Reconfiguração de redes de distribuição de energia elétrica usando algoritmo genético multiobjetivo
| dc.creator | Marco Antonio Souza Jardim | |
| dc.date.accessioned | 2019-08-14T21:36:51Z | |
| dc.date.accessioned | 2025-09-08T23:37:22Z | |
| dc.date.available | 2019-08-14T21:36:51Z | |
| dc.date.issued | 2011-03-09 | |
| dc.description.abstract | In this work, the reconfiguration of electrical energy distribution systems is studied by using a multi-objective genectic algorithm. Three objective functions are considered here: monetary costs of the network(installation, maintenance and energy losses), costs involved in the reability of the system and number of lines switching used for the reconfiguration. The multiobjective algorithm used here is the NSGA II. Faults in the system branchs and changes in the loads at the buses have been simulated to provoke a system reconfiguration. Two test systems have been used: A 21 bus system and an 100 bus system. A novelty presented here is a methodology based on optimization for choosing the spare cables of the network. | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/1843/BUOS-8MHJW9 | |
| dc.language | Português | |
| dc.publisher | Universidade Federal de Minas Gerais | |
| dc.rights | Acesso Aberto | |
| dc.subject | Engenharia elétrica | |
| dc.subject.other | Engenharia Elétrica | |
| dc.title | Reconfiguração de redes de distribuição de energia elétrica usando algoritmo genético multiobjetivo | |
| dc.type | Dissertação de mestrado | |
| local.contributor.advisor-co1 | Karla Vittori | |
| local.contributor.advisor1 | Oriane Magela Neto | |
| local.contributor.referee1 | Ricardo Hiroshi Caldeira Takahashi | |
| local.contributor.referee1 | Eduardo Gontijo Carrano | |
| local.description.resumo | Neste trabalho é tratada a reconfiguração de redes de distribuição de energia elétrica com o uso de um algoritmo genético multiobjetivo. Três funções objetivo são consideradas: os custos monetários da rede(instalação, manutenção e perdas resistivas), os custos de confiabilidade e o número de manobras. O algoritmo genético multiobjetivo usado é o NSGA II. Foram simuladas falhas nos ramos da rede e mudanças no perfil da carga atendida com o intuito de provocar a otimização do sistema. Dois sistemas testes foram utilizados: um de 21 barras e outro de 100 barras. Uma novidade apresentada neste trabalho é uma metodologia baseada em otimização para a escolha dos cabos reserva da rede. | |
| local.publisher.initials | UFMG |
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