Estudo de variantes da particle swarm optimization aplicadas ao planejamento da expansão de sistemas de transmissão

• Main Author: Barreto Alferez, Wilmer Edilberto, 1976-
• Other Authors: UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS
• Format: Others
• Language: Portuguese
• Published: [s.n.] 2013
• Subjects: Sistemas de energia elétrica - Planejamento; Energia elétrica - Transmissão; Sistemas de energia elétrica - Segurança; Otimização; Power systems - Planning; Electric power - Transmission; Power systems - Security; Otimization
• Online Access: BARRETO ALFEREZ, Wilmer Edilberto. Estudo de variantes da particle swarm optimization aplicadas ao planejamento da expansão de sistemas de transmissão. 2013. 83 f. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação, Campinas, SP. Disponível em: <http://www.repositorio.unicamp.br/handle/REPOSIP/261312>. Acesso em: 23 ago. 2018.; http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/261312

Orientadores: Carlos Alberto de Castro Júnior, Santiago Patricio Torres Contreras === Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação === Made available in DSpace on 2018-08-23T20:25:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 BarretoAlferez_WilmerEdilberto_M.pdf: 1213079 bytes, checksum: be23433dda22950612c8e4039b4ebba4 (MD5) Previous issue date: 2013 === Resumo: O planejamento da expansão da transmissão (PET) consiste em determinar todas as alterações necessárias na infraestrutura do sistema de transmissão, ou seja, ampliações e reforços, a fim de permitir o equilíbrio entre a demanda prevista e o suprimento de energia elétrica, procurando o investimento mínimo ao longo do horizonte de planejamento. O PET é um problema de grande extensão, inteiro misto, não linear, e não convexo. Portanto, mais técnicas de otimização devem ser investigadas para resolvê-lo de forma eficiente. Neste trabalho de pesquisa, o foco do estudo foi a metaheurística de otimização por enxame de partículas (PSO) aplicada ao problema PET estático. Os desempenhos das variantes Global (GPSO) e Local (LPSO) são comparados com quatro novas variantes do PSO baseado no comportamento quântico de otimização por enxame de partículas (QPSO). QPSO considera um comportamento quântico dos movimentos de partículas, de acordo com a mecânica quântica, que, em teoria, levaria a uma melhor convergência global do que o tradicional PSO. Esta pesquisa utiliza o modelo DC das redes de potência, considerando restrições de segurança usando o critério . Os conhecidos sistemas Garver, IEEE de 24 barras, e equivalente sul brasileiro de 46 barras são usados para apresentar os resultados deste trabalho de pesquisa === Abstract: The Transmission Expansion Planning (TEP) consists of determining all the changes needed in the transmission system infrastructure, i.e. additions and reinforcements, in order to allow the balance between the projected demand and the power supply, at minimum investment along the planning horizon. The TEP is a large scale, mixed-integer, non-linear and non-convex problem. Therefore more optimization techniques must be investigated to solve it in an efficient way. In this research work, the focus was on the study of the optimization metaheuristics by particle swarm (PSO) applied to the static version of the TEP problem. The performances of the Global (GPSO) and Local (LPSO) variants are compared against four new PSO variants based on the Quantum-behaved Particle Swarm Optimization (QPSO). QPSO considers a quantum behavior of particles' movements, according to quantum mechanics, which in theory would lead to a better global convergence than traditional PSO. This research uses the DC model for the network and takes into account security constraints using the well-known criterion. The well-known Garver, IEEE 24-bus, and the 46-bus Southern Brazilian equivalent networks will be used to present the results of this research work === Mestrado === Energia Eletrica === Mestre em Engenharia Elétrica