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LOAD BALANCE ON ELECTROTECHNOLOGY PROJECTS VIA HARMONY SEARCH ALGORITHM OPTIMIZATION
Code: 12.041
Luiz Eduardo Oliveira¹, Francisco D. Freitas¹, Ivo C. S. Jr.²,
Leonardo W. Oliveira², Felipe P. O. Rosa², João B. Oliveira³
¹ Universidade de Brasília
² Universidade Federal de Juiz de Fora
³ Portfólio Engenharia
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A intenção desse trabalho é propor a aplicação da técnica de
otimização metaheurística denominada de Busca Harmônica, do
inglês Harmony Search (HS), ao problema de Balanceamento de
Cargas (BC). O objetivo é maximizar o BC em instalações de baixa
tensão, sujeito à restrição real estabelecida pela NBR5410:
“Nas instalações alimentadas com duas ou três fases, as
cargas devem ser distribuídas entre as fases, de modo a
obter-se o maior equilíbrio possível.”
Objetivo
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Cada vez mais os requisitos de qualidade de energia elétrica
têm sido tratados com maior atenção pelas agências e
órgãos reguladores do setor elétrico. • SMART GRIDS
• AUMENTO DE CARGA DAS ÚLTIMAS DÉCADAS
No Brasil, o PROCEL estimula economia e criação de
soluções sustentáveis
A ANEEL regula e fornece às distribuidoras o PRODIST, onde
estabelece as diretrizes para uma prestação de serviço de
qualidade.
Introdução
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Em sistemas trifásicos, deve-se manter um balanceamento de fases
Introdução
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DISTRIBUIDORA • SEGURANÇA • EFICIÊNCIA OPERACIONAL • QUALIDADE DE ENERGIA • AUMENTO DE LUCRO
CONSUMIDOR
• AUMENTO DA VIDA ÚTIL DE EQUIPAMENTOS (MOTORES)
• REDUÇÃO DE PERDAS
• REDUÇÃO NA CONTA DE ENERGIA
Em sistemas trifásicos, deve-se manter um balanceamento de fases
Introdução
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DISTRIBUIDORA • SEGURANÇA • EFICIÊNCIA OPERACIONAL • QUALIDADE DE ENERGIA • AUMENTO DE LUCRO
CONSUMIDOR
• AUMENTO DA VIDA ÚTIL DE EQUIPAMENTOS (MOTORES)
• REDUÇÃO DE PERDAS
• REDUÇÃO NA CONTA DE ENERGIA
Problema de otimização combinatória não-convexo com
variáveis inteiras.
Sujeito às normas e restrições de cada distribuidora.
Em instalações onde se faz necessário mais de um Quadro
de Distribuição (QD) ou de Medição (QM), como em edifícios
e condomínios, deve ser previsto o microbalanceamento dos
QDs e QMs, levando em consideração o acoplamento elétrico
e o macrobalanceamento da instalação nos Quadros Gerais
de Distribuição (QGD).
Balanceamento de Cargas
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Modelagem Matemática onde R, S e T são as fases do alimentador da instalação trifásica.
Balanceamento de Cargas
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QGD
i
QM
j
QD
k
TSRstd1 1 1
),,(min (1)
O HS é um algoritmo de otimização metaheurístico inspirado no processo de improvisação musical.
Harmony Search
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O músico tem 3 opções para improvisação:
1. Compor novas ou randômicas notas;
2. Tocar algo similar a uma parte conhecida (modificando os
tons levemente);
3. Tocar qualquer parte famosa de uma música (série de
tons em harmonia).
Harmony Search
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Definição dos parâmetros iniciais:
Cada músico é diferenciado pela sua Taxa de Consideração da Memória Harmônica (conhecimento).
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Se TCMH ≈ 0, a randomização do processo de busca será praticamente 100%.
Se TCMH ≈ 1, inviabiliza a busca por harmonias desconhecidas.
Harmony Search
Além do TCMH deve-se atribuir uma Taxa de Ajuste de Tom:
Equivalente a comunicação entre os músicos:
Se TAT ≈ 0, a procura será feita somente por ajuste e randomização individual. Se TAT ≈ 1, a procura será feita somente e randomização e cópia de resultados entre os músicos.
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Harmony Search
Improviso da nova harmonia; Randomização, Ajuste de Tom ou Inteligência Coletiva.
Atualização da Memória Harmônica;
Seleção das melhores notas através da função fitness.
Checar a satisfação do critério de parada.
Como ação final de uma iteração, o algoritmo testará se o critério de parada foi satisfeito.
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Harmony Search
Parte-se do microbalanceamento
para o macrobalanceamento da
Instalação elétrica.
Inicialmente são definidos os dados
do projeto e executada a distribuição
de fases para cada QD individualmente.
O acoplamento elétrico entre os QDs
é então inserido na modelagem e os
QDs redefinidos.
