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This paper proposes a solver-friendly model for disjoint, non-smooth, and nonconvex optimal power flow (OPF) problems. The conventional OPF problem is considered as a nonconvex and highly nonlinear problem for which finding a high-quality solution is a big challenge. However, considering practical logic-based constraints, namely multiple-fuel options (MFOs) and prohibited operating zones (POZs), jointly with the non-smooth terms such as valve point effect (VPE) results in even more difficulties in finding a near-optimal solution. In complex problems, the nonlinearity itself is not a big issue in finding the optimal solution, but the nonconvexity does matter and considering MFO, POZ, and VPE increase the degree of nonconvexity exponentially. Another primary concern in practice is related to the limitations of the existing commercial solvers in handling the original logic-based models. These solvers either fail or show intractability in solving the equivalent mixed integer nonlinear programming (MINLP) models. This paper aims at addressing the existing gaps in the literature, mainly handling the MFOs and POZs simultaneously in OPF problems by proposing a solver-friendly MINLP (SF-MINLP) model. In this regard, due to the actions that are done in the pre-solve step of the existing commercial MINLP solvers, the most adaptable model is obtained by melting the primary integer decision variables, associated with the feasible region, into the objective function. For the verification and didactical purposes, the proposed SF-MINLP model is applied to the IEEE 30-bus system under two different loading conditions, namely normal and increased, and details are provided. The model is also tested on the IEEE 118-bus system to reveal its effectiveness and applicability in larger-scale systems. Results show the effectiveness and tractability of the model in finding a high-quality solution with high computational efficiency.

There is an increasing concern about controlling and reducing carbon emissions in power systems. In this regard, researchers have focused on managing emissions on the generation side, which is the main source of emissions. Considering emission limits on the generation side results in an increase in locational marginal prices that negatively affects social welfare. However, carbon emissions are a by-product of electricity generation that is used to satisfy the demands on the consumer side. Consequently, demand side emission control may not be achieved if only generation is taken into account. In order to fill this existing gap, in this paper, a demand-side management approach aiming at carbon footprint control is proposed. First, the carbon footprint is allocated among the consumers using an improved proportional sharing theorem method. Each consumer learns about their real-time carbon footprint, excess carbon footprint, and the incurred surcharge tax. Then, demands are adjusted via a proper adjustment procedure. This provides enough information for consumers where demand management may result in carbon footprint and demand reductions as well as the exemption of incurred taxes. Profit analysis for both generation and demand sides is carried out to show the effectiveness of the proposed framework using two illustrative case studies. The results obtained, compared with existing policies such as carbon cap, cap-and-trade, and carbon tax, prove the fairness and the advantages of the proposed model for both the demand and the generation sides.

Submitted by Rafael Borges Rodrigues (rodrigues.unesp@gmail.com) on 2022-02-01T18:24:24Z No. of bitstreams: 1 rodrigues_rb_me_ilha.pdf: 1755675 bytes, checksum: aef531ab956ecf6d6237c70c6f937ef7 (MD5) Approved for entry into archive by Joao Josue Barbosa (joao.barbosa@unesp.br) on 2022-02-01T18:40:45Z (GMT) No. of bitstreams: 1 rodrigues_rb_me_ilha.pdf: 1755675 bytes, checksum: aef531ab956ecf6d6237c70c6f937ef7 (MD5) Made available in DSpace on 2022-02-01T18:40:45Z (GMT). No. of bitstreams: 1 rodrigues_rb_me_ilha.pdf: 1755675 bytes, checksum: aef531ab956ecf6d6237c70c6f937ef7 (MD5) Previous issue date: 2022-01-11 A alocação de dispositivos de manobra e proteção em redes de distribuição de energia elétrica possibilita a melhoria dos índices de continuidade, aumenta o faturamento das empresas distribuidoras com a redução da energia não suprida e preserva a sua imagem junto à sociedade. A alocação otimizada destes dispositivos traz também benefícios para os consumidores que são supridos com energia de qualidade e reduzido número de interrupções. Consumidores prioritários como hospitais que realizam procedimentos essenciais à vida, residências com pessoas portadoras de doenças que necessitam de aparelhos alimentados por energia elétrica e em estabelecimentos que possuem produtos perecíveis devem ter elevado índice de confiabilidade no fornecimento de energia. Até mesmo em propriedades rurais, há segmentos altamente dependentes da energia elétrica, como é o caso dos produtores de leite e avicultores que precisam manter a temperatura dos produtos rigorosamente controlada. Neste trabalho propõe-se uma metodologia para alocação otimizada de dispositivos de manobra e proteção em redes radiais de distribuição, utilizando um algoritmo baseado na meta-heurística de Otimização Colônia de Formigas (ACO – Ant Colony Optimization). Considera-se na função objetivo a minimização do custo da energia não suprida e investimentos em equipamentos, respeitando as restrições técnicas de coordenação dos dispositivos de proteção e índices de continuidade do sistema. Os resultados obtidos através de simulações de um alimentador real de 134 barras são apresentados e discutidos. The allocation of switching and protection devices in electric energy distribution networks makes it possible to improve continuity rates, increases the billing of distribution companies with the reduction of non-supplied energy and preserves their image in society. The optimized allocation of these devices also brings benefits to consumers who are supplied with quality energy and a reduced number of interruptions. Priority consumers such as hospitals that perform procedures essential to life, homes with people with illnesses who need appliances powered by electricity and establishments that have perishable products must have a high level of reliability in energy supply. Even on rural properties, there are segments that are highly dependent on electricity, such as milk producers and poultry farmers who need to keep the temperature of their products strictly controlled. This work proposes a methodology for the optimized allocation of switching and protection devices in radial distribution networks, using an algorithm based on the Ant Colony Optimization (ACO) meta-heuristic. The objective function aims to minimize the cost of nonsupplied energy and investments in equipment, respecting the technical restrictions of coordination of protection devices and system continuity indices. The results obtained through simulations of a real 134 nodes feeder are presented and discussed.

