Reconfiguração de sistemas de distribuição utilizando metaheurísticas e critérios de confiabilidade

Abstract

In an ever more competitive environment, power distribution companies must satisfy two conflicting objectives: minimizing investment costs and the satisfaction of reliability targets. The network reconfiguration of a distribution system is a technique that well adapts to this new deregulated environment for it allows improvement of reliability indices only opening and closing switches, without the onus involved in acquiring new equipment. Due to combinatorial explosion problem characteristic, in the solution are employed metaheuristics methods, which converge to optimal or quasi-optimal solutions, but with a high computational effort. As the main objective of this work is to find the best configuration(s) of the distribution system with the best levels of reliability, the objective function used in the metaheuristics is to minimize the LOLC - Loss Of Load Cost, which is associated with both, number and duration of electric power interruptions. Several metaheuristics techniques are tested, and the tabu search has proven to be most appropriate to solve the proposed problem. To characterize computationally the problem of the switches reconfiguring was developed a vector model (with integers) of the representation of the switches, where each normally open switch is associated with a group of normally closed switches. In this model simplifications have been introduced to reduce computational time and restrictions were made to exclude solutions that do not supply energy to any load point of the system. To check violation of the voltage and loading criteria a study of power flow for the ten best solutions is performed. Also for the ten best solutions a reliability evaluation using Monte Carlo sequential simulation is performed, where it is possible to obtain the probability distributions of the indices and thus calculate the risk of paying penalty due to not meeting the goals. Finally, the methodology is applied in a real Brazilian distribution network, and the results are discussed.

Em um ambiente cada vez mais competitivo, as empresas de distribuição de energia elétrica devem satisfazer dois objetivos conflitantes: minimizar os custos de investimento e atender as metas de continuidade. A reconfiguração de sistemas de distribuição é uma técnica que se adapta a esse novo ambiente, pois permite a melhora de índices de confiabilidade apenas com a abertura e o fechamento de chaves, sem o ônus da aquisição de novos equipamentos. Devido à natureza de explosão combinatória do problema, na solução são empregados métodos metaheurísticos, que convergem para soluções ótimas ou quase ótimas, mas com um elevado esforço computacional. Como o objetivo principal deste trabalho é encontrar a(s) melhor(es) configuração(ões) do sistema de distribuição que apresentem os melhores índices de confiabilidade, a função objetivo utilizada para as metaheurísticas é minimizar o LOLC – Loss Of Load Cost (Custo da Perda de Carga), que está associado tanto com o número quanto a duração das interrupções de energia. Várias técnicas metaheurísticas são testadas, sendo que a Busca Tabu se mostrou a mais adequada para resolver o problema proposto. Para caracterizar computacionalmente o problema da reconfiguração das chaves foi desenvolvido um modelo vetorial (com números inteiros) da representação das chaves, onde cada chave normalmente aberta está associada a um grupo de chaves normalmente fechadas. Neste modelo foram introduzidas simplificações, para reduzir o tempo computacional, e restrições, para excluir soluções que não fornecem energia para algum ponto do sistema. Para verificar se existe violação nos critérios de tensão e carregamento é realizado um estudo de fluxo de potência para as dez melhores soluções encontradas. Também para as dez melhores soluções é realizada uma avaliação da confiabilidade utilizando simulação Monte Carlo sequencial, onde é possível obter as distribuições de probabilidade dos índices e, assim, calcular o risco de pagar multa devido ao não cumprimento das metas. Por fim, a metodologia desenvolvida é aplicada em um sistema real, e os resultados obtidos são comentados e discutidos.