Otimização Multiobjetivo de Black Start em Microrredes com Inserção de Geração Distribuída Intermitente
Nome: JOÃO CARLOS DE JESUS MONTEIRO
Tipo: Dissertação de mestrado acadêmico
Data de publicação: 17/06/2021
Orientador:
Nome |
Papel |
|---|---|
| HELDER ROBERTO DE OLIVEIRA ROCHA | Co-orientador |
| JUSSARA FARIAS FARDIN | Orientador |
Banca:
| Nome |
Papel |
|---|---|
| HELDER ROBERTO DE OLIVEIRA ROCHA | Coorientador |
| JUSSARA FARIAS FARDIN | Orientador |
| LUCAS FRIZERA ENCARNAÇÃO | Examinador Externo |
| WANDERLEY CARDOSO CELESTE | Examinador Externo |
Resumo: A inserção de fontes distribuídas renováveis de energia em redes de distribuição e transmissão tem gerado análises técnicas do impacto da inserção, sobre os diversos aspectos do funcionamento destas redes. O processo de Black Start (recuperação da rede após parada total sem referência externa) está entre os procedimentos que podem ser alterados conforme as redes são modificadas, devido ao fato de que as novas fontes inseridas podem mudar a dinâmica deste procedimento. Neste trabalho, procura-se obter, por meio de um sistema de previsão de dados atmosféricos baseado em redes
neurais ELM (Extreme Learning Machine) e do otimizador multiobjetivo MOGWO (MultiObjective Grey Wolf Optimizer), as curvas de Pareto com as sequências otimizadas de comutação das cargas e fontes para os alimentadores 13 e 34 nós IEEE modificados para atuarem como microrredes. A rede neural ELM foi empregada para obter os valores de velocidade do vento e de irradiação solar, com antecedência de 24 horas, valores estes que serão utilizados como dados de entrada nos modelos de geradores, eólicos e fotovoltaicos, inseridos nas microrredes. A função objetivo utilizada pelo algoritmo de otimização procura obter a sequência de conexão dos elementos à microrrede com a menor perturbação no sinal de tensão e frequência durante a recuperação. Foram utilizados dois indicadores para análise das perturbações: IAE (Integral Absolute Error) e ITAE (Integral of Time Multiplied by absolute error). Foram simulados os períodos de maior e menor geração para um dia aleatório e analisados seus resultados.
