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https://tedebc.ufma.br/jspui/handle/tede/tede/3130
Registro completo de metadados
Campo DC | Valor | Idioma |
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dc.creator | RAPOSO, Antonio Adolpho Martins | - |
dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/0123773426402221 | por |
dc.contributor.advisor1 | RODRIGUES, Anselmo Barbosa | - |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/1674904723665743 | por |
dc.contributor.advisor-co1 | SILVA, Maria da Guia da | - |
dc.contributor.advisor-co1Lattes | http://lattes.cnpq.br/5175196133230969 | por |
dc.contributor.referee1 | RODRIGUES, Anselmo Barbosa | - |
dc.contributor.referee1Lattes | http://lattes.cnpq.br/1674904723665743 | por |
dc.contributor.referee2 | SILVA, Maria da Guia da | - |
dc.contributor.referee2Lattes | http://lattes.cnpq.br/5175196133230969 | por |
dc.contributor.referee3 | ALMEIDA, Madson Côrtes de | - |
dc.contributor.referee3Lattes | http://lattes.cnpq.br/7592852392858067 | por |
dc.contributor.referee4 | BEZERRA, Ubiratan Holanda | - |
dc.contributor.referee4Lattes | http://lattes.cnpq.br/6542769654042813 | por |
dc.contributor.referee5 | OLIVEIRA, Denisson Queiroz | - |
dc.contributor.referee5Lattes | http://lattes.cnpq.br/6282010489262947 | por |
dc.date.accessioned | 2021-01-07T14:35:01Z | - |
dc.date.issued | 2020-05-07 | - |
dc.identifier.citation | RAPOSO, Antonio Adolpho Martins. Reconfiguração e alocação de medidores em redes de distribuição. 2020. 183f. Tese (Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Eletricidade/CCET) - Universidade Federal do Maranhão, São Luís, 2020. | por |
dc.identifier.uri | https://tedebc.ufma.br/jspui/handle/tede/tede/3130 | - |
dc.description.resumo | Esta tese apresenta uma metodologia para Reconfiguração da Rede de Distribuição (RRD) multiobjetivo. Os objetivos considerados na técnica proposta são as perdas anuais de energia e a precisão do estimador de estado. A degradação da precisão do estimador de estado, causada pela RRD, é compensada pela instalação de medidores durante a geração da topologia ótima. Devido a isso, é também considerado como um dos objetivos do problema de reconfiguração a minimização do número de medidores instalados para reduzir os custos de instalação dos equipamentos de medição. As componentes da função objetivo foram minimizadas considerando-se as seguintes restrições: radialidade, fluxo de potência ativa e reativa, limites de carregamento, intervalos para as magnitudes das tensões nodais e níveis de risco para a acurácia do estimador de estado. O problema de otimização definido acima foi solucionado usandose uma formulação multiobjetivo baseada na combinação da Teoria Pareto (para modelar múltiplos critérios) com o algoritmo genético com chaves viciadas aleatórias. A aplicação do método proposto para a RRD foi realizada em uma rede de distribuição de 69 nós. Os resultados dos testes demonstram que as soluções obtidas pelo método proposto têm boa qualidade e estabelecem um compromisso aceitável entre os objetivos, isto é: topologias com reduções significativas nas perdas anuais de energia e planos de medição com alta precisão e com baixo custo de instalação. Além disso, a metodologia proposta para alocação de medidores é flexível para considerar o número de topologias definidas pelos engenheiros de planejamento da operação. Desta forma, as principais contribuições desta tese são: (i) o desenvolvimento de uma metodologia para a solução concomitante dos problemas de minimização de perdas de energia via RRD e maximização da precisão do estimador através da alocação de medidores com o objetivo de evitar a degradação da precisão do estimador de estado pela alteração na topologia da rede; (ii) introdução de uma técnica analítica para avaliar a precisão do estimador de estados considerando-se nós de injeções nulas; (iii) proposição de uma versão multiobjetivo do BRKGA; (iv) apresentação de uma nova codificação para soluções candidatas geradas pelo BRKGA para a solução do problema de RRD. | por |
