@MASTERSTHESIS{ 2018:883115881,
 	title = {Otimização robusta da confiabilidade de microrredes no modo de operação ilhado},
 	year = {2018},
 	url = "https://tedebc.ufma.br/jspui/handle/tede/tede/2141",
 	abstract = "A introdução de tecnologias de informação e automação em redes de distribuição e a demanda
 por fontes de energia alternativas tem direcionado ao paradigma de redes elétricas
 inteligentes. Um dos agentes catalizadores para a implementação das redes elétricas são as
 microrredes. Ou seja, sistemas de distribuição com capacidade de operar interconectada à rede
 da concessionária ou autônoma, isto é, sem conexão com a rede da concessionária,
 constituindo dessa forma um subsistema ilhado. Este trabalho apresenta uma metodologia
 para melhoria da confiabilidade de uma microrrede operando em modo ilhado através da
 otimização do pré-despacho dos geradores distribuídos conectados a ela. A melhoria da
 confiabilidade se dá através da minimização das probabilidades de violação de frequência de
 operação e das tensões nodais. Com o objetivo de tornar o estudo o mais realista possível, foi
 adotado o fluxo de potência probabilístico com barra de folga distribuída, que leva em conta
 as incertezas inerentes à operação e planejamento da microrrede (indisponibilidades dos
 geradores, intermitência das fontes de energia alternativas e erros de previsão de carga) e à
 inexistência de uma barra slack em um sistema de distribuição ilhado. No fluxo probabilístico
 foram utilizadas duas técnicas analíticas conjuntamente: a Estimação por Pontos para
 obtenção dos momentos das variáveis de estado da microrrede e a Expansão em Soma de
 Gaussianas para obtenção das distribuições de probabilidade dessas variáveis. O método
 proposto foi validado através da implementação de um fluxo probabilístico que utiliza
 Simulação Monte Carlo. Para otimizar o pré-despacho da microrrede, duas meta-heurísticas
 de otimização foram utilizadas: a Otimização por Enxame de Partículas (Particle Swarm
 Optimization - PSO) e o Algoritmo de Busca Gravitacional (Gravitational Search Algorithm -
 GSA). Os resultados obtidos com a aplicação das duas meta-heurísticas demonstraram que o
 GSA apresenta soluções com melhor qualidade e menor custo computacional do que o PSO.
 Portanto, o GSA é mais eficaz para a solução do problema de otimização do pré-despacho da
 microrrede.",
 	publisher = {Universidade Federal do Maranhão},
 	scholl = {PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCET},
 	note = {DEPARTAMENTO  DE ENGENHARIA DA ELETRICIDADE/CCET}
}