Optimal allocation and operation under uncertanty of distributed generation and substation repowering in distribution systems

Orientadores: Carlos Alberto de Castro Junior, Marina Lavorato de OliveiraDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoResumo: Este trabalho apresenta a implementação de um modelo matemático de múltiplos estágios, com a alocação ótima da geração distribuída renovável, considerando repotenciação da subestação como suporte para o fornecimento de energia elétrica sob incerteza, em um ambiente de planejamento da operação e expansão de sistemas de distribuição. O problema é formulado usando um modelo estocástico de programação linear inteiro misto (PLIM) de dois estágios, onde as decisões de investimento são feitas na primeira etapa e as variáveis de operação dependentes do cenário são resolvidas na segunda etapa. O modelo visa minimizar os custos de investimento de geração distribuída renovável (energia fotovoltaica e eólica), custo de investimento de expansão da subestação, custos de operação e manutenção, custo das perdas de energia e o custo da energia adquirida no sistema de transmissão. As equações de fluxo de potência são linearizadas e as demais restrições incluem limites de tensão, capacidade da subestação e alimentadores, limites de geração renovável e restrições de investimento. O modelo foi testado e avaliado usando um sistema IEEE de 34 barras modificado e foi implementado na linguagem AMPL. O problema foi resolvido usando o solver comercial de otimização CPLEX. Os resultados obtidos mostram que a incorporação de uma subestação auxiliar resulta em substancial redução no custo final do plano ótimo de expansão. Palavras-chave: Planejamento, operação, geração distribuída, programação linear inteiro mista, energia renovável, programação estocástica de dois estágioAbstract: A model for the multi-stage, optimal allocation of renewable distributed generation considering the substation repowering as support for energy supply under uncertainty is proposed in this paper, as part of the distribution expansion planning. The problem is formulated using a stochastic two-stage multiperiod mixed-integer linear programming (MILP) model, where investment decisions are made in the first stage and scenario-dependent operation variables are solved in the second stage. The model aims to minimize renewable distributed generation (photovoltaic and wind) investment costs, substation expansion investment cost, operation and maintenance costs, energy losses cost, and the cost of the power purchased from the transmission system. The power flow equations are linearized, and the remaining constraints include voltage limits, substation and feeders capacities, renewable generation limits, and investment constraints. The model is tested and evaluated using a modified 34-bus IEEE network and was implemented in AMPL language. The results show that the incorporation of an auxiliary substation results in a substantial reduction in the final cost of the optimal expansion plan. Keywords ¿ Planning, operation, distributed generation, mixed-integer linear programming, renewable energy, two-stage stochastic programmingMestradoEnergia EletricaMestre em Engenharia Elétrica1573340CAPE