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ALOCAÇÃO DE GERAÇÃO DISTRIBUÍDA EM SISTEMAS DE DISTRIBUIÇÃO DE ENERGIA ELÉTRICA VIA TÉCNICA DE OTIMIZAÇÃO BIOINSPIRADA
Última alteração: 2021-09-26
Resumo
https://youtu.be/fY7HGo0njVg
Com as crescentes preocupações ambientais e a busca por um uso racional da energia, a expansão da Geração Distribuída (GD) tem ocorrido de maneira exponencial. Ademais, a GD pode ser utilizada para aprimorar aspectos técnicos das redes de distribuição, como a estabilidade da tensão, a reserva de geração, a minimização de perdas elétricas e, consequentemente, propiciar tarifas elétricas justas. No entanto, é importante selecionar o tamanho e o local adequados de uma GD para que o sistema de energia possa utilizar ao máximo os benefícios obtidos com essa instalação. Neste contexto, este trabalho propôs uma abordagem para a alocação e dimensionamento ótimos de unidades de GD via técnica de otimização bioinspirada, de forma a reduzir as perdas na rede elétrica. Para lidar com o problema de planejamento da GD foi utilizada a técnica Coyote Optimization Algorithm (COA). Após as simulações, viu-se que a alocação de GD, em determinados locais do sistema, levaram a uma redução importante das perdas elétricas.
Com as crescentes preocupações ambientais e a busca por um uso racional da energia, a expansão da Geração Distribuída (GD) tem ocorrido de maneira exponencial. Ademais, a GD pode ser utilizada para aprimorar aspectos técnicos das redes de distribuição, como a estabilidade da tensão, a reserva de geração, a minimização de perdas elétricas e, consequentemente, propiciar tarifas elétricas justas. No entanto, é importante selecionar o tamanho e o local adequados de uma GD para que o sistema de energia possa utilizar ao máximo os benefícios obtidos com essa instalação. Neste contexto, este trabalho propôs uma abordagem para a alocação e dimensionamento ótimos de unidades de GD via técnica de otimização bioinspirada, de forma a reduzir as perdas na rede elétrica. Para lidar com o problema de planejamento da GD foi utilizada a técnica Coyote Optimization Algorithm (COA). Após as simulações, viu-se que a alocação de GD, em determinados locais do sistema, levaram a uma redução importante das perdas elétricas.
Palavras-chave
Fluxo de carga. Geração distribuída. Minimização de perdas. Otimização bioinspirada.