Marconi, Matheus Henrique
First Advisor: Troncha, Giordanni da Silva
First member of the Committee: Tavares, Carlos Eduardo
Second member of the Committee: Souza, Arthur Costa de
Summary: A crescente demanda pelo consumo de energia elétrica e a preocupação com a diversificação da matriz energética vem impulsionando a utilização de geradores de energia de menor porte em comparação com a geração de energia centralizada. O desenvolvimento da tecnologia e o envolvimento da computação tem contribuído para a solução de problemas práticos encontrados na sociedade, como no campo da energia elétrica. A geração distribuída (GD) tem aparecido e tomado espaço neste cenário, se mostrando uma ótima alternativa de geração de energia não centralizada. Esta monografia está fundamentada na alocação de geradores distribuídos, mais precisamente direcionada para alocação de Unidades Fotovoltaicas (UnFV). A monografia traz, num primeiro momento, o estado da arte sintetizado acerca das estratégias utilizadas para solução do problema da alocação ótima de unidades de geração distribuída. Nesse sentido, após levantamento bibliográfico, é escolhida uma estratégia de otimização, a qual se mostra promissora para solucionar problemas dessa natureza. Para mais, foram realizados dois estudos de caso, nos quais foram simulados dois sistemas elétricos, sendo estes o IEEE de 33 e 50 barras. A estratégia implementada tem por finalidade verificar o melhor posicionamento dos geradores levando em consideração a redução das perdas elétricas ativas, mantendo os níveis de tensão em patamares adequados além de otimizar o dimensionamento das GDs em termos de potência instalada. A ferramenta utilizada foi a meta heurística conhecida como computação evolutiva com funções objetivo traçadas para escolher os melhores pontos de conexão do sistema, apontar a potência a ser instalada e manter os níveis de tensão adequados, tendo como base os Procedimentos de Distribuição de Energia Elétrica no Sistema Elétrico Nacional (PRODIST). Dessa forma, as metas de otimização são: encontrar a melhor solução para o problema da alocação ótima de unidades de geração, tendo em vista a redução de perdas técnicas no sistema sem que os níveis de tensão fiquem fora do estabelecido na regulamentação. À luz desses fatos, levantou-se as perdas com e sem alocação de geradores e a relação de potência instalada em termos das perdas técnicas. Além disso, foi feita a comparação dos níveis de tensão pré e pós inserção das unidades. Destaca-se de antemão que o algoritmo se mostrou promissor para solução desse problema, trazendo bons resultados para os objetivos almejados.
Abstract: The growing demand for electric energy consumption and the concern with the diversification of the energy matrix has been driving the use of smaller energy generators compared to centralized energy generation. The development of technology and the involvement of computing has contributed to the solution of practical problems found in society, such as in the field of energy. Distributed Generation (DG) has appeared and taken space in this scenario, proving to be an excellent alternative for non-centralized energy generation. This monograph is based on the allocation of distributed generators, more precisely directed towards the allocation of Photovoltaic Units. The monograph brings, at first, a synthesized state of the art about the strategies used to solve the problem of optimal allocation of distributed generation units. In this sense, after a literature review, an optimization strategy is chosen, which shows promise for solving problems of this nature. Furthermore, two case studies were carried out, in which two electrical systems were simulated, these being the 33- and 50-bus IEEE. The strategy implemented is intended to verify the best positioning of generators, taking into account the reduction of active electrical losses, keeping voltage levels at adequate levels, in addition to optimizing the dimensioning of DGs in terms of installed power. The tool used was the heuristic goal known as evolutionary computing with objective functions designed to choose the best connection points of the system, indicate the power to be installed and maintain the appropriate voltage levels, based on the Procedimentos de Distribuição de Energia Elétrica no Sistema Elétrico Nacional (PRODIST). Thus, the optimization goals are: finding the best solution to the problem of optimal allocation of generation units, with a view to reducing technical losses in the system without voltage levels falling outside of what is established in the regulations. In light of these facts, losses with and without allocation of generators and the installed power ratio in terms of technical losses were surveyed. In addition, the pre- and post-insertion tension levels of the units were compared. It is highlighted beforehand that the algorithm proved to be promising for solving this problem, bringing good results for the desired objectives. Keywords: Distributed Generation. Artificial Intelligence. Evolutionary algorithms. GD optimization. Sources Allocation.
Keywords: Geração distribuída
Inteligência artificial
Algoritmos evolutivos
Otimização de GD
Alocação de geradores
Area (s) of CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::SISTEMAS ELETRICOS DE POTENCIA::GERACAO DA ENERGIA ELETRICA
Language: por
Country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Uberlândia
Quote: MARCONI, Matheus Henrique. Alocação ótima de unidades de geração distribuída em sistemas de distribuição, levando em consideração a redução de perdas técnicas e a capacidade de hospedagem do sistema quanto às sobretensões nas barras. 2021. 70 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2021.
URI: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/32120
Date of defense: 21-Jun-2021
Appears in Collections:TCC - Engenharia Elétrica

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