Use este identificador para citar o ir al link de este elemento: http://hdl.handle.net/1843/54869
Tipo: Dissertação
Título: Alocação de torres ao longo de traçados de linhas de transmissão aéreas (LTAs)
Autor(es): Guilherme Esteves Mendes Campos
primer Tutor: Wallace do Couto Boaventura
primer Co-tutor: Vinicius Mariano Gonçalves
primer miembro del tribunal : João Antônio de Vasconcelos
Segundo miembro del tribunal: Eduardo Gontijo Carrano
Resumen: Este trabalho apresenta a metodologia desenvolvida e os resultados obtidos por meio de um algoritmo computacional que tem por objetivo determinar a alocação de torres de transmissão de energia ao longo de traçados de linhas de transmissão aéreas (LTAs) previamente determinados. Esse algoritmo se baseia em técnicas de Algoritmos Genético e tem como entradas critérios elétricos definidos pelos órgãos reguladores, características mecânicas que influenciam na escolha do tipo de torre e atributos da topologia do corredor de implantação da linha, dentre outros dados. O algoritmo desenvolvido foi aplicado a cenários de traçados de linhas de transmissão fictícios e real. Os traçados fictícios foram utilizados para se determinar os valores dos parâmetros que influenciam na execução do algoritmo genético, enquanto o exemplo de traçado real serviu para aplicação e validação da metodologia em um cenário mais próximo ao deparado pelas empresas proponentes durante os leilões de transmissão de energia promovidos pela Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL). Os resultados obtidos com o desenvolvimento do trabalho poderão auxiliar as empresas proponentes nos leilões promovidos pela ANEEL a estimarem melhor os custos iniciais de construção das LTAs, a partir de uma alocação prévia e rápida das torres que já considera a redução dos custos de implantação, e, assim, poderão melhor definir os bids (lances) e obterem mais sucesso nos leilões.
Abstract: This work presents the methodology developed and the results obtained through a computational algorithm that aims to determine the allocation of power transmission towers along previously determined overhead transmission lines. This algorithm is based on Genetic Algorithm techniques and has as inputs electrical criteria defined by regulatory agencies, mechanical characteristics that influence the choice of tower type and attributes of the topology of the line's implementation corridor, among other data. The developed algorithm was applied to fictitious and real transmission lines scenarios. The fictitious tracings were used to determine the values of the parameters that influence the execution of the genetic algorithm, while the example of a real tracing served to apply and validate the methodology in a scenario closer to that encountered by the bidders during the energy transmission auctions, promoted by the Brazilian National Electric Energy Agency (ANEEL). The results obtained with the development of the work may help the bidders in the auctions promoted by ANEEL to better estimate the initial costs of construction of the lines, by giving a preliminary and fast allocation of the towers that already considers the reduction of the implantation costs, and, thus, they will be able to better define the bid and obtain more success in the auctions.
Asunto: Engenharia elétrica
Linha de transmissão
Algoritmos genéticos
Energia elétrica - Transmissão
Leilões
Idioma: por
País: Brasil
Editor: Universidade Federal de Minas Gerais
Sigla da Institución: UFMG
Departamento: ENG - DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA ELÉTRICA
Curso: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
Tipo de acceso: Acesso Aberto
metadata.dc.rights.uri: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/pt/
URI: http://hdl.handle.net/1843/54869
Fecha del documento: 27-may-2022
Aparece en las colecciones:Dissertações de Mestrado

archivos asociados a este elemento:
archivo Descripción TamañoFormato 
Guilherme Campos - Alocação de Torres ao Longo de Traçados de Linhas de Transmissão Aéreas (LTAs) - final.pdf2.52 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir


Este elemento está licenciado bajo una Licencia Creative Commons Creative Commons