Optimum allocation of substations and determination of their areas of influence.

O presente trabalho analisa o problema da alocação de possíveis novos pontos de suprimento de energia e determina a sua área de influência fazendo uso de técnicas de programação matemática. A alocação dos recursos na rede elétrica pode ser enquadrado como um problema de transporte típico [3,4]. A técnica mais adequada à solução deste problema depende fundamentalmente de como são considerados os custos de implantação das subestações e linhas. Isto é, se sofrem apenas variações lineares com a potência que flue através dos mesmos ou se os custos são não-lineares com a potência. As não-lineares mais consideradas geralmente são os custos fixos decorrentes das implantações de subestações. O problema foi resolvido aplicando-se técnica do ramo e limite para minimizar a função custo submetida a restrições de desempenho. Da solução do problema obtém-se como resposta: - a capacidade efetivamente utilizada de cada subestação e sua área de influência; - o custo de implantação para cada nova configuração do sistema; - o custo de implantação das linhas adicionadas; - o custo de implantação das subestações adicionadas; - o custo de perda nas linhas; - o data de entrada em operações de cada nova linha ou subestação do sistema; uma subrotina de fluxo de carga linearizado fornece os fluxos de potência ativa nas linhas da configuração obtida com o modelo de programação matemática.The present work analyzes the problem of the allocation of possible new points of energy supply and determines its area of ​​influence making use of mathematical programming techniques. The allocation of resources in the electric network can be classified as a typical transport problem [3,4]. The most appropriate technique to solve this problem depends fundamentally on how the costs of substation and line implementation are considered. That is, if they suffer only linear variations with the power flowing through them or if the costs are non-linear with power. The most commonly considered non-linear are the fixed costs resulting from the substation deployments. The problem was solved by applying branch and boundary techniques to minimize the cost function subject to performance constraints. From the solution of the problem we obtain in response: - the effectively used capacity of each substation and its area of ​​influence; - the deployment cost for each new system configuration; - the cost of implementing the added lines; - the cost of implementation of the substations added; - the cost of loss on the lines; - the date of entry into operation of each new line or substation of the system; a linearized load flow subroutine provides the active power flows in the lines of the configuration obtained with the mathematical programming model