Submitted by Raiane da Silva Santos (raiane.santos@unesp.br) on 2022-09-27T12:08:22Z No. of bitstreams: 1 levano_vergara_dr_ilha.pdf: 10090883 bytes, checksum: 52c84357cb782fddd6cd32741ba477d6 (MD5) Approved for entry into archive by Raiane da Silva Santos (raiane.santos@unesp.br) on 2022-09-27T13:24:38Z (GMT) No. of bitstreams: 1 levano_vergara_dr_ilha.pdf: 10090883 bytes, checksum: 52c84357cb782fddd6cd32741ba477d6 (MD5) Made available in DSpace on 2022-09-27T13:24:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 levano_vergara_dr_ilha.pdf: 10090883 bytes, checksum: 52c84357cb782fddd6cd32741ba477d6 (MD5) Previous issue date: 2022 Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) A grande quantidade de interrupções de fornecimento elétrico é devido às falhas que ocorrem nos sistemas de distribuição. Para minimizar os efeitos que uma falta simples pode ocasionar em termos de interrupção de serviço, as empresas distribuidoras de energia têm adotado a solução técnica de operar suas redes de distribuição de forma fracamente malhada. A análise do efeito destas faltas em sistemas de distribuição é realizada através do cálculo de curto-circuito. O cálculo de curto-circuito determina a magnitude da corrente que um sistema é capaz de produzir em situações de faltas, sendo utilizado para a seleção e dimensionamento de equipamentos, assim como para estabelecer uma adequada seletividade e coordenação da proteção. Para obter valores exatos no cálculo das correntes de curtos-circuitos é necessário o cálculo de fluxo de potência pré-falta e considerar modelos exatos dos componentes conectados na rede, como o gerador síncrono. Estes modelos são importantes para estudos onde é necessário observar o desequilíbrio nas variáveis de estado como ocorre num sistema de distribuição, que é inerente e construtivamente desequilibrado. Para diferentes aplicações em sistemas de distribuição, nas quais são utilizados os cálculos de fluxo de potência e curto-circuito, é necessária uma modelagem trifásica dos elementos, porque os sistemas de distribuição modernos e reais caracterizam-se por serem trifásicos, desbalanceados e apresentar geração distribuída. O método clássico de cálculo de curtocircuito é baseado no método de componentes simétricas, que desconsidera o acoplamento inerente em sistemas de distribuição trifásicos desbalanceados. Neste trabalho, propõem-se novos algoritmos para o cálculo de fluxo de potência e corrente de curto-circuito em sistemas de distribuição trifásicos, malhados e desbalanceados, considerando os acoplamentos magnéticos. A validação destes algoritmos é realizada através de uma metodologia desenvolvida para localização de faltas em redes de distribuição que utiliza algoritmos de fluxo de potência e cálculo de correntes de curtos-circuitos, e que exige precisão e qualidade dos resultados fornecidos por estes algoritmos. Resultados são obtidos para um sistema de 135 barras comumente utilizado na literatura que comprovam a eficiência e adequação dos algoritmos e modelos desenvolvidos nestes trabalhos para aplicações em controle e planejamento de sistemas elétricos de distribuição. Large supply energy service disruption is mainly caused due to faults and system failure in the electrical distribution network. Particularly, faults effects mitigation in terms of supply energy service disruption has been widely addressed by weakly meshed distribution networks in utilities. The fault study for electrical distribution networks is carried out by the short-circuit analysis. The short-circuit analysis provides information of the magnitude of the short-circuit current that the distribution network is capable to produce when it comes to fault occurrence. This current information serves for selection and equipment dimension as well as coordination and selectivity of device protection. This short-current magnitude requires a computation of a pre-fault power flow analysis and an accurate representation of power system elements such as the synchronous generator. The importance of these elements modelling relies on the fact that an electrical distribution network is inherently unbalanced, thus, a detailed representation of these elements provides a better understanding of their unbalance in variables state. Therefore, a three-phase representation of the electrical distribution network becomes essential for a power flow analysis and shortcircuit analysis. Moreover, a modern three-phase power system is an unbalanced system integrated with distributed generation. A well-known method for short-circuit analysis is based on symmetrical component computation. This method considers an inherent coupling for the unbalanced three-phase electrical distribution network. In this pathway, this work contribution is to propose novel algorithms for power flow computation and short-circuit analysis for unbalanced-meshed considering magnetic coupling in electrical distribution networks. The assessment of the proposed method is carried out by developing a methodology for fault location in electrical distribution networks using power flow computation algorithms as well as the short-circuit analysis aiming high quality and accuracy results. Tests in a well-known 135-bus electrical distribution system validate the efficiency and adequacy of the proposed method and algorithms for control applications and planning of the electrical distribution network. CAPES: 001

