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metadata.dc.type: Dissertação
Title: Aplicação de algoritmos genéticos para convergência de fluxo de potência em sistemas de energia
Other Titles: genetic algorithms, power flow convergence
metadata.dc.creator: Feliz, Emmanuel Junio de Oliveira
metadata.dc.contributor.advisor1: Teive, Raimundo Celeste Ghizoni
metadata.dc.contributor.referee1: Raabe, André Luís A.
metadata.dc.contributor.referee2: Dazzi, Rudimar Luís Scaranto
metadata.dc.contributor.referee3: Bez, Edson Tadeu
metadata.dc.contributor.referee4: Coelho, Jorge
metadata.dc.description.resumo: O problema do cálculo de fluxo de potência é um problema fundamental dentro da área de sistemas de energia elétrica, sendo motivo de pesquisas o desenvolvimento de métodos computacionais para melhorar a sua convergência. Métodos numéricos tradicionais, por exemplo, o algoritmo de Newton-Raphson tem boa eficiência para resolver este problema, mas são altamente dependentes das condições iniciais e do carregamento do sistema. Em alguns casos pode convergir para uma solução não factível, ou ainda em casos mais críticos não apresentar uma solução. Em outras situações, a convergência pode ser dificultada devido ao desbalanceamento de potências ativas e reativas geradas, necessitando assim de redespacho de potência ativa e reativa, envolvendo a definição da melhor combinação de geração possível. Desta forma, é proposto neste trabalho um sistema composto pelo algoritmo de Newton-Raphson e um Algoritmo Genético (AG), sendo o objetivo principal do AG fornecer uma solução inicial para o algoritmo de Newton-Raphson, melhorando a sua convergência. Em situações onde esta convergência não ocorra, o AG buscará via redespacho de geração um ponto de operação viável para solução do problema de fluxo de potência. O primeiro algoritmo genético desenvolvido e o algoritmo de Newton-Raphson foram submetidos aos casos teste IEEE de quatorze e trinta barras, e ao sistema teste da literatura de cinco barras, obtendo resultados que comprovaram a solução proposta
Abstract: Calculating power flow is a fundamental problem in the field of electrical power systems, therefore the development of computational methods to improve their convergence is a subject of research. Traditional numerical methods, such as the Newton-Raphson algorithm, are very efficient for solving this problem, but they are highly dependent on initial conditions and system loading. In some cases, they converge to a solution that is unfeasible, or in more critical cases, they do not present any solution at all. In other situations, convergence may be difficult due to the imbalance of active and reactive power generated, requiring a redispatch of active and reactive power. This work therefore proposes a system composed of the Newton-Raphson algorithm and a Genetic Algorithm (GA), the main purpose of the GA being to provide an initial solution to the Newton-Raphson algorithm, improving its convergence. In situations where this convergence does not occur, GA seeks, through the redispatch of generation, a viable operating point for resolving the power flow problem. The genetic algorithms developed, and the Newton-Raphson algorithm, were submitted to the IEEE test cases of fourteen and thirty bars, and to the test case of five bars reported in the literature. The results confirm the proposed solution
Keywords: algoritmos genéticos
convergência de fluxo de potência
metadata.dc.subject.cnpq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::TEORIA DA COMPUTACAO::COMPUTABILIDADE E MODELOS DE COMPUTACAO
metadata.dc.language: por
metadata.dc.publisher.country: BR
Publisher: Universidade do Vale do Itajaí
metadata.dc.publisher.initials: UNIVALI
metadata.dc.publisher.department: Computação Aplicada
metadata.dc.publisher.program: Mestrado em Computação Aplicada
Citation: FELIZ, Emmanuel Junio de Oliveira. genetic algorithms, power flow convergence. 2009. 108 f. Dissertação (Mestrado em Computação Aplicada) - Universidade do Vale do Itajaí, Itajaí, 2009.
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
URI: https://siaiap39.univali.br/repositorio/handle/repositorio/1034
Issue Date: 16-Dec-2009
Appears in Collections:Importação Nova 20150826 Coleção

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