Aplicação de algoritmos evolutivos na alocação de recursos energéticos distribuídos
dc.contributor.advisor1 | Negrete, Lina Paola Garcés | |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/3707701912481754 | |
dc.contributor.referee1 | Negrete, Lina Paola Garcés | |
dc.contributor.referee2 | Mello, Igoor Morro | |
dc.contributor.referee3 | Kopcak, Igor | |
dc.contributor.referee4 | Brigatto, Gelson Antônio Andrêa | |
dc.creator | Mendes, Saymon Fonseca Santos | |
dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/5864667479441717 | |
dc.date.accessioned | 2025-04-14T15:29:32Z | |
dc.date.available | 2025-04-14T15:29:32Z | |
dc.date.issued | 2025-01-24 | |
dc.description.abstract | This study investigates the integration of distributed generation and energy storage systems in medium-voltage electrical networks. The proposed approach involves the development of evolutionary algorithms to optimally determine connection points for various loads and provide the optimal active power injections from multiple generating units at different network locations. The allocation of Distributed Energy Resources (DERs) in Power Systems presents an intrinsic balance between benefits and challenges. Among the benefits, significant reductions in electrical losses, attraction of investments in the energy sector, diversification and expansion of the energy matrix with a focus on renewable sources, and positive socioeconomic impacts, such as job creation, stand out. However, challenges include difficulties related to system usage tariffs, the need for revisions in operational procedures, uncontrolled voltage profile elevation in cases of high penetration of arbitrarily allocated DERs, increased short-circuit levels, and compromised performance of protection systems. The optimization model formulation adopted the minimization of total active power losses in the system as its objective function. The study considered solar-based distributed generation and battery storage systems for simulations. Network operating conditions were analyzed using power flow studies of the base case. The developed algorithms were applied to two test systems: the IEEE 34-bus system and the Real Feeder System PD004. The results highlight the efficiency, robustness, and rapid convergence of the Hybrid Genetic Algorithm (HGA) compared to other implemented approaches, demonstrating its superiority in solving the problem. The developed computational tool shows significant practical potential for application in electric utility companies, serving as a strategic tool for distribution network planning. Utilizing the algorithm’s results enables the optimized connection of generating units and loads while respecting established generation limits. | eng |
dc.description.resumo | Este estudo investiga a integração de geração distribuída e sistemas de armazenamento de energia em redes elétricas operando em média tensão. A proposta envolve o desenvolvimento de algoritmos evolutivos para determinar, de forma otimizada, os pontos de conexão para diversas cargas, além de fornecer as injeções ótimas de potência ativa de múltiplas unidades geradoras em diferentes pontos da rede. A alocação de Recursos Energéticos Distribuídos no Sistema Elétrico de Potência envolve um balanço intrínseco entre benefícios e desafios. Entre os benefícios destacam-se a redução significativa de perdas elétricas, a atração de investimentos no setor energético, a diversificação e expansão da matriz elétrica com ênfase em fontes renováveis, e impactos socioeconômicos positivos, como a geração de empregos. Contudo, os desafios incluem dificuldades relacionadas à tarifação pelo uso do sistema, necessidade de revisões nos procedimentos operacionais, elevação descontrolada do perfil de tensão em casos de alta penetração de REDs alocados de forma arbitrária, aumento nos níveis de curto-circuito e comprometimento do desempenho dos sistemas de proteção. A formulação do modelo de otimização adotou como função objetivo a minimização das perdas totais de potência ativa no sistema. O estudo considerou como principais recursos distribuídos, a geração distribuída solar fotovoltaica e sistemas de armazenamento em baterias para as simulações. As condições operacionais da rede foram analisadas por meio do estudo do fluxo de potência do caso base. Os algoritmos evolutivos propostos e desenvolvidos foram aplicados a dois sistemas de teste: o sistema IEEE de 34 barras e o Sistema Alimentador Real PD004. Os resultados obtidos evidenciam a eficiência, robustez e rápida convergência do Algoritmo Genético Híbrido proposto em comparação com outras abordagens implementadas, demonstrando sua superioridade na resolução do problema. O programa computacional desenvolvido apresenta elevado potencial de aplicação prática para concessionárias de energia elétrica, configurando-se como uma ferramenta estratégica no planejamento de redes de distribuição. A utilização dos resultados fornecidos pelos algoritmos permite realizar conexões de unidades geradoras e cargas de maneira otimizada, respeitando os limites de geração estabelecidos. | |
dc.description.sponsorship | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES | |
dc.identifier.uri | http://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tede/14069 | |
dc.language | Português | por |
dc.publisher | Universidade Federal de Goiás | por |
dc.publisher.country | Brasil | por |
dc.publisher.department | Escola de Engenharia Elétrica, Mecânica e de Computação - EMC (RMG) | |
dc.publisher.initials | UFG | por |
dc.publisher.program | Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica e da Computação (EMC) | |
dc.relation.references | MENDES, S. F. S. Aplicação de algoritmos evolutivos na alocação de recursos energéticos distribuídos. 2025. 136 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e de Computação) - Escola de Engenharia Elétrica, Mecânica e de Computação, Universidade Federal de Goiás, Goiânia, 2025. | |
dc.rights | Acesso Aberto | |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
dc.subject | Algoritmos genéticos | por |
dc.subject | Estratégias evolutivas | por |
dc.subject | Geração distribuída | por |
dc.subject | Recursos energéticos distribuídos | por |
dc.subject | Sistemas de armazenamento de energia | por |
dc.subject | Sistemas elétricos de potência | por |
dc.subject | Genetic algorithms | eng |
dc.subject | Evolutionary strategies | eng |
dc.subject | Distributed generation | eng |
dc.subject | Distributed energy resources | eng |
dc.subject | Energy storage systems | eng |
dc.subject | Power systems | eng |
dc.subject.cnpq | ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA | |
dc.title | Aplicação de algoritmos evolutivos na alocação de recursos energéticos distribuídos | |
dc.title.alternative | Application of evolutionary algorithms for the allocation of distributed energy resources | eng |
dc.type | Dissertação |
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