Submitted by Jairo Gonzalo Yumbla Romero (jairo.yumbla@unesp.br) on 2021-10-15T23:02:22Z No. of bitstreams: 1 DISSERTAÇÃO JAIRO GONZALO.pdf: 2382327 bytes, checksum: 5e9d8a4f8dc63a9a2c21636482dd2bfb (MD5) Approved for entry into archive by Joao Josue Barbosa (joao.barbosa@unesp.br) on 2021-10-16T13:05:00Z (GMT) No. of bitstreams: 1 yumbla_romero_jg_me_ilha.pdf: 2382327 bytes, checksum: 5e9d8a4f8dc63a9a2c21636482dd2bfb (MD5) Made available in DSpace on 2021-10-16T13:05:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 yumbla_romero_jg_me_ilha.pdf: 2382327 bytes, checksum: 5e9d8a4f8dc63a9a2c21636482dd2bfb (MD5) Previous issue date: 2021-08-26 Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) As redes modernas de distribuição de energia elétrica são redes ativas que possuem recursos energéticos distribuídos desenhados para injetar e armazenar energia de forma estratégica. Para o planejamento da operação de curto prazo deve ser considerada a natureza estocástica das variáveis envolvidas nos modelos matemáticos com vistas a obter resultados realistas e aplicáveis pelas empresas distribuidoras. Neste trabalho é apresentada uma metodologia para solução do problema de reconfiguração de sistemas ativos de distribuição, que possuem geração distribuída renovável fotovoltaica e não renovável, bancos de capacitores e bancos de baterias para o armazenamento de energia. A variabilidade que apresentam as cargas e a geração distribuída fotovoltaica, é analisada através de uma janela de tempo preestabelecida. Essa variabilidade é obtida após o processamento de dados históricos através do método de agrupamento K-means, que permite a criação de cenários representativos com os valores dos parâmetros aleatórios. O problema de reconfiguração, do ponto de vista da programação matemática, é de alta complexidade devido à natureza das variáveis e a não linearidade das restrições. A solução é de natureza computacional complexa para sistemas reais de grande porte mesmo através do uso de softwares comerciais. Para contornar estes problemas e oferecer contribuições ao estado da arte com relação a uma nova técnica de solução, propõe-se uma metodologia que aproveita as características da programação matemática baseada em otimização clássica, na estrutura de um algoritmo metaheurístico, sendo que esta integração de otimização clássica e metas-heurísticas, é conhecida como técnica matheuristica. Neste caso, é usada a linguagem AMPL e o solver CPLEX, para implementar um processo de busca tabu que evolui de maneira iterativa obtendo soluções vizinhas. Para demonstrar a eficiência e escalabilidade desta metodologia, apresenta-se uma comparação entre os resultados fornecidos pelo algoritmo proposto e o uso do solver CPLEX. Os testes são realizados com os sistemas de 69, 136 e 880 barras, encontrados na literatura especializada The modern electrical distribution networks are active systems that have distributed energy resources designed to inject and store energy strategically. In addition, for the short-term operation planning, the stochastic nature of the variables involved in the mathematical models must be considered, with the purpose to obtaining realistic results applicable by the companies. This work presents a methodology to solve the problem of reconfiguration of active distribution systems, equipped with the following photovoltaic and dispatchable distributed generation, capacitor banks and battery banks for energy storage. The variability of loads and distributed photovoltaic generation is analyzed through a pre-established time window. This variability is obtained after processing historical data through the K-means clustering method, which allows the creation of representative scenarios with random parameter values. The reconfiguration problem, from the point of view of mathematical programming, is highly complex due to the mixed nature of the variables and the non-linearity of the constraints. The solution is computationally complex for large real systems even using commercial software. To circumvent these problems and offer contributions to the state of the art regarding a new solution technique, a new methodology is proposed. It takes advantage of the characteristics of mathematical programming based on classical optimization, within of the structure of a metaheuristic algorithm. Thereby, a matheuristic technique is obtained due to the interact of mathematical programming and metaheuristics. In this case, the AMPL language and the CPLEX solver are used to implement a tabu search process that iteratively evolves obtaining neighboring solutions. To demonstrate the efficiency and scalability of this methodology, a comparison between the results provided by the proposed algorithm and the commercial solver CPLEX is presented. The tests are carried out with the 69, 136 and 880 bus systems, found in the specialized literature. CAPES: 001