Metodologia Proposta
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Após realizar o BC nos QDs,
executa-se processo parecido
com os QMs.
QM por QM é otimizado relaxadamente,
desprezando o acoplamento temporal,
o que fornece uma boa inicialização
para o HS executar o balanceamento
Global do QGD (com acoplamento).
O processo então se repete de modo
a obter uma resposta mais refinada.
Metodologia Proposta
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Com o intuito de comprovar sua eficiência, o LBHS foi testado
e utilizado em um estudo de caso real: O balanceamento de
cargas do projeto eletrotécnico do Ed. José Bello, situado em
Juiz de Fora – MG, Brasil.
Prédio residencial com alta previsão de carga devido ao alto
poder aquisitivo dos clientes:
16 apartamentos (4 coberturas)
12*60 m² + 4*(90m²) 2 garagens por apartamento
Testes e Discussões
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Nomenclatura: 7CX_NN.
Onde, 7C significa sétimo andar - cobertura;
X=[1,2,3,4]; NN é o
número do circuito.
QD com no máximo
2% de desequilíbrio
Entre as fases
Testes e Discussões
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Processo de convergência do Harmony Search para os QDs da cobertura.
Testes e Discussões
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Nomenclatura: 60X_NN, onde,
6 significa 6º andar;
X=[1,2,3,4]; NN
é o número do circuito.
QD60XC - Quadro
de Distribuição
60X da cobertura,
onde X=[1,2,3,4].
Testes e Discussões
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Nomenclatura:
Y0X_NN tem
Y=[3,4,5];
X=[1,2,3,4];
X=[1,2,3,4];
NN como o
número do circuito.
Ex: 304_03
significa apartamento
304, circuito 3.
Testes e Discussões
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Assim é executado
o balanceamento
de todas as cargas
do Ed. José Bello.
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Note que o desequilíbrio entre as fases foi quase nulo.
O método de balanceamento de cargas LBHS alcançou um
desequilíbrio máximo projetado inferior a 1W e desvio padrão
entre as fases equivalente a 0,58W.
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Testes e Discussões
Os erros entre as fases foram inferiores a 1W. Este resultado é
bastante significativo, se comparado a resultados em que a
experiência do engenheiro é o procedimento habitual que rege a
maioria dos projetos elétricos.
O método LBHS demonstrou ser eficaz e robusto o suficiente para
balancear todo tipo de carga em qualquer tipo de cliente:
monofásico, bifásico ou trifásico.
O LBHS abre espaço para novos métodos que visem o equilíbrio
em tempo real das cargas de uma edificação, com a utilização de
relés inteligentes e chaveamentos automáticos da rede
transferindo a carga demandada entre as fases, evitando assim o
desequilíbrio das mesmas.
Conclusões
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1. D. Singh, R. K. Misra, S. Mishra, "Distribution system feeder re-phasing considering voltage-dependency of loads," Int J Electr Power Energy Syst, vol. 76, pp. 107-119, 2016.
2. Y. Yuehao, Z. Zhongqing, B. Wei, X. Jun, Q. Limin, D. Yaoheng, "Optimal distribution network reconfiguration for load balancing," in: Proc. 2016 IEEE China International Conference on Electricity Distribution (CI-CED), pp. 1-4.
3. A. K. Ferdavani, , A. A. bin Mohd Zin, A. bin Khairuddin, M. M. Naeini, "A review on reconfiguration of radial electrical distribution network through heuristic methods," in: Proc. 2011 IEEE 4th International Conference on Modeling, Simulation and Applied Optimization (ICMSAO), pp. 1-5.
4. X. Jin, J. Zhao, Y. Sun, K. Li, B. Zhang, "Distribution network reconfiguration for load balancing using binary particle swarm optimization," in: Proc. 2004 IEEE International Conference on Power System Technology (PowerCon), vol. 1, pp. 507-510.
5. J. Jose and A. Kowli, "Reliability constrained distribution feeder reconfiguration for power loss minimization," in: Proc. 2016 National Power Systems Conference (NPSC), pp. 1-6.
6. A. M. Cossi, “Planejamento de redes de distribuição de energia elétrica de media e baixa tensão”, Ph.D. thesis, Dept. Eng. Elt., Univ. Estadual Paulista, UNESP, Ilha Solteira, 2008.
7. M. Sathiskumar, A. Nirmal kumar, L. Lakshminarasimman, S. Thiruvenkadam, "A self adaptive hybrid differential evolution algorithm for phase balancing of unbalanced distribution system," Int J Electr Power Energy Syst, vol. 42, pp. 91-97, 2012.
Referências Bibliográficas
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8. J. Zhu, M.Y. Chow, F. Zhang, "Phase balancing using mixed integer-programming," IEEE Trans Power Syst, vol. 13, n. 2, pp. 1487-1492, 1998.
