Planejamento dinâmico a longo prazo de ativos de sistemas de distribuição de energia elétrica considerando a incorporação de diferentes tipos de elementos adicionais de expansão

Abstract

This paper presents a mixed integer second-order cone programming model (MISOCPM) and a mixed integer linear programming model (MILPM) to solve the problem of expansion of electrical energy distribution systems (EDS) on a long-term dynamic approach, considering: increasing the capacity of existing substations, installing new substations, allocation of banks of capacitors and/or voltage regulators, installation of new circuits and/or recondutoring of exis- ting circuits and, if necessary, modification of the topology of the system. The objective is to minimize the present value of the investment and operation costs of EDS within a given plan- ning horizon. The linear model uses a linearization technique and an approach to transform the original problem in a MILPM. The conical model is obtained by transforming nonlinear cons- traints in quadratic constraints given the equivalence of solutions of non-linear programming model (NLPM) and the second-order cone programming model (SOCPM) in addressing the calculation of the operating point in steady state (OPSS) distribution systems. In order to test and verify the proposed models used an 18-nodes system and a 24 nodes system

Este trabalho apresenta um modelo de programação cônico de segunda ordem inteiro misto (MPCSOIM) e um modelo de programação linear inteira mista (MPLIM) para resolver o pro- blema de expansão de sistemas de distribuição de energia elétrica (SDEE) a longo prazo com uma abordagem dinâmica, considerando os seguintes planos: aumento da capacidade de subes- tações existentes, a instalação de novas subestações, a alocação de bancos de capacitores e/ou reguladores de tensão, instalação de novos circuitos e/ou recondutoramento dos existentes e, modificação, se for necessário, da topologia do sistema. O objetivo é minimizar o valor pre- sente dos custos de investimento e operação do SDEE dentro de um horizonte de planejamento estabelecido. O modelo de natureza linear usa uma técnica de linearização e uma aproxima- ção para transformar o problema original em um MPLIM, enquanto o modelo cônico é obtido transformando as restrições não lineares em restrições quadráticas devido à equivalência das soluções do modelo de programação não linear (MPNL) e o modelo de programação cônico de segunda ordem (MCSO) na abordagem do cálculo do ponto de operação em regime perma- nente (PORP) dos sistemas de distribuição. A fim de testar e verificar os modelos propostos utilizou-se um sistema teste de 18-nós e um sistema teste de 24-nós