Plano Base Mestrado - Igor Sabreu

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Fase 1: Revisão Bibliográfica e Definição de Ferramentas
· Levantamento do Estado da Arte: Revisar a literatura recente sobre alocação de Geração Distribuída (GD), otimização multiobjetivo (algoritmos como NSGA-II, MOEA/D, SPEA2) e índices de confiabilidade.
· Seleção do Algoritmo Evolucionário: Escolher o algoritmo base e definir linguagens/softwares de simulação (ex: Python, MATLAB, OpenDSS ou MATPOWER).
Fase 2: Modelagem do Sistema Teste (Baseado no PDF)
· Implementação da Topologia: Modelar as 24 barras, as 38 linhas/autotransformadores e os geradores existentes.
· Modelagem de Carga: Utilizar o modelo cronológico de carga do PDF, que define os picos semanais , ciclos diários e horários , resultando em um modelo de 8736 horas.
· Parâmetros de Confiabilidade Base: Incorporar os dados de probabilidade de falha, incluindo a Taxa de Falha Forçada (FOR) dos geradores, Tempo Médio Até Falha (MTTF) e Tempo Médio de Reparo (MTTR). Para as linhas de transmissão, inserir as taxas de falha forçada (permanentes e transitórias) e as durações das falhas.
Fase 3: Modelagem da Geração Distribuída (GD)
· Caracterização da GD: Definir quais tecnologias de GD serão utilizadas (ex: fotovoltaica, eólica, biomassa) e seus modelos probabilísticos de geração.
· Restrições Físicas e Operacionais: Estabelecer os limites de capacidade de injeção de GD em cada barra, respeitando as classificações de longo prazo, curto prazo e normais das linhas.
Fase 4: Formulação do Problema Multiobjetivo
· Variáveis de Decisão (Cromossomos): O local (qual das 24 barras) e o tamanho (capacidade em MW) das unidades de GD a serem alocadas.
· Funções Objetivo:
1. Maximizar a Confiabilidade: Minimizar índices como a Energia Não Suprida Esperada (EENS) ou o Loss of Load Probability (LOLP).
2. Minimizar Custos: Reduzir perdas ativas do sistema ou custos operacionais, baseando-se nos custos de combustível fornecidos no PDF.
3. (Opcional) Melhoria do Perfil de Tensão: Minimizar os desvios de tensão, considerando que o sistema atua com um fator de potência assumido de 98%.
· Restrições: Limites térmicos das linhas , limites de tensão nas barras, balanço de potência (AC ou DC load flow ) e limites de geração de energia reativa.
Fase 5: Simulação, Avaliação e Análise de Resultados
· Simulação do Caso Base: Rodar o fluxo de carga e a análise de confiabilidade para o sistema original, sem a inserção da GD, para estabelecer os benchmarks. O sistema teste já foi projetado para ter uma confiabilidade propositalmente menor, facilitando a visualização de melhorias.
· Execução do Algoritmo Evolucionário: Aplicar o algoritmo para encontrar a Fronteira de Pareto, que mostrará as soluções de compromisso (trade-offs) entre maximizar confiabilidade e minimizar custos/perdas.
· Tomada de Decisão (MCDM): Aplicar um método de tomada de decisão multicritério (ex: TOPSIS, AHP) para escolher a melhor solução dentro da Fronteira de Pareto.
· Análise de Contingências: Validar a solução escolhida submetendo o sistema a contingências (saída de linhas críticas ou geradores) para atestar a robustez da alocação da GD.