dc.description.abstract | This thesis presents a methodology for multiobjective Distribution Network Reconfiguration (DNR). The objectives considered in the proposed technique are the losses and accuracy of the state estimator. The degradation of the accuracy of the state estimator, caused by the DNR, is compensated by the installation of meters during the optimal topology generation. Due to this, it is also considered as one of the objectives of the reconfiguration problem the minimization of the number of meters installed to reduce the installation costs of the measuring equipment. The objective function components were minimized subject to the following constraints: radiality, active and reactive power flow, loading limits, intervals for the magnitudes of the nodal voltages, and risk levels for the accuracy of the state estimator. The optimization problem defined above was solved using a multiobjective formulation based on the combination of Pareto Theory (to model multiple criteria) with the genetic algorithm with biased random keys. The application of the proposed method for DNR was performed in a distribution network of 69 nodes. The results of the tests demonstrate that the solutions obtained by the proposed method are of good quality and establish an acceptable compromise among the objectives, that is, topologies with significant reductions in annual energy losses and measurement systems with high accuracy and low installation costs. In addition, the proposed methodology for allocating meters is flexible to take into account the number of topologies defined by the operation planning engineers. In this way, the main contributions of this thesis are: (i) the development of a methodology for the concomitant solution of the problems of minimization of the energy loss through DNR and maximization of the state estimation accuracy by the meter placement aiming to avoid the degradation of the state estimation accuracy by the network topology change; (ii) introduction of an analytical approach to assess the state estimation accuracy considering null injection nodes; (iii) proposition of a multiobjective version of BRKGA; (iv) presentation of a new codification for the candidate solutions generated by the BRKGA for the solution of the DNR problem. | eng |
dc.description.provenance | Submitted by Sheila MONTEIRO (sheila.monteiro@ufma.br) on 2021-01-07T14:35:01Z No. of bitstreams: 1 ANTONIO-RAPOSO.pdf: 4839937 bytes, checksum: 764f796d85cf96050ec6c5b590ed1a04 (MD5) | eng |
dc.description.provenance | Made available in DSpace on 2021-01-07T14:35:01Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ANTONIO-RAPOSO.pdf: 4839937 bytes, checksum: 764f796d85cf96050ec6c5b590ed1a04 (MD5) Previous issue date: 2020-05-07 | eng |
dc.description.sponsorship | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES | por |
dc.format | application/pdf | * |
dc.language | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal do Maranhão | por |
dc.publisher.department | DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA DA ELETRICIDADE/CCET | por |
dc.publisher.country | Brasil | por |
dc.publisher.initials | UFMA | por |
dc.publisher.program | PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCET | por |
dc.rights | Acesso Aberto | por |
dc.subject | Estimação de estado | por |
dc.subject | Redes de distribuição | por |
dc.subject | Otimização multiobjetivo | por |
dc.subject | Alocação de medidores | por |
dc.subject | Algoritmo Genético de Chaves Aleatórias Viciadas | por |
dc.subject | Teoria Pareto | por |
dc.subject | State estimation | eng |
dc.subject | Distribution networks | eng |
dc.subject | Multiobjective optimization | eng |
dc.subject | Meter placement | eng |
dc.subject | Biased Random-Key Genetic Algorithm | eng |
dc.subject | Pareto theory | eng |
dc.subject.cnpq | Transmissão da Energia Elétrica, Distribuição da Energia Elétrica | por |
dc.title | Reconfiguração e alocação de medidores em redes de distribuição | por |
dc.title.alternative | Reconfiguration and allocation of meters in distribution networks | eng |
dc.type | Tese | por |
Aparece nas coleções: | TESE DE DOUTORADO - PROGRAMA DE PÓS GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE |
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Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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ANTONIO-RAPOSO.pdf | Tese de Doutorado | 4,73 MB | Adobe PDF | Baixar/Abrir Pré-Visualizar |
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