Submitted by João Paulo Marques Tavares (jp.tavares@unesp.br) on 2021-05-22T03:42:41Z No. of bitstreams: 1 tavares_jpm_feis.pdf: 3711059 bytes, checksum: 262ea720a4dfe27a4369742d30906d8a (MD5) Approved for entry into archive by Raiane da Silva Santos (raiane.santos@unesp.br) on 2021-05-26T15:23:29Z (GMT) No. of bitstreams: 1 tavares_jpm_me_ilha.pdf: 3711059 bytes, checksum: 262ea720a4dfe27a4369742d30906d8a (MD5) Made available in DSpace on 2021-05-26T15:23:29Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tavares_jpm_me_ilha.pdf: 3711059 bytes, checksum: 262ea720a4dfe27a4369742d30906d8a (MD5) Previous issue date: 2021-03-25 Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) Em condições ambientais adversas, os sistemas de distribuição de energia ficam mais suscetíveis à contingências severas. Nestes cenários, torna-se necessário uma intervenção rápida e precisa, para restaurar o fornecimento de energia aos consumidores afetados enquanto as equipes especializadas realizam a manutenção do sistema. Nesse contexto, o objetivo do trabalho é desenvolver uma metodologia capaz de elaborar um plano de ação para restauração de redes de distribuição, considerando a presença de geradores distribuídos, sistemas de armazenamento de energia, programas de resposta à demanda e a formação de microrredes flexíveis na operação do estado restaurativo. Para alcançar esse objetivo, a rede de distribuição e os equipamentos nela inseridos são modelados através de um fluxo de potência ótimo, que visa reduzir o custo de operação do sistema operando no estado restaurativo. Desse modo, é possível avaliar os impactos e a factibilidade das ações de controle a serem executadas no processo de restauração. Com o intuito de determinar o conjunto de operações capazes de otimizar a operação no estado restaurativo, a metodologia proposta divide o processo de elaboração do plano em dois estágios de solução. No primeiro estágio de solução, determina-se a topologia de operação no estado restaurativo utilizando uma meta-heurística de busca de vizinhança variável (VNS – do inglês, variable neighbourhood search). Na etapa de busca do algoritmo VNS, utiliza-se uma abordagem que combina os procedimentos de busca, inerentes aos algoritmos VNS, e técnicas de otimização clássica, possibilitando determinar, ainda no primeiro estágio, o conjunto de operações ótimas de controle dos equipamentos operando no estado restaurativo. No segundo estágio de solução, determina-se a sequência de operações que conduzem a rede da topologia pós-falta à topologia de operação no estado restaurativo, estabelecida no primeiro estágio de solução. O segundo estágio é solucionado por meio de uma heurística cujas adaptações, realizadas neste trabalho, possibilitam a formação gradual de microrredes. A metodologia implementada computacionalmente é avaliada em diferentes cenários para os sistemas testes de 33 e 136 barras, que são disponibilizados na literatura. Os resultados evidenciam a capacidade da metodologia proposta em fornecer um plano de ações factível e capaz de otimizar a operação da rede no estado restaurativo, considerando a presença de recursos energéticos distribuídos e a formação dinâmica de microrredes. In adverse environmental conditions, the power distribution systems are susceptible to severe contingencies. In these conditions, an outage scenario must be treated quickly and accurately to restore the power supply while the crews repair the network. In this context, this work proposes a network restoration method that taking into account in the model the presence of distributed generators, energy storage systems, demand response programs, and the formation of dynamic microgrids. The distribution network and the equipment are modeled through an optimum power flow, which aims to reduce the operational cost of the distribution system in the restorative state. In this way, it is possible to assess the impacts and feasibility of the control actions to be carried out in the restoration process. To determine the set of control actions that optimize the network in restorative state, the proposed methodology divides the solution process into two stages. In the first solution stage, the topology of operation in the restorative state is determined using a variable neighborhood search meta-heuristic (VNS). In the search stage of the VNS algorithm is used a matheuristic approach, making it possible to determine the set of optimal control actions of the equipment operating in the restorative state. The switching sequence that lead the network from the post-fault topology to the restorative state topology, established in the first solution stage, is determined in the second solution stage, that solved by a heuristic that allows the gradual formation of the microgrids. The implemented methodology is evaluated in different scenarios for the 33-nodes and 136-nodes test feeders, available in the literature. The results show the capacity of the proposed methodology to provide a feasible restoration solution that can optimize the operation of the network, considering the presence of distributed energy resources and the dynamic formation of microgrids. FAPESP: 2015/21972-6 FAPESP: 2019/03331-4 CAPES: 001

