Title: Uma Abordagem Multi-Objectivo para a Inclusão da Geração Dispersa no Planeamento da Expansão da Produção de Energia Eléctrica
Authors: Santos, Vasco Eduardo Graça dos 
Keywords: Energia eléctrica -- geração distribuída
Issue Date: 28-Oct-2011
Citation: SANTOS, Vasco Eduardo Graça dos - Uma Abordagem Multi-Objectivo para a Inclusão da Geração Dispersa no Planeamento da Expansão da Produção de Energia Eléctrica. Coimbra : [s.n.], 2011
Abstract: Nos últimos anos a geração distribuída (GD) de energia eléctrica tem sido alvo de um intenso esforço de investigação e desenvolvimento em muitos países. O reforço desta tendência deve-se essencialmente a interesses ambientais, assim como à necessidade de diversificação da matriz energética de cada país. As políticas energéticas têm vindo a apoiar a interligação, aos sistemas de transporte e distribuição, de pequenas unidades GD de elevada eficiência e de reduzidas emissões poluentes, principalmente as baseadas em fontes renováveis. As unidades deste tipo, quando correctamente dimensionadas e localizadas na rede, resultam num conjunto de vantagens operacionais, técnicas e económicas, comparativamente com a geração centralizada. Uma vez que são localizadas junto dos pontos de consumo e se encontram distribuídas pela rede permitem a redução das perdas na rede, a redução de custos, a melhoria da qualidade da energia fornecida e uma maior disponibilidade do sistema face a interrupções da geração centralizada minimizando os seus efeitos. A localização e o dimensionamento das unidades GD na rede de distribuição pode ser efectuada através da análise de diversos aspectos: técnicos, ambientais, financeiros, sociais, etc. Assim, foi desenvolvido um modelo de programação multi-objectivo incorporando explicitamente várias dimensões que contribuem para avaliar o mérito das soluções alternativas. A natureza combinatória deste problema e o carácter conflituoso dos objectivos levou à opção metodológica por uma abordagem meta-heurística baseada no Non-dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA II) para o cálculo das soluções não-dominadas (óptimas de Pareto). No algoritmo genético (AG) desenvolvido com base no NSGA-II é incorporado o conceito de robustez, contribuindo de forma directa para o cálculo do valor da função de aptidão associado às soluções, com a intenção de conduzir a pesquisa para soluções de melhor qualidade e mais diversificadas para a tomada de decisões. Neste trabalho apresenta-se uma metodologia para localização e dimensionamento de unidades de GD, baterias de condensadores (BCs) e disjuntores remotamente accionados (DRA) em redes de distribuição radiais de média tensão. O modelo matemático considera como funções objectivo, a minimização das perdas do sistema (determinar as potências activas e reactivas a serem injectadas nos nós da rede pelas unidades GD e BCs) e a minimização dos custos de investimento. Além do cálculo das soluções na Frente de Óptima de Pareto para este modelo com duas funções objectivo, foi acrescentado um atributo adicional, designado “potência fornecida”, a cada solução, que se destina a ajudar o agente de decisão (AD) na escolha da solução a adoptar dotando-o de mais informação relevante. Este atributo resulta de um processo de geração de avarias (baseado na taxa de avarias nos ramos da rede) e nas zonas em que se encontra dividida a rede, resultante da localização dos DRA. Estas zonas permitem a alimentação total ou parcial das cargas de forma isolada em caso de avaria num ramo qualquer da rede. Isto é, todas as zonas sem avaria e com unidades GD instaladas continuam a alimentar as suas cargas; no entanto, se a potência solicitada pelas cargas for maior do que a fornecida pelas unidades GD dessa mesma zona é realizado um deslastre de cargas por prioridades.
In the past years many countries have assumed Distributed Generation (DG) of electricity as a major goal of research. This interest derives from environmental aspects and the need of diversification of the energy matrix of each country. This trend goes along with the emergence of energy policies that support the interconnection of transmission and distribution systems, power generation using hi-tech DG units associated with low emission technologies, especially those based on renewable sources. Units of this type when properly sized and located in the network result in a number of operational, technical and economic advantages compared with the centralized generation. Once these units are located close to consumption points and distributed over the network they allow for the reduction of losses in the network, cost savings, improving the quality of delivered energy and providing greater system availability in the face of interruptions of centralized generation, minimizing the impacts of blackouts. The location and sizing of DG units in the distribution network can be made through the analysis of various aspects: technical, environmental, financial, and social. Thus, we developed a multi-objective programming model explicitly incorporating several dimensions that contribute to evaluate the merits of alternative solutions. The combinatorial nature of this problem and the conflicting nature of objectives led to the methodological option of resorting to a meta-heuristic approach based on the Non-dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA II) for computing non-dominated (Pareto optimal) solutions. The genetic algorithm (GA) developed based on the NSGA-II approach incorporates the concept of robustness, which contributes directly to the computation of the value of the fitness function associated with the solutions, with the aim of directing the search to better quality and more diversified solutions, thus providing the decision-maker (DM) with better information for decision making purposes. This thesis presents a methodology to locate and size DG units, capacitors (BCs) and protection devices named remotely controlled reclosers (DRA) in medium voltage radial distribution networks. The mathematical model considers two objective functions to be minimized: the system losses (that depends on the size and location of the DG units and capacitors that inject active and reactive power into the network nodes) and the investment costs. Besides the computation of solutions in the optimal Pareto front in the bi-objective model, an additional attribute was added to each solution, named "delivered power", aimed at aiding the decision maker in the choice of a solution by providing more relevant information. This attribute is the result of a process that generates failures in the network branches (based on the failure rates in each branch of the network) and in the areas defined by the location of DRA in the network. In case of a failure in a branch of the network, the areas without failures that have DG units are allowed to operate temporarily in isolation forming "islands". These "islands" or areas with undamaged branches and with GD installed units continue to feed their loads; however, if the power required by the loads is greater than that provided by DG units of that area a load shedding process based on priorities takes place.
Description: Tese de doutoramento em Engenharia Electrotécnica, na especialidade de Sistemas de Energia, apresentada à Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade de Coimbra
URI: http://hdl.handle.net/10316/17481
Rights: openAccess
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