Engenharia Electrotécnica e de ComputadoresRamo: Sistemas de Energia

Minimização de perdas numa rede de distribuição de energia eléctrica

Utilização de EPSO

•Objectivo – pretende-se minimizar as perdas de energia em três cenários distintos numa rede de distribuição de energia eléctrica, considerando três períodos horários existentes no dia a dia de exploração destas redes, com as respectivas produções e consumos médios, utilizando a meta-heurística EPSO.

•Para minimizar as perdas nas redes de distribuição, cuja formulação matemática corresponde a um problema complexo de difícil tratamento devido às não linearidades e carácter discreto a ele associado, foi utilizada a meta-heurística EPSO.

Objectivos

EPSOEvolutionary Particle Swarm Optimization

Nuno

Orientador:

Prof. João Paulo Tomé Saraiva

Apoio no INESC:

Eng. Nuno Fonseca

Aluno:

Nuno Miguel Teixeira Coutinho

Nº Aluno: 030503007

www.fe.up.pt/~ee03007

Fenómenos daNatureza

Colónias de Formigas

Evolução das espécies

Algoritmos dos Enxames

de Partículas (PSO)

Algoritmos Evolucionários

(ES)

No algoritmo PSO não há competição entre partículas ou auto-adaptação das respectivas características. Existe apenas o termo cooperação.

Auto-adaptativos σSA-ES, cada indivíduo é orientado por parâmetros de objecto e parâmetros estratégicos, estes últimos sujeitos a evolução (taxas de mutação para cada variável).

Necessidade de introduzir elementos de controlo no comportamento dos enxames de modo a convergirem para o óptimo eficazmente.

Os parâmetros estratégicos condicionam a eficiência do processo de reprodução. Um esquema auto-adaptativo deve incluir um mecanismo de selecção dos pesos a eles associados de maneira a conferir a melhor eficiência possível ao algoritmo na progressão para o óptimo.

EPSO

Equação do movimento:Xinovo=Xi + Vinovo

Vinovo=Wii Vi + Wmi(bi-Xi) + Wci(bG – Xi)

Partícula / Indivíduo caracterizado por:parâmetros objecto e parâmetros estratégicos [X, W]

Esquema geral do EPSO:

Replicação – Cada partícula é replicada (clonada) r-1 vezes;Mutação – Cada clone sofre mutação nos parâmetros estratégicos W;Reprodução – Cada partícula gera um descendente obtido com a

equação do movimento;Avaliação – Cada descendente vê a sua adaptação avaliada;Selecção – Por torneio estocástico (ou elitismo) a melhor partícula de

cada grupo de r descendentes de cada indivíduo da geração anterior é seleccionada para integrar uma nova geração.

)1,0(~

NWW ikik •Distribuição Gaussiana N(0,1)

•τ é um parâmetro de aprendizagem

Tratamento dado a bG :bG* = bg + wi4*N(0,1)

Xi(k)

Xi(k+1)

Memória

Cooperação

Inércia

Vi(k)

bi

bG

Ilustração de uma partícula no EPSO

Controlo da Tensão e Potência Reactiva

O problema do controlo de energia reactiva pode descrever-se como um problema multi-critério na seguinte forma:

Minimizar: Perdas Activas: φp(u,x) Banda de tensão admissível: φv(u,x)Sujeito a: G(u,x,p) = 0

H(u,x,p) ≤ 0 U Є D

•G() correspondem às equações do trânsito de potência•H() descrevem os limites operacionais•U quando existem variáveis discretas

Utilização do EPSO no Controlo da Tensão e Energia Reactiva:Função objectivo única dada por:Minimizar: K φp(u,x) + φv(u,x)N

K é um parâmetro que define o tipo de problema a ser resolvido. Pode ser:• um peso – levando à busca de soluções de compromisso entre a redução de perdas e diminuição de violações de limites de tensão; isto permite o cálculo de trade-offs entre os dois objectivos, com uma adequada variação de K;

•Uma variável booleana que liga ou desliga a avaliação de perdas, consoante não há ou há violação dos limites de tensão, respectivamente.

Minimização de perdas

• A existência de produção dispersa levanta problemas na gestão das redes de distribuição, mas podemos abordar este problema e adoptar uma atitude positiva face aos Produtores em Regime Especial (PRE).• Dispomos de controlo, por acção na excitação de geradores síncronos, em sistemas com interface controlável no caso de geradores assíncronos, em baterias de condensadores comutáveis e em transformadores com regulação em carga.

Alguns resultados do estudo realizado

Perdas de Energia Activa

0.00

500.00

1000.00

1500.00

2000.00

2500.00

Ponta Cheia VazioPeríodos Horários

Per

das

(KW

)

Normal(kW) Corregida(kW) Diferênça(kW)

PRE – tgφ=0,40 nas horas de ponta e de cheias e tgφ=0 nas horas de vazioRegulação inicial dos transformadores, bem como das baterias de condensadores

Potência de perdas Perfil das tensões nas horas de Ponta

Perfil de Tensão (60 kV)

0.94

0.96

0.98

1

1.02

1.04

1.06

1.08

1.1

1.12

1.14

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33

Barramentos 60 kV

Ten

são

(p.u

.)

Cenário Inicial Cenário Corrigido

Esquema unifilar da rede de distribuição

Super-Nó

tgφ nos PRE nas horas de Ponta

-0.4

-0.3

-0.2

-0.1

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

2 8 10 11 15 19 20 21 28 31 32 34 35 36 39 40 44 47 49

Barramento

tgφ Inicial tgφ Corregida

0

10

20

30

40

50

60

70

2 2 5 3 5 16 4 6 12 7 8 9 11434410131415175025272627402850353741363839404243

1 1 1 2 2 2 3 5 5 6 7 8 8 8 8 9 121314161824242525262729343434353738384142

Linhas

Per

cen

tag

em (

%)

Max Percent Inicial Max Percent Corrigida

Congestionamento nos ramos nas horas de Ponta

Valore monetário da energia de perdas activas Total Anual (EURO) 84455.12

Total Anual (Contos) 16931.73

Conclusão - importa salientar que a exploração das redes de distribuição existentes pode ser melhorada de forma a minimizar as perdas activas, existindo um benefício claro para as empresas concessionárias das redes. A produção dispersa, os transformadores com regulação em carga e as baterias de condensadores devem ser encarados como recursos importantes a utilizar de forma integrada.