Algoritmos bioinspirados aplicados ao problema de alocação de geração distribuída

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dc.contributor.advisor1Garcés Negrete, Lina Paola
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/3707701912481754pt_BR
dc.contributor.referee1Garcés Negrete, Lina Paola
dc.contributor.referee2Belati, Edmarcio Antonio
dc.contributor.referee3López Lezama, Jesus Maria
dc.contributor.referee4Brito, Leonardo da Cunha
dc.creatorSantos, Josephy Dias
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/7706138157352829pt_BR
dc.date.accessioned2023-05-12T12:00:19Z
dc.date.available2023-05-12T12:00:19Z
dc.date.issued2023-02-02
dc.description.abstractThis work presents the performance comparison of different meta-heuristics, two classic and one modern. The implemented optimization algorithms aim to solve the distributed generation allocation problem in electricity distribution networks widely known in the literature. The study confronts the following computational techniques applied in algorithms classified as bioinspired: the Chu-Beasley Genetic Algorithm (AGCB), the Symbiotic Organisms Search (SOS) and the Coronavirus Optimization Algorithm (CVOA). The allocation of DG units in the Electric Power System gives the system advantages and disadvantages. Among the advantages we can mention: reduction of power losses, expansion of investments in the electrical sector, expansion and diversification of the electrical matrix, mostly, use of clean energy and indirect benefits such as job creation. Among the disadvantages are difficulties in charging for the use of the electrical system, possible incidence of undue taxes, need to change operating procedures, indiscriminate elevation of the voltage profile if the penetration factor is high and the allocation of DG is random, increase in short circuit levels, failures in the protection operation, among others. The network operating conditions are verified through the forward and reverse sweep method, specifically using the Power Sum Method. The objective function, in the optimization model for the allocation of distributed generation, aims to minimize the total losses of active power in the system. For the implementations, the allocation of modules (100, 200 and 500kW) of distributed generation is considered, with the number of these modules limited by the penetration factor of each network. The specialized algorithms are tested on four electrical systems: 10, 34, 70 and 126 buses. The results obtained show the rapid convergence and robustness of the AGCB of the implemented algorithms, the same cannot be said about SOS, which had an intermediate performance. The CVOA, as an unprecedented contribution in this work, presented a lower performance than expected, largely due to its nature and architecture of the proposed modeling.eng
dc.description.provenanceSubmitted by Leandro Machado (leandromachado@ufg.br) on 2023-05-09T18:11:41Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Josephy Dias Santos - 2023.pdf: 2643402 bytes, checksum: 8fee28cfc5e9e2d06c8869135fa8b281 (MD5) license_rdf: 805 bytes, checksum: 4460e5956bc1d1639be9ae6146a50347 (MD5)en
dc.description.provenanceRejected by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com), reason: O nome do membro da banca - Jesus Maria Lopéz Lezama - é espanhol logo deve ser registrado - Lopéz Lezama, Jesus Maria O nome do membro da banca - Lina Paola Garcés Negrete - é espanhol logo deve ser registrado - Garcés Negrete, Lina Paola on 2023-05-10T12:37:48Z (GMT)en
dc.description.provenanceSubmitted by Leandro Machado (leandromachado@ufg.br) on 2023-05-10T15:11:40Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Josephy Dias Santos - 2023.pdf: 2643402 bytes, checksum: 8fee28cfc5e9e2d06c8869135fa8b281 (MD5) license_rdf: 805 bytes, checksum: 4460e5956bc1d1639be9ae6146a50347 (MD5)en
dc.description.provenanceRejected by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com), reason: Observe no campo membros da banca o nome da Lina Paola Garces Negrete, ficou errado. Lembre-se é nome espanhol. on 2023-05-11T10:38:55Z (GMT)en
