Métodos Híbridos de Otimização para Despacho Econômico e Alocação de Geradores Distribuídos e Estações de Carregamento de Veículos Elétricos
Nome: FELIPE ZAMBORLINI DA SILVA
Tipo: Dissertação de mestrado acadêmico
Data de publicação: 18/10/2021
Orientador:
Nome |
Papel |
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| AUGUSTO CÉSAR RUEDA MEDINA | Orientador |
Banca:
| Nome |
Papel |
|---|---|
| AUGUSTO CÉSAR RUEDA MEDINA | Orientador |
| CARLOS FRANCISCO SABILLÓN ANTÚNEZ | Examinador Externo |
| JUSSARA FARIAS FARDIN | Examinador Interno |
| WALBERMARK MARQUES DOS SANTOS | Examinador Interno |
Resumo: A maior demanda por fontes de energia menos poluentes e sustentáveis fomentou a busca por veículos elétricos como forma de mitigar a poluição intrínseca ao sistema de transporte atual, alto consumidor de combustíveis fósseis. Não obstante, o aumento do número de veículos elétricos resultará em uma elevação na demanda do sistema de distribuição de mesma proporção. Assim, faz-se necessário investimentos em sistemas de geração renováveis, implementados através de geração distribuída, para lidar com estas cargas, pois caso contrário se estaria somente alterando a fonte poluidora. A inserção de geradores distribuídos somada às cargas de veículos elétricos, de caráter extremamente estocástico, impacta a dinâmica da rede e exige a aplicação de técnicas de otimização para garantir o melhor emprego desses ativos. Dessa forma, o presente trabalho propõe dois métodos híbridos de otimização, o
método de Algoritmos Genéticos - Pontos Interiores e o método de Lobos Cinzentos - Pontos Interiores, duas técnicas que combinam métodos metaheurísticos, responsáveis por realizar a alocação de estações de carregamento de veículos elétricos e geradores distribuídos na rede, com um método clássico, responsável por definir o despacho econômico dos geradores, visando a minimização das perdas operacionais do sistema. Ambos os métodos se mostraram eficazes com resultados semelhantes, reduzindo o custo operacional em 13,107% e 13,113%, respectivamente.
Palavras-chave: Programação Não Linear; Algoritmo Genético; Despacho
Econômico; Lobos Cinzentos; Geração Distribuída; Veículos Elétricos.