Submitted by Wmerson Claro De Oliveira (wmerson14webing@gmail.com) on 2020-12-04T23:16:15Z No. of bitstreams: 1 Dissertação_FINAL.pdf: 1311275 bytes, checksum: bcb1a991b0003024a9d13d1cf98b5705 (MD5) Approved for entry into archive by Raiane da Silva Santos (raiane.santos@unesp.br) on 2020-12-07T19:02:24Z (GMT) No. of bitstreams: 1 oliveira_wc_me_ilha.pdf: 1311275 bytes, checksum: bcb1a991b0003024a9d13d1cf98b5705 (MD5) Made available in DSpace on 2020-12-07T19:02:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 oliveira_wc_me_ilha.pdf: 1311275 bytes, checksum: bcb1a991b0003024a9d13d1cf98b5705 (MD5) Previous issue date: 2020-10-23 Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) Council on International Educational Exchange (CIEE) Czech Science Foundation (GACR) Department of Atomic Energy (DAE) Department of Science and Technology (DST) Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) Deutscher Akademischer Austauschdienst (DAAD) Earthwatch Institute Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (EMBRAPA) Engineering and Physical Sciences Research Council (EPSRC) European Regional Development Fund (ERDF) Financiadora de Estudos e Projetos (FINEP) Neste trabalho é proposto o desenvolvimento de uma ferramenta computacional para resolver o problema de fluxo de potência ótimo probabilístico. A função objetivo do problema considera simultaneamente a minimização de custos de geração e gases de efeito estufa. O modelo matemático contempla o despacho ótimo dos geradores despacháveis (hidráulicos e térmicos) e não despacháveis (geração eólica e fotovoltaica), controle da posição dos taps dos transformadores, e da ativação de compensação reativa shunt, além das incertezas das cargas e das fontes de energia não renováveis. As incertezas no comportamento do sistema são modeladas usando o método de estimação por pontos 2m+1. A formulação do problema de fluxo de potência ótimo (FPO) é um problema de programação não linear inteiro misto, multiobjetivo, não convexo e probabilístico. Para resolver este problema eficientemente é proposto um algoritmo matheurístico, que combina o modelo clássico não linear de FPO e a meta-heurística Variable Neighborhood Descent (VND). Para validar o algoritmo proposto, foram testados sistemas da literatura especializada em dois tipos de testes: o primeiro é dividido em duas partes e os resultados são comparados com um solver comercial, na parte 01 são testados diversos sistemas com número de barras que vão de 14 até 4661, considerando um problema mono-objetivo. Na parte 02 são testados os sistemas pglib_opf_case118_ieee e pglib_opf_case300_ieee considerando um problema multiobjetivo determinístico. O segundo tipo de teste considera um problema multiobjetivo probabilístico, que envolve as incertezas das variáveis de entrada, dos parâmetros que definem o comportamento da demanda e das fontes de geração renováveis. Os resultados obtidos com os testes realizados, usando a implementação computacional nos sistemas de testes, mostram a eficiência desta metodologia. This work proposes the development of a computational tool to solve the probabilistic optimal power flow problem. The objective function of the problem simultaneously considers the minimization of generation costs and greenhouse gases. The mathematical model includes the optimal dispatch of dispatchable (hydraulic and thermal) generators and non-dispatchable (wind and photovoltaic) generators, control of the position of the transformer taps, and the activation of reactive shunt compensation, in addition to the uncertainties of the cargo and non-renewable energy sources. Uncertainties in the behavior of the system are modeled using the 2m + 1 point-estimate method. The formulation of the FPO problem is a mixed integer non-linear (PNLIM), multi-objective, non-convex and probabilistic problem. To solve this problem efficiently, a matheuristic algorithm is proposed, combining the classic non-linear FPO model and the Variable Neighborhood Descent (VND) metaheuristic. To validate the proposed algorithm, systems in the specialized literature were tested in two types of tests: the first test is divided into two parts and the results are compared with a commercial solver, in part 01 several systems are tested with number of bars ranging from 14 to 4661, considering a mono-objective problem. In part 02, the pglib_opf_case118_ieee and pglib_opf_case300_ieee systems are tested considering a deterministic multiobjective problem. The second type of test considers a probabilistic multiobjective problem, which involves the uncertainties of the input variables, parameters that define the load and renewable sources behavior. The results obtained with the tests performed, using the computational implementation in the test systems, show the efficiency of this methodology. CNPq: 164751/2018-1

CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior O presente trabalho propõe uma metodologia para o planejamento ótimo da expansão de sistemas de distribuição de energia elétrica com a representação de incertezas sobre demanda de carga e geração distribuída associada à energia eólica. O critério de planejamento consiste na minimização de custos relacionados a investimento, operação, emissão de dióxido de carbono e confiabilidade. O custo de confiabilidade refere-se à energia não-suprida, utilizando-se o critério ‘N-1’ para trechos de rede e verificando-se o impacto de defeitos permanentes isolados através de uma estratégia de restauração, que depende diretamente da quantidade e da localização dos dispositivos de proteção e manobra na rede. O problema é modelado como sendo de programação não linear inteira mista e solucionado através da técnica metaheurística de otimização bioinspirada denominada Sistemas Imunológicos Artificiais. As decisões de planejamento envolvem: expansão de subestações existentes e/ou construção de novas, recondutoramento de trechos existentes pela troca do tipo de cabo e/ou construção de novos trechos, instalação de unidades de geração distribuída eólica em barras candidatas, alocação de chaves seccionadoras, reconfiguração da rede e definição das coordenadas geográficas ótimas para construção das novas subestações, além do roteamento ótimo de trechos entre as subestações e os pontos de carga. A localização de novas subestações e a construção dos trechos de ligação levam em consideração um sistema de informações geográficas que impõem ao problema um conjunto de restrições físicas de roteamento, como a existência de obstáculos naturais e caminhos de passagem de alto custo. Para a representação de incertezas, dois métodos são aplicados e comparados: uma técnica intervalar baseada em um fluxo de potência intervalar e um método estocástico baseado no estabelecimento de cenários prováveis. Restrições de rede são consideradas, como limites de corrente nos trechos, tensão nodal e potência fornecida pelas subestações, além da radialidade e conectividade das topologias candidatas. A principal contribuição da metodologia intervalar proposta está na forma eficiente de representação e avaliação de incertezas em uma única etapa, ao invés da utilização de várias avaliações determinísticas da metodologia estocástica baseada em cenários. Resultados numéricos são apresentados para sistemas teste conhecidos da literatura e demonstram o potencial da metodologia intervalar proposta na modelagem de incertezas. This work proposes an approach for optimal expansion planning of electrical energy distribution system with the modeling of uncertainties over load demand and wind-based distributed generation. The planning criterion is the minimization of costs related to investment, operation, carbon dioxide emission and reliability, as well as uncertainties over load demand and. The reliability cost is related to the energy not supplied, by using the ‘N-1’ criterion for network sections and evaluating the impact of isolated permanent faults through a restoration strategy, which depends directly on the number and location of protection and switching devices on the network. The problem is modeled as mixed-integer non-linear programming and solved through the bioinspired optimization meta-heuristic technique called Artificial Immune System. The planning decisions involve: expansion of existing substations and/or construction of new ones, retrofitting existing feeders by replacing cables and/or construction of new ones, installation of wind distributed generators in candidate buses, allocation of sectionalizing switches, network reconfiguration and defining the optimal geographical coordinates for the construction of new substations, as well as the optimal feeder routing between the substations and the load points. The new substations location and the construction of the connecting feeders take into account a geographical information system that imposes a set of physical routing constraints on the problem, such as the existence of natural obstacles and high-cost paths. For the uncertainties representation, two methods are applied and compared: an interval technique through an interval power flow and a scenariobased approach. Network constraints are considered, as the limits of current, voltage and power from substations, as well as the obtaining of radial and connected topology. The main contribution of the proposed interval methodology consists of handling the uncertainties in an efficient manner through a single step, instead of the several deterministic evaluations of the scenario-based approach. Numerical results are presented for well-known test systems and show the potentials of the proposed interval approach.

CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior Este trabalho apresenta os algoritmos desenvolvidos para resolução do problema de Planejamento da Expansão de Sistemas de Transmissão de Energia Elétrica (PET). O trabalho inclui no PET as incertezas relativas à geração de energia eólica e demanda. Adicionalmente, o critério de segurança "N-1" e o suporte de potência reativa são considerados na formulação não-linear inteira mista característica do problema PET. Para tanto, foi desenvolvido um Algoritmo Híbrido Eficiente (AHE), que consiste em um Redutor do Espaço de Busca (REB) e um Algoritmo Modificado Bioinspirado no comportamento de morcegos (AMB). Complementarmente, foi desenvolvido um algoritmo Heurístico CC-CA (HCCCA) para resolver o problema do PET considerando a rede CA e o suporte de potência reativa. O HCCCA resolve o PET utilizando o modelo CC de rede e o planejamento de reativo é resolvido utilizando o modelo de rede CA. O PET vai sendo ajustado iterativamente até que o sistema CA opere sem corte de carga e dentro dos limites operativos. Os sistemas Garver, IEEE 24-Barras e o sistema Sul equivalente brasileiro são utilizados para mostrar o desempenho dos métodos desenvolvidos. This work presents the obtained results and experiences to solve the problem of Transmission Expansion Planning (TEP). The work includes in TEP the uncertainties related to wind power generation and the active power demand. Additionally, the safety criterion "N-1" and the reactive power support are considered in the mixed integer nonlinear formulation that is the main characteristic of the TEP problem. For that, an Efficient Hybrid Algorithm (EHA) was developed, which consists of a Search Space Reducer (SER) and a Modified Bioinspired Algorithm based on in bat behavior (MBA). In addition, a Heuristic CC-AC algorithm (HCCAC) was developed to solve the TEP problem considering the AC network and the reactive power support. HCCAC solves TEP using the CC network model and reactive planning is solved by using the AC network model. The TEP is being adjusted iteratively until the AC system operates without load shedding and within the operating limits. The Garver systems, IEEE 24-Bus and the equivalent Brazilian South system are used to show the performance of the proposed methodology

Submitted by Juan Manuel Home Ortiz (juanmanuelhome@gmail.com) on 2019-03-06T18:48:39Z No. of bitstreams: 1 Tese_Juan_Home1.pdf: 4420334 bytes, checksum: 1025be6f0a8badb2c8f08d15709abf80 (MD5) Approved for entry into archive by Cristina Alexandra de Godoy null (cristina@adm.feis.unesp.br) on 2019-03-07T12:15:39Z (GMT) No. of bitstreams: 1 homeortiz_jm_dr_ilha.pdf: 4011619 bytes, checksum: f2f3f5d226f898eaff149bbc9417de5e (MD5) Made available in DSpace on 2019-03-07T12:15:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1 homeortiz_jm_dr_ilha.pdf: 4011619 bytes, checksum: f2f3f5d226f898eaff149bbc9417de5e (MD5) Previous issue date: 2019-01-25 Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) Neste trabalho propõem-se formulações matemáticas e metodologias para resolver o problema de planejamento da expansão e operação de sistemas de distribuição de energia elétrica de longo prazo com instalação de geração distribuída despachável, renovável e dispositivos armazenadores de energia, considerando as incertezas nos parâmetros e variáveis envolvidas no comportamento do sistema. No modelo de otimização desenvolvido considera- se uma formulação com espaço de busca convexo como um problema de programação cônica inteira de segunda ordem. Como primeira metodologia de solução para o modelo matemático proposto, usam-se solvers de otimização comerciais através de linguagem de programação matemática. Em segundo lugar é proposta a técnica de otimização meta-heurística VND combinada com um solver de otimização para resolver o modelo de otimização desenvolvido. Os algoritmos e modelos matemáticos de otimização usados para resolver o planejamento de sistemas de distribuição são implementados em AMPL e testados em sistemas presentes na literatura. Finalmente são comparadas as metodologias segundo a solução obtida e desempenho em tempo computacional. This work proposes mathematical formulations and methodologies to solve the long-term electric power distribution system operation and expansion planning with distributed renewable energy sources and energy storage devices, considering the uncertainties in the involved parameters and variables in the system behavior. In the developed optimization model, a convex formulation is considered as integer second-order conic programming problem. The first solution methodology for the proposed mathematical model, the commercial optimization solvers that uses mathematical modelling language is used. In the second way, the VND meta-heuristic optimization technique is proposed combined with the optimization solver to analyze the obtained solutions of the search through optimal neighborhoods. The mathematical optimization model and the proposed algorithm used to solver the planning of distribution systems are implemented in AMPL and tested in literature’s systems. Finally, the methodologies according to the obtained solution and computational time performance are compared. CAPES: Código de Financiamento 001 FAPESP: 15/21972-6