dc.description.provenanceSubmitted by Leandro Machado (leandromachado@ufg.br) on 2023-05-11T15:03:13Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Josephy Dias Santos - 2023.pdf: 2643402 bytes, checksum: 8fee28cfc5e9e2d06c8869135fa8b281 (MD5) license_rdf: 805 bytes, checksum: 4460e5956bc1d1639be9ae6146a50347 (MD5)en
dc.description.provenanceApproved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2023-05-12T12:00:18Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Josephy Dias Santos - 2023.pdf: 2643402 bytes, checksum: 8fee28cfc5e9e2d06c8869135fa8b281 (MD5) license_rdf: 805 bytes, checksum: 4460e5956bc1d1639be9ae6146a50347 (MD5)en
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dc.description.resumoEste trabalho apresenta uma comparação do desempenho de diferentes meta-heurísticas, sendo duas clássica e uma moderna, na solução do problema de alocação de geração distribuída (GD) em redes de distribuição de energia elétrica. Especificamente, o estudo realizado confronta as seguintes técnicas computacionalmente aplicadas em algoritmos classificados como bioinspirados: o Algoritmo Genético Chu-Beasley (AGCB), o Symbiotic Organisms Search (SOS) e o Algoritmo de Otimização do Coronavírus (CVOA). A alocação de unidades de GD no Sistema Elétrico de Potência (SEP) confere ao sistema vantagens e desvantagens. Dentre as vantagens podemos citar: redução de perdas de potência, ampliação de investimentos no setor elétrico, expansão e diversificação da matriz elétrica, em sua maioria, utilização de energia limpa e benefícios indiretos como geração de empregos. Entre as desvantagens, há a dificuldades na cobrança pelo uso do sistema elétrico, eventual incidência de tributos indevidos, necessidade de alteração dos procedimentos operacionais, elevação indiscriminada do perfil de tensão se o fator de penetração for elevado e a alocação de GD for aleatório, elevação dos níveis de curto-circuito, falhas na operação da proteção, entre outros. As condições de operação da rede são verificadas através do método de varredura direta e inversa, especificamente usando o Método de Soma das Potências (MSP). A função objetivo, no modelo de otimização para a alocação de geração distribuída, corresponde à minimização das perdas totais de potência ativa no sistema. Para as implementações é considerada a alocação de módulos de geração distribuída com potência unitária de 100, 200 e 500kW, sendo que a quantidade máxima desses módulos a ser instalada é limitada pelo fator de penetração de cada rede. Os algoritmos especializados são testados em quatro sistemas elétricos: 10, 34, 70 e 126 barras. Os resultados obtidos mostram a rápida convergência e a robustez do AGCB quando comparado com os outros algoritmos implementados, o mesmo não pode ser dito a respeito do SOS que teve desempenho intermediário. O CVOA como contribuição inédita neste trabalho, apresentou desempenho inferior ao esperado, muito em razão de sua natureza e arquitetura da modelagem proposta.pt_BR
dc.identifier.citationSANTOS, J. D. Algoritmos bioinspirados aplicados ao problema de alocação de geração distribuída. 2023. 124 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e da Computação) - Universidade Federal de Goiás, Goiânia, 2023.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tede/12831
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Goiáspt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentEscola de Engenharia Elétrica, Mecânica e de Computação - EMC (RMG)pt_BR
dc.publisher.initialsUFGpt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-graduação em Engenharia Elétrica e da Computação (EMC)pt_BR
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectAlgoritmo genético de Chu-Beasleypor
dc.subjectSymbiotic organisms searchpor
dc.subjectAlgorítimo de otimização do coronavíruspor
dc.subjectGeração distribuídapor
dc.subjectSistemas elétricos de potênciapor
dc.subjectChu-Beasley genetic algorithmeng
dc.subjectSymbiotic organisms searcheng
dc.subjectCoronavirus optimization algorithmeng
dc.subjectDistributed generationeng
dc.subjectElectrical power systemseng
dc.subject.cnpqOUTROSpt_BR
dc.titleAlgoritmos bioinspirados aplicados ao problema de alocação de geração distribuídapt_BR
dc.title.alternativeBioinspired algorithms applied to the problem of distributed generation allocationeng
dc.typeDissertaçãopt_BR

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