Integrated planning of electric distribution systems

Resumo: Neste trabalho o problema de Planejamento Integrado do Sistema de Distribuição de Energia Elétrica (PISD), é modelado como um problema de Programação Não Linear Inteiro (binário) Misto. Para resolver este problema foram implementadas duas técnicas de solução. Primeiramente foi implementado um Algoritmo Heurístico Construtivo (AHC) especializado, que a cada passo, adiciona um circuito, uma subestação, um banco de capacitores ou um regulador de tensão no sistema de distribuição de acordo com um índice de sensibilidade. Este índice de sensibilidade é obtido resolvendo o problema de PISD considerando as variáveis binárias de decisão do problema como variáveis contínuas (o problema de PISD relaxado). O PISD tem como objetivo minimizar os custos de operação e construção dos circuitos, subestações, bancos de capacitores e reguladores de tensão sujeito a restrições de balanço de potência, magnitude de tensão, máxima capacidade dos circuitos e das subestações, controle de taps, e de radialidade. Uma fase de melhoria local, com o objetivo de melhorar a solução inicial do AHC, e uma técnica de ramificação, para evitar casos de infactibilidade na operação do sistema de distribuição também foram implementados. Em uma segunda etapa foi implementado um algoritmo Branch-and-Bound (B&B) não linear para resolver o problema de PISD. O algoritmo de B&B não linear deve contemplar técnicas eficientes de escolha das variáveis de separação dos subproblemas e da ordem de escolha da resolução dos subproblemas da árvore de B&B. Além disso, devem ser redefinidos os chamados testes de sondagem no algoritmo B&B. A cada nó da árvore de B&B é resolvido um problema de Programação Não Linear (PNL) (o problema de PISD relaxado). O problema de PISD relaxado é um problema de PNL complexo e de grande porte e foi resolvido usando o solver comercial KNITRO. O AHC e o B&B foram escritos na linguagem de modelagem matemática AMPLAbstract: In this work the Distribution System Integrated Planning (DSIP) problem is modeled as a mixed integer (binary) nonlinear program problem. Two techniques were investigated to solve this problem. First, a specialized Constructive Heuristic Algorithm (CHA) was implemented. A sensitivity index is used in each step of the CHA to add a circuit, a substation, a capacitor bank or a voltage regulator to the distribution system. This sensitivity index is obtained by solving the DSIP problem considering the numbers of circuits and substations to be added as continuous variables (the DSIP relaxed problem). The objective of the DSIP is to minimize the operation costs and the construction costs of circuits, substations, capacitors and voltage regulators, which are subjected to constraints of power balance, voltage magnitude, maximum circuit and substation capacities, taps control and radiality constraint. In addition, a local improvement phase to improve the initial solution of the CHA and a branching technique to avoid the infeasibility cases in the distribution system operation were include