Integrated platform for distribution systems planning using metaheuristics

Resumo: O objetivo desse trabalho de pesquisa é desenvolver ferramentas computacionais eficientes para a otimização da operação de sistemas de distribuição de energia elétrica. A principal contribuição apresentada é fornecer uma metodologia para redução de perdas de potência ativa, baseada em reconfiguração e alocação de bancos de capacitores fixos e automáticos. É possível encontrar na literatura várias propostas baseadas nos mais diversos tipos de algoritmos, entretanto, na maioria dos casos as propostas apresentadas propõem o atendimento a um único objetivo. A proposta apresentada neste trabalho contempla a otimização dos objetivos de forma conjunta, usando um único algoritmo, de forma a tirar o máximo proveito dos recursos já instalados no sistema. Mostra-se que é possível obter uma economia significativa no custo de instalação de bancos de capacitores, utilizando a reconfiguração como ferramenta adicional. Um dos maiores desafios a ser enfrentado, no entanto, refere-se ao tamanho do espaço de busca, que nesse caso cresce consideravelmente. Para a resolução do problema optou-se pelo algoritmo genético, que é uma metaheurística já consagrada na resolução de problemas de grande complexidade. No decorrer do trabalho foram desenvolvidas diversas ferramentas e operadores genéticos especiais que tornaram possível a obtenção de excelentes resultados com baixo custo computacional. Adicionalmente, foi desenvolvido um algoritmo de Simulated Annealing que, a partir da melhor configuração obtida pelo algoritmo genético desenvolvido, otimiza as manobras dos taps do transformador da subestação de forma coordenada com taps dos capacitores automáticos. O comutador de tap do transformador tem uma vida útil limitada em aproximadamente 100.000 operações, o que corresponde a aproximadamente 30 operações diárias, e o algoritmo desenvolvido tem por finalidade, minimizar o número de operações diárias do dispositivo, prolongando sua vida útilAbstract: The goal of this research work is to develop efficient computational tools for optimizing the operation of distribution systems. The main contribution presented here is providing a methodology for reducing the real power losses based on reconfiguration and placement of both fixed and automatic capacitor banks. Many different methodologies, using several different algorithms can be found in the literature. However, most of them focus on one objective only. The method presented here comprises the simultaneous optimization of multiple objectives, in one algorithm only, to fully use the resources already installed in the system. It is shown that significant savings with the purchase of capacitor banks can be achieved by using reconfiguration as an additional tool. One of the hardest challenges to be tackled is related to the search space, that may grow significantly. The problem is solved by a genetic algorithms, which is an already widely accepted metaheuristic for solving very complex problems. Many different tools and special genetic operators have been developed along the research work. Those provided excellent results, at a low computational cost. Additionally, a simulated annealing algorithm was developed to optimize the substation transformer tap maneuvers in a coordinated way with the automatic capacitor bank tap maneuvers, from the best configuration obtained with genetic algorithms. The transformer tap commuter has a useful life limited to 100,000 operations, or approximately 30 daily operations. The proposed algorithm also minimizes the number of daily operations to stretch transformers' service lif