Mathematical model for simultaneos allocation of switching devices and expasion lines in distribution systems

No presente trabalho à apresentado o desenvolvimento de um modelo matemÃtico de otimizaÃÃo para a alocaÃÃo de chaves seccionadoras e ramos de interconexÃo em sistemas de distribuiÃÃo de energia elÃtrica. Este modelo tem como objetivo minimizar os custos de energia nÃo suprida e os custos de investimento, na alocaÃÃo das chaves seccionadoras e ramais de interconexÃo. As principais restriÃÃes sÃo os indicadores de continuidade DEC e FEC e o fluxo de potÃncia do sistema, sendo este um problema de programaÃÃo nÃo linear inteiro misto (PNLIM), tendo como diferencial propor que os ramais de interconexÃo possam ser construÃdos entre o tronco principal e os ramais laterais de um mesmo alimentador. Os objetivos desse modelo sÃo melhorar a confiabilidade do sistema e minimizar os custos de energia, desta forma apresenta-se a construÃÃo da Curva de Pareto atravÃs da variaÃÃo dos fatores de peso contidos na funÃÃo objetivo, com a obtenÃÃo desta curva foi possÃvel encontrar um conjunto de soluÃÃes para que o tomador de decisÃes de uma empresa, possa escolher qual dessas soluÃÃes se enquadra melhor na sua proposta de trabalho. Utiliza-se o algoritmo genÃtico como tÃcnica de soluÃÃo em vÃrios sistemas testes para avaliar o comportamento do modelo matemÃtico.The development of a mathematical optimization model for the allocation of switching devices and interconnecting branches in electric power distribution systems is presented. This model aims to minimize the cost of load unserved energy and investment costs. The main constraints are continuity indicators, like DEC and FEC and technical constraints from the power flow of the system. The model is a mixed integer nonlinear programming (MINLP) which proposes the building of new interconnection lines between the main branch and lateral extensions of the same feeder. The objectives of this model are to improve system reliability and minimize energy costs, the construction of the Pareto curve by varying weighting factors contained in the objective function is presented in order to find a set of solutions to be presented to the decision maker of a distribution utility. To prove the behavior of the model, a genetic algorithm was used as solution technique in several test systems