Reconfiguração de redes de distribuição de energia elétrica usando algoritmo genético multiobjetivo

dc.creatorMarco Antonio Souza Jardim
dc.date.accessioned2019-08-14T21:36:51Z
dc.date.accessioned2025-09-08T23:37:22Z
dc.date.available2019-08-14T21:36:51Z
dc.date.issued2011-03-09
dc.description.abstractIn 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.urihttps://hdl.handle.net/1843/BUOS-8MHJW9
dc.languagePortuguês
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Gerais
dc.rightsAcesso Aberto
dc.subjectEngenharia elétrica
dc.subject.otherEngenharia Elétrica
dc.titleReconfiguração de redes de distribuição de energia elétrica usando algoritmo genético multiobjetivo
dc.typeDissertação de mestrado
local.contributor.advisor-co1Karla Vittori
local.contributor.advisor1Oriane Magela Neto
local.contributor.referee1Ricardo Hiroshi Caldeira Takahashi
local.contributor.referee1Eduardo Gontijo Carrano
local.description.resumoNeste 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.initialsUFMG

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