Metodologia de Otimização para Instalação de Sinalizadores de Faltas em Redes de Distribuição de Energia Elétrica
Objetivos <ul><li>Desenvolver  metodologia de otimização da alocação de sinalizadores  de faltas. </li></ul><ul><li>Desenv...
Melhorias para a Concessionária <ul><li>Auxílio às equipes de manutenção na  localização rápida e segura de defeitos .  </...
Representação da Rede de Distr. Representação em grafo do unifilar <ul><li>Estados das chaves : </li></ul><ul><ul><li>Linh...
PASF <ul><li>Problema de Otimização para Alocação de Sinalizadores de Faltas (PASF). </li></ul>Minimizar END’ + Custos s.a...
Solução: Algoritmo Genético
Solução: Algoritmo Genético Função de Avaliação
Sistema de Apoio à Decisão Módulo  Alocasin-Otimizador:   Executa o Algoritmo Genético - PASF. Módulo  Alocasin-Desktop:  ...
Estudos de Casos <ul><li>Redes de Distribuição CPFL (Interior de SP): </li></ul><ul><li>Ferraz Sales; </li></ul><ul><li>Br...
Estudos de Casos: Ferraz Sales Ganho:  percentual de redução da energia não distribuída obtida pela colocação dos Sinaliza...
Estudos de Casos: Brotas Ganho:  percentual de redução da energia não distribuída obtida pela colocação dos Sinalizadores....
Estudos de Casos: Itacolomi Ganho:  percentual de redução da energia não distribuída obtida pela colocação dos Sinalizador...
Estudos de Casos: Itacolomi
Conclusões <ul><li>O  PASF  é caracterizado como um problema de programação linear inteira e formulado para  minimizar o c...
Obrigado!
Próximos SlideShares
Carregando em…5
×

18.ago esmeralda 11.30_193_cpfl paulista

378 visualizações

Publicada em

0 comentários
0 gostaram
Estatísticas
Notas
  • Seja o primeiro a comentar

  • Seja a primeira pessoa a gostar disto

Sem downloads
Visualizações
Visualizações totais
378
No SlideShare
0
A partir de incorporações
0
Número de incorporações
53
Ações
Compartilhamentos
0
Downloads
3
Comentários
0
Gostaram
0
Incorporações 0
Nenhuma incorporação

Nenhuma nota no slide

18.ago esmeralda 11.30_193_cpfl paulista

  1. 1. Metodologia de Otimização para Instalação de Sinalizadores de Faltas em Redes de Distribuição de Energia Elétrica
  2. 2. Objetivos <ul><li>Desenvolver metodologia de otimização da alocação de sinalizadores de faltas. </li></ul><ul><li>Desenvolver sistema computacional de apoio à tomada de decisão da alocação de sinalizadores de faltas: </li></ul><ul><ul><li>Visualização gráfica do unifilar da rede; </li></ul></ul><ul><ul><li>Edição dos parâmetros da simulação; </li></ul></ul><ul><ul><li>Avaliação de soluções previamente elaboradas; </li></ul></ul><ul><ul><li>Seleção de alimentadores para a simulação; </li></ul></ul><ul><ul><li>Apresentação dos resultados na forma gráfica e em texto. </li></ul></ul>
  3. 3. Melhorias para a Concessionária <ul><li>Auxílio às equipes de manutenção na localização rápida e segura de defeitos . </li></ul><ul><li>Obteve-se na literatura uma análise da influência da instalação de sinalizadores de faltas nos indicadores de prestação do serviço: </li></ul><ul><ul><li>Resultados animadores: </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>Distância percorrida pela equipe diminuiu 46% , </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>DEC diminuiu 15% e o DIC 26% , </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>(em comparação com a simulação sem sinalizadores instalados na rede) </li></ul></ul></ul>
  4. 4. Representação da Rede de Distr. Representação em grafo do unifilar <ul><li>Estados das chaves : </li></ul><ul><ul><li>Linha cheia = chave fechada </li></ul></ul><ul><ul><li>Linha tracejada = chave aberta </li></ul></ul>
  5. 5. PASF <ul><li>Problema de Otimização para Alocação de Sinalizadores de Faltas (PASF). </li></ul>Minimizar END’ + Custos s.a Limite máximo do TMA Limite de Investimento + Despesas Limite do número de DSF instalados
  6. 6. Solução: Algoritmo Genético
  7. 7. Solução: Algoritmo Genético Função de Avaliação
  8. 8. 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.
  9. 9. Estudos de Casos <ul><li>Redes de Distribuição CPFL (Interior de SP): </li></ul><ul><li>Ferraz Sales; </li></ul><ul><li>Brotas; </li></ul><ul><li>Itacolomi. </li></ul><ul><li>Parâmetros de Simulação: </li></ul><ul><li>Velocidade da equipe de manutenção: 5 km/h; </li></ul><ul><li>Percentual médio de da rede a ser examinada pela equipe de manutenção: 10%; </li></ul><ul><li>Taxa de falha do alimentador: 1%. </li></ul>
  10. 10. Estudos de Casos: Ferraz Sales Ganho: percentual de redução da energia não distribuída obtida pela colocação dos Sinalizadores. Rede Ganho (%) Sinalizadores Propostos Total de Sinalizadores Tempo de Processamento Ferraz Salles 155 0:35:42,95 FSA02 82,03 98 FSA01 79,97 57
  11. 11. Estudos de Casos: Brotas Ganho: percentual de redução da energia não distribuída obtida pela colocação dos Sinalizadores. Rede Ganho (%) Sinalizadores Propostos Total de Sinalizadores Tempo de Processamento Brotas 203 0:54:18,22 BRN22 81,41 83 BRN23 76,97 67 BRN24 77,97 53
  12. 12. Estudos de Casos: Itacolomi Ganho: percentual de redução da energia não distribuída obtida pela colocação dos Sinalizadores. Rede Ganho (%) Sinalizadores Propostos Total de Sinalizadores Tempo de Processamento Italocomi 350 0:54:18,22 ITC03 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
  13. 13. Estudos de Casos: Itacolomi
  14. 14. Conclusões <ul><li>O PASF é caracterizado como um problema de programação linear inteira e formulado para minimizar o custo da instalação de sinalizadores na rede somado à END . Suas restrições incluem limites de TMD, investimentos e número de sinalizadores a serem instalados. </li></ul><ul><li>Algoritmos 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. </li></ul><ul><li>A aplicação da metodologia desenvolvida no projeto foi avaliada e os resultados obtidos mostram claramente os benefícios da melhora da confiabilidade do sistema . </li></ul>
  15. 15. Obrigado!

×