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https://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/17182| metadata.dc.type: | Dissertação |
| Issue Date: | 20-Feb-2020 |
| metadata.dc.creator: | BATISTA, Vítor dos Santos |
| metadata.dc.contributor.advisor1: | BEZERRA, Ubiratan Holanda |
| Title: | Análise de Desempenho de Meta-heurísticas Aplicadas ao Problema de Restauração de Redes de Distribuição. |
| metadata.dc.description.sponsorship: | CNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico |
| Citation: | BATISTA, Vitor dos Santos. Análise de Desempenho de Meta-heurísticas Aplicadas ao Problema de Restauração de Redes de Distribuição. Orientador: Ubiratan Holanda Bezerra. 2020. 75 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Instituto de Tecnologia, Universidade Federal do Pará, Belém, 2020. Disponível em:https://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/17182 . Acesso em:. |
| metadata.dc.description.resumo: | Nos últimos anos diversas meta-heurísticas foram utilizadas para solucionar o problema de restauração de Sistemas de Distribuição de Energia (SDE) de forma eficiente. Dentre elas destaca-se o AEMT - Algoritmo Evolutivo Multiobjetivo por Tabela, que juntamente com a utilização da RNP - Representação Nó-Profundidade, trouxeram um grande avanço na área pois a RNP sendo utilizada como estrutura de dados é possível realizar modificações na topologia do SDE sem perder a radialidade e restabelecer o fornecimento de energia para todas as cargas desligadas após a falta. Devido a falta de exploração de outras meta-heurísticas que utilizam a RNP como estrutura de dados, este trabalho visa realizar uma análise de desempenho comparando o AEMT com outras três meta-heurísticas, a Busca Tabu, Colônia de Abelhas e Estratégias evolutivas. A análise foi realizada em 3 SDEs com 84, 119 e 135 barras e foram simuladas 3 faltas em cada sistema. |
| Abstract: | In the last years, several meta-heuristics have been used to solve the problem of restoring distribution systems efficiently. Among them, the Multiobjective Evolutionary Algorithm with Node-depth encoding (MEAN) stands out, which together with Node-Depth Encoding (NDE) makes a great advance in the field. All this because the NDE makes changes on the topology of the distribution system without losing radiality and reestablishing the power supply for all disconnected loads after the fault. Due to the lack of exploration of other meta-heuristics that use NDE as a data structure, this work aims to evaluate a performance analysis comparing MEAN with three other meta-heuristics, Tabu Search, Artificial Bee Colony and Evolutionary Strategies. The analysis was performed in three distribution systems the84-bus, 119-bus and 135-bus.s |
| Keywords: | Restauração de Sistemas Elétricos Meta-heurísticas Representação Nó-Profundidade .Análise de Desempenho. Electric System Restoration Meta-heuristics Broadband communication systems Node-Depth Encoding Performance Analysis |
| metadata.dc.subject.areadeconcentracao: | SISTEMAS DE ENERGIA ELÉTRICA |
| metadata.dc.subject.linhadepesquisa: | SISTEMAS ELÉTRICOS DE POTÊNCIA |
| metadata.dc.subject.cnpq: | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA |
| metadata.dc.publisher.country: | Brasil |
| Publisher: | Universidade Federal do Pará |
| metadata.dc.publisher.initials: | UFPA |
| metadata.dc.publisher.department: | Instituto de Tecnologia |
| metadata.dc.publisher.program: | Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica |
| metadata.dc.rights: | Acesso Aberto Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil |
| metadata.dc.source.uri: | Disponível na internet via correio eletrônico: bibliotecaitec@ufpa.br |
| Appears in Collections: | Dissertações em Engenharia Elétrica (Mestrado) - PPGEE/ITEC |
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