https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/6042
File | Description | Size | Format | |
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patriciasilvaneves.pdf | 1.9 MB | Adobe PDF | View/Open |
Type: | Dissertação |
Title: | Expansão estática de sistemas de transmissão de energia elétrica via FPA |
Author: | Neves, Patrícia Silva |
First Advisor: | Silva Junior, Ivo Chaves da |
Co-Advisor: | Dias, Bruno Henriques |
Referee Member: | Belati, Edmarcio Antônio |
Referee Member: | Oliveira, Leonardo Willer de |
Resumo: | O presente trabalho apresenta a aplicação conjunta de uma técnica de otimização bioinspirada e de um Algoritmo Heurístico Construtivo (AHC) na resolução do problema de planejamento estático da expansão de sistemas de transmissão de energia elétrica. O algoritmo bioinspirado utilizado é uma versão modificada do Flower Pollination Algorithm (FPA), no qual foi introduzido o operador de seleção clonal, oriundo do Algoritmo de Seleção Clonal (CLONALG), com o objetivo de potencializar o processo de busca local do FPA. A versão modificada proposta neste trabalho foi nomeada de Clonal Flower Pollination Algorithm (CFPA). O CFPA realiza a otimização da expansão de sistemas de transmissão de energia elétrica, determinando, entre um conjunto de linhas (circuitos) de transmissão previamente definidas, quais devem ser construídas de modo a minimizar os custos de investimento e de operação do sistema elétrico, suprindo a demanda prevista para um dado horizonte de planejamento. De modo a aumentar a eficiência do processo de busca pelo CFPA, fez-se o uso de informações provenientes de um Algoritmo Heurístico Construtivo. Tais informações heurísticas são utilizadas na inicialização do CFPA e também na seleção de um conjunto reduzido das rotas mais relevantes à expansão, reduzindo o espaço de busca. Para aferir os resultados da metodologia proposta foram simulados os sistemas Garver, IEEE 24 Barras e o equivalente da região Sul do Brasil. Diante dos resultados, pode-se verificar que tanto a inclusão do operador de seleção clonal quanto as informações heurísticas foram capazes de aumentar a eficiência do FPA na resolução do problema aqui em estudo. |
Abstract: | This work presents the application of a bio-inspired algorithm, together with a Heuristic Constructive Algorithm (HCA) in the solution of a power system static transmission expansion planning problem. The algorithm used is a modified version of the Flower Pollination Algorithm (FPA) that includes a clonal selection operator, from the clonal selection algorithm (CLONALG) that aims to improve the FPA local search process. The modified version proposed is entitled Clonal Flower Pollination Algorithm (CFPA). The CFPA realizes the power system transmission expansion planning, that is, it determines between a set of predefined transmission lines (circuits), which of them must be constructed in order to minimize the power systems investments and operation costs, while meeting the forecast demand in a given planning horizon. In order to increase the efficiency of the search process by the CFPA, information from an HCA has been utilized. That heuristic information has been used in the initialization process of the CFPA and also in the selection of a reduced set of most relevant lines candidates to the expansion plan, thus reducing the search space. To evaluate the results of the proposed methodology, the Garver, IEEE 24 Buses and South Brazilian Systems were simulated. Considering the results it can be verified that both the inclusion of the clonal selection algorithm and the heuristic information were able to increase the efficiency of the FPA in solving this problem. |
Keywords: | Planejamento da expansão da transmissão Algoritmos bioinspirados Flower pollination algorithm Algoritmo heurístico construtivo Otimização Transmission expansion planning Metaheuristics Flower pollination algorithm Heuristic constructive algorithm Optimization |
CNPq: | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA |
Language: | por |
Country: | Brasil |
Publisher: | Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF) |
Institution Initials: | UFJF |
Department: | Faculdade de Engenharia |
Program: | Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica |
Access Type: | Acesso Aberto |
URI: | https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/6042 |
Issue Date: | 31-Aug-2017 |
Appears in Collections: | Mestrado em Engenharia Elétrica (Dissertações) |
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