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Title: Desenvolvimento de software para alocação ótima de cargas em redes de distribuição de energia elétrica com geração distribuída
Authors: Medeiros, Diego Deyvid Dantas de
Keywords: Otimização;Geração distribuída;Algoritmo genético;Fluxo de carga soma de potências;Distribuição de energia elétrica;Fontes de energia alternativa
Issue Date: 5-Jan-2017
Citation: MEDEIROS, Diego Deyvid Dantas de. Desenvolvimento de software para alocação ótima de cargas em redes de distribuição de energia elétrica com geração distribuída. 2017. 124f. Dissertação (Mestrado Profissional em Energia Elétrica) - Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2017.
Abstract: Currently, with the increasing of incentive to use alternative and renewable energy sources, the number of generators connected to the electricity distribution networks has increased. Among them are, for example, wind farms, photovoltaic solar energy systems and cogeneration systems forming the so-called Distributed Generation. In view of this global panorama, it is imminent the need to develop new technologies and computer programs that allow the optimization of the connections of generators in the electrical system. This should be done in such a way that, among other advantages, control strategies are improved and efficiency increased. This work presents the creation of Optimal-GeDist software, developed to assist in the planning of electricity distribution networks in medium voltage. This computational tool calculates optimum power injection of the distributed generation in the network bars, in addition to determining the best connection points of future loads that wish to connect to the system. Because it is a problem, in which search space is large and with the possibility of local minimums, it was decided to use the Genetic Algorithm as an optimization tool, more suitable for this type of problem. Through its application, it is possible to find the optimal point of operation of the network in order to optimize the technical losses of the system. For the simulation of the system, it’s opted for the Power Sum load flow method, developed for medium voltage radial systems and presenting a fast and accurate convergence.
Portuguese Abstract: Atualmente, com o crescente incentivo à utilização de fontes alternativas e renováveis de energia, aumentou-se a quantidade de geradores conectados às redes de distribuição de energia elétrica. Dentre os quais estão, por exemplo, os parques eólicos, sistemas de energia solar fotovoltaica e sistemas de cogeração formando a chamada Geração Distribuída. Diante deste panorama mundial, torna-se iminente a necessidade de desenvolvimento de novas tecnologias e programas computacionais que possibilitem a otimização das conexões de geradores no sistema elétrico. Isto deve ser realizado de forma que, dentre outras vantagens, as estratégias de controle sejam aperfeiçoadas e a eficiência, aumentada. Este trabalho apresenta a criação do software Optimal-GeDist, desenvolvido para auxiliar no planejamento de redes de distribuição de energia elétrica em média tensão. Basicamente, esta ferramenta computacional calcula injeção ótima de potência da geração distribuída nas barras da rede, além de determinar os melhores pontos de conexão de cargas de médio e grande porte que pretendam se conectar ao sistema, como, por exemplo, indústrias e postos de carregamento de veículos elétricos. Por se tratar de um problema no qual o espaço de busca é amplo e com a possibilidade de mínimos locais, optou-se em utilizar o Algoritmo Genético como ferramenta de otimização, mais adequado para este tipo de problema. Através da sua aplicação, pode-se encontrar o ponto ótimo de operação da rede de modo a otimizar as perdas técnicas do sistema. Para a simulação do sistema, optou-se pelo método de fluxo de carga Soma de Potências, desenvolvido para sistemas radias de média tensão e apresentando uma convergência rápida e precisa.
URI: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/22485
Appears in Collections:MPEE - Mestrado Profissional em Energia Elétrica

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