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1 Metodologia de Otimização para Instalação de Sinalizadores de Faltas em Redes de Distribuição de Energia Elétrica
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Metodologia de Otimização para Instalação de Sinalizadores de Faltas em Redes de Distribuição de Energia Elétrica
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Objetivos
• Desenvolver metodologia de otimização da alocação de sinalizadoresmetodologia de otimização da alocação de sinalizadores de
faltas.
• Desenvolver sistema computacional de apoio à tomada de decisão da sistema computacional de apoio à tomada de decisão da
alocação de sinalizadoresalocação de sinalizadores de faltas:
Visualização gráfica do unifilar da rede;
Edição dos parâmetros da simulação;
Avaliação de soluções previamente elaboradas;
Seleção de alimentadores para a simulação;
Apresentação dos resultados na forma gráfica e em texto.
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Melhorias para a Concessionária
• Auxílio às equipes de manutenção na localização rápida e segura de localização rápida e segura de
defeitosdefeitos.
• Obteve-se na literatura uma análise da influência da instalação de
sinalizadores de faltas nos indicadores de prestação do serviço:
Resultados animadores:
Distância percorrida pela equipe diminuiu Distância percorrida pela equipe diminuiu 46%46%,
DEC diminuiu DEC diminuiu 15%15% e o DIC e o DIC 26%26%, ,
(em comparação com a simulação sem sinalizadores instalados na rede)
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Representação da Rede de Distr.
Representação em grafo do unifilar
Estados das chaves:
• Linha cheia = chave fechada
• Linha tracejada = chave aberta
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PASF
• Problema de Otimização para Alocação de Sinalizadores de Faltas (PASF).
Minimizar END’ + Custos
s.a Limite máximo do TMA
Limite de Investimento + Despesas
Limite do número de DSF instalados
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Solução: Algoritmo Genético
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Solução: Algoritmo Genético
Função de Avaliação
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Sistema de Apoio à Decisão
Módulo Alocasin-Otimizador: Executa o Algoritmo Genético - PASF.
Módulo Alocasin-Desktop: Comunicação entre o usuário e o módulo de otimização.
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Estudos de Casos
• Redes de Distribuição CPFL (Interior de SP):
Ferraz Sales;
Brotas;
Itacolomi.
• Parâmetros de Simulação:
Velocidade da equipe de manutenção: 5 km/h;
Percentual médio de da rede a ser examinada pela equipe de manutenção:
10%;
Taxa de falha do alimentador: 1%.
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Estudos de Casos: Ferraz Sales
Rede Ganho (%) Sinalizadores Propostos Total de Sinalizadores Tempo de Processamento
Ferraz Salles 155 0:35:42,95FSA02 82,03 98FSA01 79,97 57
Ganho: percentual de redução da energia não distribuída obtida pela colocação dos Sinalizadores.
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Estudos de Casos: Brotas
Rede Ganho (%) Sinalizadores Propostos Total de Sinalizadores Tempo de Processamento
Brotas 203 0:54:18,22BRN22 81,41 83
BRN23 76,97 67
BRN24 77,97 53
Ganho: percentual de redução da energia não distribuída obtida pela colocação dos Sinalizadores.
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Estudos de Casos: Itacolomi
Rede Ganho (%) Sinalizadores Propostos Total de Sinalizadores Tempo de Processamento
Italocomi 350 0:54:18,22ITC03 79,57 62
ITC04 76,23 51
ITC05 55.84 57
ITC06 79.21 132
MT001 14,79 1
MT002 52,34 38
MT003 43,44 9
Ganho: percentual de redução da energia não distribuída obtida pela colocação dos Sinalizadores.
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Estudos de Casos: Itacolomi
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Conclusões
• O PASFPASF é caracterizado como um problema de programação linear inteira e
formulado para minimizar o custo da instalação de sinalizadores na rede minimizar o custo da instalação de sinalizadores na rede
somado à ENDsomado à END. Suas restrições incluem limites de TMD, investimentos e número de
sinalizadores a serem instalados.
• Algoritmos GenéticosAlgoritmos Genéticos foi a técnica aplicada para a solução do problema de
otimização formulado. As soluções do problema são codificadas em um cromossomo
binário indicando a existência ou não de sinalizadores nos locais candidatos a
receber os sinalizadores. A função de avaliação foi associada à função objetivo,
medindo o benefício obtido pela alocação dos DSF.
• A aplicação da metodologia desenvolvida no projeto foi avaliada e os resultados resultados
obtidos mostram claramente os benefícios da melhora da confiabilidade do obtidos mostram claramente os benefícios da melhora da confiabilidade do
sistemasistema.
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Obrigado!
