Algoritmo de autorrecuperação com corte seletivo de carga para redes elétricas inteligentes

Orientador : Prof. Dr. Alexandre Rasi AokiCoorientadora : Profª Drª Thelma S. Piazza FernandesDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. Defesa: Curitiba, 26/02/2015Inclui referênciasÁrea de concentração: Sistema de energiaResumo: Os avanços tecnológicos na área de sistemas de potência possibilitaram a inclusão de um novo conceito no setor elétrico com o qual mudaria da visão tradicional, adotada durante anos, para um novo sistema elétrico. Nesta nova visão, o setor elétrico passa a ser automático, robusto e ativo. Tal conceito é conhecido como redes elétricas inteligentes. Dentro desse conceito se encontram diversas linhas de pesquisas como automação da rede, autorrecuperação, gerenciamento pelo lado da demanda, microrredes, entre outros. Devido ao tema deste trabalho, coloca-se em foco somente as redes elétricas inteligentes para redes de distribuição, as quais em diversos países já são bem difundidas e aplicadas. Entretanto, no Brasil, nota-se que o cenário de redes elétricas inteligentes ainda está no começo, sendo enfocada na automação para em um próximo passo, se desenvolver técnicas de autorrecuperação para tornar o sistema de distribuição mais resiliente a falhas de fornecimento. Sendo assim, este trabalho compreende a elaboração de uma nova metodologia para resolver o problema de autorrecuperação em sistemas de distribuição, considerando o limite regulatório de tempo estabelecido de três minutos e sem extrapolar os limites de fluxo de potência e de perfil de tensão do alimentador. Logo, para se alcançar tais objetivos, decidiu-se realizar inicialmente estudos de técnicas de busca em grafos e de otimização. Em razão disso elaborou-se dois métodos de autorrecuperação com a finalidade de encontrar o melhor chaveamento para recompor o sistema: o primeiro uma adaptação do algoritmo de Dijkstra, e o segundo método, uma nova formulação da função objetivo para ser usada com a otimização por enxame de partículas com representação binária, visando atingir três objetivos: à maximização das cargas; a minimização das perdas sistêmicas; e a minimização do número de chaveamentos. De forma a dar subsídios a esses dois métodos elaborou-se um processador topológico para pré-processar os dados elétricos e o desenvolvimento de um método para isolar o local da falta, retirando os trechos defeituosos do espaço de busca. Além disso, para que a autorrecuperação consiga restabelecer o sistema sem prejudicar os consumidores, considerou-se o método de fluxo de potência ótimo para a aplicação do corte de carga, para que o sistema fique dentro das normas estabelecidas. Assumiu-se como cenário de teste dos métodos, um sistema de distribuição real urbano, com alta concentração de carga, composto por duas subestações e cinco alimentadores. A validação dessas duas técnicas criadas se deu através da avaliação de quatro casos testes, sendo os três primeiros casos, a aplicação de faltas simultâneas e o último caso, a aplicação de três faltas sequenciais. Os dois métodos resolveram o problema de maneira coerente e dentro dos limites estabelecidos, sendo que o método por enxame de partículas binário apresentou melhores resultados nos casos de faltas simultâneas enquanto o método pelo algoritmo de Dijkstra adaptado foi melhor em faltas sequenciais. Outrossim, o corte de carga por meio do fluxo de potência ótimo se mostrou uma ferramenta de auxilio ideal para se trabalhar em conjunto com sistemas de autorrecuperação, por conseguir manter o sistema seguro após o restabelecimento do sistema. Palavras-chave: Redes Elétricas Inteligentes. Autorrecuperação. Algoritmo de Dijkstra. Otimização por Enxame de Partículas Binário. Fluxo de Potência Ótimo. Corte de Carga.Abstract: The technological progress in power systems allowed the inclusion of a new concept, changing the traditional view. In this new vision, the power systems would be smart, automatic, robust and active. Therefore, this concept was known as smart grid. Within this concept, there are several researches areas, such as, grid automation, self-healing, demand side management, microgrid, and other. Smart Grids for distribution systems in many countries are already well spread and applied. However in Brazil, it is noted that the scenario is still at an early stage, where the first technology progress is apply automation to control and measure the distribution system and as a next step, the development of self-healing techniques to make the system become more resilient and prevent damages against the final consumers. Therefore, several researches were started in order to resolve the self-healing problem, so, the matter of this work comprehend the formulation of a new methodology to resolve this problem in distribution systems, maintaining it under the limit of three minutes and without exceeding the power flow and voltage constraints of the feeder, avoiding a bad energy supply for the consumers. So, to achieve these objectives, it was decided to conduct an initial study about techniques of search in graph and optimization. By this reason, two self-healing methods were developed to find the best switching to recover the system: the first one is an adaptive Dijkstra algorithm, and the second one is a new objective function to be used with a binary particle swarm optimization. This objective function has three objectives: load maximization; system loss minimization; and switching number minimization. In order to make allowances for these two methods are elaborated a topological processor for pre-processing the electric data and the development of a method to isolate the fault location, removing defective sections of the search space. So, to restore the system with this methodology without damaging the consumers, it was used an optimal power flow to apply the load shedding and maintain the system within the standardized limits. As a test scenario for the methods it has been chosen an urban distribution system with high load density, five feeders and two substations, The methodology validation has been made by the analysis of four case studies. The first three was applied simultaneous faults and the last one was applied three sequential faults. Both methods proposed consistent solutions, regarding the operation limits. Wherein, the binary particle swarm optimization had better results for simultaneous faults, while the adaptive Dijkstra algorithm was better in sequential faults. Furthermore, the load shedding through optimal power flow proved to be a good tool to complement the self-healing, by keeping the system stable after the restoration. Key words: Smart Grid. Self-Healing. Dijkstra Algorithm. Binary Particle Swarm Optimization. Optimal Power Flow. Load Shedding