9. C. H. Lin, C. S. Chen, H. J. Chuang, C. Y. Ho, "Heuristic rule-based phase balancing of distribution systems by considering customer load patterns," IEEE Trans Power Syst, vol. 20, n. 2, pp. 709-716, 2005.
10. C. H. Lin, C. S. Chen, H. J. Chuang, "An expert system for three-phase balancing of distribution feeders," IEEE Trans Power Syst, vol. 23, n. 3, pp. 1488-1496, 2008.
11. R. A. Hooshmand, Sh. Soltani, "Fuzzy optimal phase balancing of radial and meshed distribution networks using BF-PSO algorithm," IEEE Trans Power Syst, vol. 27, n. 1, pp. 47-57, 2012.
12. R. A. Hooshmand, Sh. Soltani, "Simultaneous optimization of phase balancing and reconfiguration in distribution networks using BF–NM algorithm," Int J Electr Power Energy Syst, vol. 41, pp. 76-86, 2012.
13. J. Zhu, G. Bilbro, M.Y. Chow, "Phase balancing using simulated annealing," IEEE Trans Power Syst, vol. 14, n. 4, pp. 1508-1513, 1999.
14. I.P. Abril, "NSGA-II phase balancing of primary distribution circuits by the reconnection of their circuit laterals and distribution transformers," Int J Electr Power Energy Syst, vol. 109, pp. 1-7, 2014.
Referências Bibliográficas
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15. T. H. Chen, T. Cherng Jeng, "Optimal phase arrangement of distribution transformers connected a primary feeder for system unbalance improvement and loss reduction using a genetic algorithm," IEEE Trans Power Syst, vol. 15, n. 3, pp. 994-1000, 2000.
16. M. Y. Huang, C. S. Chen, C. H. Lin, M. S. Kang, H. J. Chuang, C. W. Huang, "Three-phase balancing of distribution feeders using immune algorithm," IET Gen Transm Distrib, vol. 2, n. 3, pp. 383-392, 2008.
17. S.H. Soltani, M. Rashidinejad, A. Abdollahi, "Dynamic phase balancing in the smart distribution networks," Int J Electr Power Energy Syst, vol. 93, pp. 374-383, 2017.
18. Yang, X. S.: Nature-Inspired Metaheuristic Algorithms, 2nd edn., Luniver Press, University of Cambridge, United Kingdom (2010).
19. Z. W. Geem, J. H. Kim, G. V. Loganathan, “A New Heuristic Optimization Algorithm: Harmony Search, Simulation”,76, p. 60-86, 2001.
20. L. E. Oliveira, “Algoritmo de Otimização Metaheurístico Harmony Search”, Term Paper’s Graduation, UFJF, 2013.
21. Blog do Cajú, Morre de infarto Bello, o chargista do Jornal Tribuna de Minas Gerais [Online] Acessível em: http://jornalpequeno.blog.br/ caju/2011/06/10/morre-de-infarto-bello-o-chargista-do-jornal-tribuna-de-minas-gerais
22. CEMIG, Norma de Distribuição, Fornecimento de Energia Elétrica em Tensão Secundária Rede de Distribuição Aérea- Edificações Individuais, 2013.
Referências Bibliográficas
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1. D. Singh, R. K. Misra, S. Mishra, "Distribution system feeder re-phasing considering voltage-dependency of loads," Int J Electr Power Energy Syst, vol. 76, pp. 107-119, 2016.
2. Y. Yuehao, Z. Zhongqing, B. Wei, X. Jun, Q. Limin, D. Yaoheng, "Optimal distribution network reconfiguration for load balancing," in: Proc. 2016 IEEE China International Conference on Electricity Distribution (CI-CED), pp. 1-4.
3. A. K. Ferdavani, , A. A. bin Mohd Zin, A. bin Khairuddin, M. M. Naeini, "A review on reconfiguration of radial electrical distribution network through heuristic methods," in: Proc. 2011 IEEE 4th International Conference on Modeling, Simulation and Applied Optimization (ICMSAO), pp. 1-5.
4. X. Jin, J. Zhao, Y. Sun, K. Li, B. Zhang, "Distribution network reconfiguration for load balancing using binary particle swarm optimization," in: Proc. 2004 IEEE International Conference on Power System Technology (PowerCon), vol. 1, pp. 507-510.
5. J. Jose and A. Kowli, "Reliability constrained distribution feeder reconfiguration for power loss minimization," in: Proc. 2016 National Power Systems Conference (NPSC), pp. 1-6.
6. A. M. Cossi, “Planejamento de redes de distribuição de energia elétrica de media e baixa tensão”, Ph.D. thesis, Dept. Eng. Elt., Univ. Estadual Paulista, UNESP, Ilha Solteira, 2008.
Conclusões
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