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https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/46560| ORCID: | http://orcid.org/0000-0003-2025-2988 |
| Document type: | Dissertação |
| Access type: | Acesso Embargado |
| Embargo Date: | 2027-07-25 |
| Title: | Empregando programação paralela na proteção adaptativa de sistemas de distribuição de energia elétrica com a conexão de veículos elétricos e geração distribuída: uma abordagem via BDGD2DSS |
| Alternate title (s): | Employing parallel programming in the adaptive protection of power distribution systems with the integration of electric vehicles and distributed generation: a BDGD2DSS-based approach |
| Author: | Souza, Arthur Gomes de |
| First Advisor: | Bernardes, Wellington Maycon Santos |
| First member of the Committee: | Saraiva, Filipe de Oliveira |
| Second member of the Committee: | Oliveira, Thales Lima |
| Summary: | O Sistema Elétrico de Potência (SEP) está sujeito a falhas ao longo de sua operação, sendo essencial que o sistema de proteção seja bem modelado e coordenado para garantir a confiabilidade no fornecimento de energia. No contexto da rede de distribuição, os religadores desempenham papel fundamental, devendo estar ajustados conforme as normas técnicas e devidamente coordenados entre si. Esta dissertação apresenta o desenvolvimento da biblioteca bdgd2dss, escrita em Python, que automatiza a modelagem de alimentadores elétricos a partir da Base de Dados Geográfica da Distribuidora (BDGD), viabilizando estudos de proteção com base em dados e topologias reais. A ferramenta permite a simulação de fluxo de potência, a análise de curtos-circuitos e a extração dos parâmetros necessários para a coordenação da proteção no ambiente do OpenDSS. Para a correta coordenação dos religadores, foram aplicadas as seguintes meta-heurísticas de otimização — Particle Swarm Optimization (PSO), Evolutionary Particle Swarm Optimization (EPSO), Differential Evolutionary Particle Swarm Optimization (DEEPSO) (com variações) e Canonical Differential Evolutionary Particle Swarm Optimization (C-DEEPSO) — com o objetivo de minimizar os tempos de atuação sem comprometer a seletividade e o tempo de Intervalo de Tempo de Coordenação (ITC). A utilização de programação paralela foi incorporada ao processo, reduzindo significativamente o tempo de simulação e possibilitando a análise de múltiplos cenários operacionais. Adicionalmente, analisaram-se os impactos da inserção de Geração Distribuída (GD) e de carregadores de Veículo Elétrico (VE) sobre a proteção, evidenciando a robustez e a adaptabilidade da metodologia proposta frente às novas condições operativas das redes de distribuição. Os resultados obtidos demonstram a eficácia da biblioteca e da abordagem de coordenação proposta, destacando seu potencial de aplicação em outros sistemas elétricos nacionais. A integração entre dados reais, ferramentas de código aberto e técnicas avançadas de otimização reforça o valor da solução desenvolvida para futuras aplicações acadêmicas e para o aprimoramento da proteção nas redes de distribuição. |
| Abstract: | The Power System is subject to failures during its operation, making it essential to have a well-modeled and coordinated protection scheme to ensure reliability in power supply. In the context of distribution networks, reclosers play a fundamental role and must be adjusted according to technical standards and properly coordinated with each other. This dissertation presents the development of the bdgd2dss library, written in Python, which automates the modeling of electrical feeders based on the Geographical Database of the Distribution Utility (BDGD), enabling protection studies using real-world data and topologies. The tool allows for power flow simulations, fault analysis, and the extraction of key parameters required for protection coordination within the OpenDSS environment. To achieve proper recloser coordination, the following metaheuristic optimization techniques — PSO, EPSO, DEEPSO (and its variations), and C-DEEPSO — were applied, aiming to minimize operating times without compromising selectivity and the coordination time interval requirements. Parallel computing was also incorporated, significantly reducing simulation time and enabling the analysis of multiple operational scenarios. Additionally, the impacts of integrating Distributed Generation (DG) units and Electric Vehicle (EV) chargers on protection coordination were analyzed, highlighting the robustness and adaptability of the proposed methodology under modern grid conditions. The results demonstrated the effectiveness of the developed library and the coordination method, emphasizing their potential for application in other Brazilian power systems. The combination of real data, open-source tools, and advanced optimization techniques underscores the relevance of the proposed solution for both academic research and practical improvements in distribution network protection. |
| Keywords: | BDGD C-DEEPSO DEEPSO EPSO Geração Distribuída Otimização Programação Paralela Proteção de Sistemas Elétricos PSO Veículos Elétricos Engenharia Elétrica Distributed Generation Optimization Parallel Programming Power System Protection Electric Vehicles |
| Area (s) of CNPq: | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::SISTEMAS ELETRICOS DE POTENCIA::TRANSMISSAO DA ENERGIA ELETRICA, DISTRIBUICAO DA ENERGIA ELETRICA |
| Subject: | Engenharia elétrica Energia elétrica - Distribuição Veículos elétricos |
| Language: | por |
| Country: | Brasil |
| Publisher: | Universidade Federal de Uberlândia |
| Program: | Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica |
| Quote: | SOUZA, Arthur Gomes de. Empregando Programação Paralela na Proteção Adaptativa de Sistemas de Distribuição de Energia Elétrica com a Conexão de Veículos Elétricos e Geração Distribuída: Uma Abordagem via bdgd2dss. Orientador: Wellington Maycon Santos Bernardes. 2025. 157 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2025. DOI http://doi.org/10.14393/ufu.di.2025.445. |
| Document identifier: | http://doi.org/10.14393/ufu.di.2025.445 |
| URI: | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/46560 |
| Date of defense: | 22-Jul-2025 |
| Sustainable Development Goals SDGs: | ODS::ODS 7. Energia limpa e acessível - Garantir acesso à energia barata, confiável, sustentável e renovável para todos. ODS::ODS 9. Indústria, Inovação e infraestrutura - Construir infraestrutura resiliente, promover a industrialização inclusiva e sustentável, e fomentar a inovação. |
| Appears in Collections: | DISSERTAÇÃO - Engenharia Elétrica |
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|---|---|---|---|---|
| EmpregandoProgramaçãoParalela.pdf Until 2027-07-25 | Dissertação | 70.74 MB | Adobe PDF | View/Open Request a copy |
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