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dc.contributor.advisor1Joao Antonio de Vasconcelospt_BR
dc.contributor.referee1Carlos Alexandre Meireles do Nascimentopt_BR
dc.contributor.referee2Carlos Henrique Nogueira de Resende Barbosapt_BR
dc.contributor.referee3Adriano Chaves Lisboapt_BR
dc.creatorEzequiel Campos Pereirapt_BR
dc.date.accessioned2019-08-12T22:05:02Z-
dc.date.available2019-08-12T22:05:02Z-
dc.date.issued2014-11-26pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/1843/BUBD-9VVMW5-
dc.description.abstractPower losses are intrinsic to the process of generation, transmission and distribution of electricity and they must be minimized in order to guarantee the system´s efficiency. In the electric distribution, companies implement strategies to minimize such losses. One of these, the grid reconfiguration which is becoming important due to the process of grid automation with the progressive use of the Intelligent Eletronic Devices (IEDs) that allow remote operation. The nature of the reconfiguration problem is combinatory, non-differentiable and non-linear. In this work, the approach to the problems solution was based on the use of evolutionary algorithms to minimize power losses, dealing with technical and operational system constraints, such as voltage level, ampacity and grid radial arrangement. The approach has used several open-source power flow softwares to evaluate the grid configurations proposed. The developed optimization methodology was based on the differential evolution algorithm and it was applied to minimize the power loss from feeders. The proposed methodology was tested with benchmark grids found in the scientific literature, as well as, real feeders from Cemig Distribution company. The obtained results were compared with those from the literature, demonstrating that the developed methodology is promising and provides good results.pt_BR
dc.description.resumoAs perdas técnicas de potência são inerentes ao processo de geração, transmissão e distribuição de energia elétrica e devem ser minimizadas para se garantir maior eficiência do sistema. Na distribuição, as concessionárias adotam diversas ações para minimizá-las, dentre as quais, a reconfiguração das redes tem se tornado bastante atrativa devido ao processo de automatização com a progressiva incorporação de dispositivos conhecidos como Intelligent Eletronic Devices (IEDs) que possibilitam manobras à distância. A natureza do problema de reconfiguração de redes é combinatória, não-diferenciável e não-linear. Neste trabalho, a abordagem para a solução desse problema baseou-se no uso de Algoritmos Evolucionários para a minimização das perdas de potência reais, considerando-se as restrições técnico-operacionais do sistema, tais como nível de tensão, corrente admitida e a necessidade de manter-se a radialidade das redes. Foram utilizados programas de estudo de fluxo de potência de código aberto para a avaliação das configurações das redes propostas. A metodologia de otimização foi baseada no algoritmo de evolução diferencial (Differential Evolution), o qual foi aplicado à minimização de perdas de potência em alimentadores radiais. As redes analisadas na verificação da metodologia proposta consistiram de redes benchmarks da literatura científica, assim como alimentadores reais da concessionária Cemig Distribuição S.A. Os resultados obtidos com esta metodologia foram confrontados com resultados publicados na literatura, mostrando que a metodologia desenvolvida é promissora e fornece bons resultados.pt_BR
dc.languagePortuguêspt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Geraispt_BR
dc.publisher.initialsUFMGpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectEvolução diferencialpt_BR
dc.subjectDetecção de ciclos em grafospt_BR
dc.subjectPerdas técnicaspt_BR
dc.subjectSistemas de distribuiçãopt_BR
dc.subjectOtimização mono-objetivopt_BR
dc.subjectReconfiguração de redespt_BR
dc.subjectAlgoritmos evolucionáriospt_BR
dc.subjectFluxo de potênciapt_BR
dc.subjectAlimentadores IEEEpt_BR
dc.subject.otherEngenharia elétricapt_BR
dc.titleReconfiguração de redes de distribuição de energia elétrica para minimização de perdas técnicaspt_BR
dc.typeDissertação de Mestradopt_BR
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