Alocação de bancos de capacitores e reguladores de tensão usando otimização por metas considerando geração distribuída

Sistemas de Distribuição de Energia Elétrica (SDEE) estão, pelas próprias condições de funcionamento, sujeitos a perdas de energia e quedas nos níveis de tensão. Uma das formas de reduzir as perdas e ao mesmo tempo melhorar o perfil de tensão do SDEE consiste na utilização de bancos de capacitores e reguladores de tensão ao longo dos alimentadores. Para isto a alocação ótima destes equipamentos torna-se de fundamental importância, logo este trabalho tem por objetivo a utilização de um método quadrático de programação por metas multiobjetivo para a ótima alocação desses equipamentos visando a redução de perdas (meta 1) com o menor custo de investimento (meta 2) sujeito a restrições do fluxo de potência, limites técnicos de operação, mudança no controle dos capacitores chaveados e dos taps dos reguladores de tensão. O constante aumento na penetração da geração distribuída traz novos desafios para o controle e a operação dos SDEE. A metodologia proposta considera os efeitos destas fontes de geração e os seus impactos na alocações ótima dos bancos de capacitores e reguladores de tensão. Com o intuito de resolver o problema de otimização em programas comerciais como Gurobi e Cplex uma metodologia linear de cálculo de fluxo de potência é utilizada. Os algoritmos foram desenvolvidos no software Matlab, e posteriormente foi realizada a conversão para linguagem GAMS (Generic Algebraic Modeling System) para utilização dos solvers na plataforma NEOS (Network Enabled Optimization System).Power distribution systems (DS) are susceptible to energy loss and voltage drops, mainly because of the way that they are operated and built. One way to minimize system loss and improve the voltage profile of DS is with the use of capacitor banks and voltage regulators (VRs) along the distribution feeders. In this scenario, the optimal placement of these devices becomes crucial. In this paper, a quadratic multi objective goal programming method is proposed to obtain the optimal placement of these devices, where the goals are energy loss (goal 1) and the total investment cost (goal 2). The model is subject to system operation constraints, such as power flow demands, limits of voltages and currents, number of stages of switched capacitors and the tap control of VRs. The increase of distributed generation penetration brings new challenges for control and operation of DS. The proposed methodology considers the effects of these power sources and their impact on optimal allocations of capacitors and VRs. With the aim of solving the optimization problem in commercial programs, a linear power flow is used. The algorithms were developed with Matlab software and the conversion was made to a General Algebraic Modeling System (GAMS) language and solved in the NEOS (Network Enabled Optimization System) platform