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metadata.dc.type: Dissertação
Issue Date: 10-Aug-2017
metadata.dc.creator: KATAOKA, Vitor da Silva
metadata.dc.contributor.advisor1: TOSTES, Maria Emília de Lima
metadata.dc.contributor.advisor-co1: BEZERRA, Ubiratan Holanda
Title: Avaliação de algoritmos evolucionários multiobjetivo para o problema de alocação de bancos de capacitores na presença de harmônicos
Citation: KATAOKA, Vitor da Silva. Avaliação de algoritmos evolucionários multiobjetivo para o problema de alocação de bancos de capacitores na presença de harmônicos. Orientadora: Maria Emília de Lima Tostes; Coorientadora: Ubiratan Bezerra Holanda. 2017. 80 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Instituto de Tecnologia, Universidade Federal do Pará, Belém, 2017. Disponível em: <http://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/9476>. Acesso em:.
metadata.dc.description.resumo: O crescimento dos grandes centros urbanos traz como consequência imediata o aumento das cargas nos sistemas de distribuição. Além disso, a crescente demanda implica em igual crescimento no consumo de reativos, que, como já se sabe, são sinônimos de perdas nos sistemas de potência, bem como de comprometimento de alguns de seus componentes. Dessa forma, é grande o desafio das concessionárias de distribuição de energia elétrica, uma vez que a dinâmica da carga imprime um maior esforço no que diz respeito ao planejamento da expansão e de melhorias no sistema. Como forma de mitigar os problemas gerados, a instalação de bancos de capacitores surge como solução prática, econômica e consolidada tecnicamente. Entretanto, há de se pensar no dimensionamento e posição de instalação dos bancos, de modo que alcancem o melhor desempenho possível. Paralelamente, o crescimento de cargas nos sistemas de distribuição introduz um novo paradigma, a presença de harmônicos provenientes de cargas não lineares. Uma das peculiaridades da presença simultânea de harmônicos e capacitores dentro de uma mesma rede elétrica é a possibilidade de ocorrência do fenômeno da ressonância, em que o valor das amplitudes de alguns componentes harmônicos ultrapassam os limites aceitáveis, produzindo diversos efeitos indesejados. Nesse contexto, este trabalho propõe a comparação entre duas técnicas evolucionárias de otimização multiobjetivo, o NSGA-II e o SPEA2, para a solução do Problema de Alocação e Dimensionamento de Bancos de Capacitores (PADBC) em redes de distribuição radiais, considerando os efeitos dos harmônicos na presença de cargas não lineares.
Abstract: The rapid growth of urban areas bring, as a consequence, an increase in the amount of loads connected to the distribution grids. Furthermore, the increase in the demand implies in equal raise in reactive loads, which are known to cause losses in the network. Thus, the utilities have a great challenge ahead, as the dynamics of the load require a greater effort in terms of expansion and improvements of the grid. In an attempt to mitigate the problems caused, the allocation of capacitor banks can become a practical, economical and technically robust solution. Nevertheless, it is extremely important to analyze the sizing and positioning of the banks, in order to achieve the best possible outcome. In parallel, the increasing use of nonlinear loads cause harmonics to appear in the system. When in conjunction with capacitor banks, it is possible to develop the far more dangerous phenomenon of resonance, where the amplitude of some of the harmonics goes beyond acceptable limits, resulting in undesirable effects. In this context, this work proposes a comparison between two multiobjective optimization tehcniques, NSGA-II and SPEA2, to solve the problem of sizing and placement of capacitor banks in electric energy distribution grids, considering the effects of harmonics produced by nonlinear loads.
Keywords: Alocação de banco de capacitores
Metaheurística multiobjetivo
Harmônicos (Ondas elétricas)
Otimização combinatória
NSGA - II Algoritmo genético de classificação não dominados
SPEA (Algoritmo evolutivo de pareto de força
Capacitor banks placemenr
Harmonics
Multiobjective metaheuristics
Optimization
NSGA II (Non-dominated sorting genetics algorithms)
SPEA (Strength pareto evolutionary algorithm)
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
metadata.dc.source: 1 CD-ROM
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