Submitted by MAURO VIEGAS DA SILVA (mauroviegas@yahoo.com.br) on 2019-01-09T23:45:18Z No. of bitstreams: 1 Tese_final.pdf: 2830432 bytes, checksum: 5def208f549212a871adda8dfca0fd2b (MD5) Approved for entry into archive by Cristina Alexandra de Godoy null (cristina@adm.feis.unesp.br) on 2019-01-10T17:34:40Z (GMT) No. of bitstreams: 1 silva_mv_dr_ilha.pdf: 2830432 bytes, checksum: 5def208f549212a871adda8dfca0fd2b (MD5) Made available in DSpace on 2019-01-10T17:34:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 silva_mv_dr_ilha.pdf: 2830432 bytes, checksum: 5def208f549212a871adda8dfca0fd2b (MD5) Previous issue date: 2018-12-18 Neste trabalho, o modelo matemático do problema de fluxo de potência ótimo básico não linear é analisado e manipulado algebricamente para obter um modelo de programação convexa, do tipo cônico de segunda ordem. O conceito de envelopes convexos é apresentado para tratar a não linearidade e não convexidade da restrição trigonométrica inversa que surge ao escrever o modelo de FPO como um modelo cônico. Aplicando duas proposições apresentadas neste trabalho a restrição trigonométrica é resolvida em um pré-processamento por um solver de otimalidade local, neste caso o KNITRO, que enumera todas as possibilidades dos pontos de KKT para obter os envelopes convexos e tornar o modelo de FPO totalmente convexo. O modelo é implementado no AMPL e é resolvido com solvers de otimalidade global com sistemas testes da literatura, nesta tese usam-se os sistemas testes IEEE 14, 30, 57 e 118 barras. Os resultados obtidos são validados comparando-os com resultados fornecidos pelo Matpower, que é um simulador para FPO. Como contribuição desta tese, o modelo convexo de FPO obtido é utilizado como exemplo de aplicações no problema de despacho ótimo de potência ativa e reativa, considerando competições via programação binível. São apresentados dois modelos biníveis e dois modelos uníveis. O modelo iterativo convexo utiliza-se do modelo proposto de FPO convexo e as não linearidades são convexificadas fazendo uso dos envelopes de McCormick. O conceito de dualidade forte é empregado afim de obter um modelo unível convexo. Os modelos biníveis e uníveis são implementados em AMPL e resolvidos utilizando solvers de otimalidade local e global, utilizando os mesmos sistemas testes IEEE do modelo cônico e ainda acrescentando mais dois sistemas testes, um de 2 barras e outro de 8 barras. Os principais resultados obtidos com os quatro modelos de despacho ótimo de potência ativa e reativa propostos são apresentados e discutidos. In this work, the basic nonlinear mathematical model for the optimal power flow (OPF) problem is analyzed and manipulated algebraically in order to obtain a second-order conic convex programming model. The concept of convex envelopes is presented to deal with the nonlinearity and nonconvexity of the inverse trigonometric constraint that arises when transforming the nonconvex OPF model into an equivalent conic model. By applying two propositions presented in this work, the trigonometric constraint is solved in a pre-processing stage by a local optimization solver, in this case, the KNITRO solver, which considers all the possibilities of the KKT points to obtain the convex envelopes and find a completely convex OPF model, is used. The model is implemented in AMPL and is solved via global optimization solvers while to show the effectiveness of the model several IEEE systems such as the IEEE 14-, 30-, 57-, and 118-bus systems are used. The obtained results are validated by comparing them with the results provided by Matpower, which is an OPF solver. As a contribution of this thesis, the obtained convex OPF model is used as an application in the active and reactive optimal power dispatch problem, considering competition via bilevel programming. Two bilevel models and two single-level models are presented. The convex iterative model uses the proposed convex OPF model, and the nonlinearities are convexified using McCormick envelopes. The concept of strong duality is employed to obtain a single-level convex model. The bilevel and the single-level models are implemented in AMPL and solved using local and global optimization solvers for the 2-bus system, 8-bus system, and the aforementioned IEEE test systems. The main results obtained with the four proposed models for active and reactive optimal power dispatch are presented and discussed.

Submitted by OZY DANIEL MELGAR DOMINGUEZ (ozy.daniel@unesp.br) on 2019-02-04T10:55:35Z No. of bitstreams: 1 Documento-Tese-Ozy.pdf: 4200050 bytes, checksum: c988179e45cbb85985a12165a48fdbed (MD5) Approved for entry into archive by Cristina Alexandra de Godoy null (cristina@adm.feis.unesp.br) on 2019-02-04T12:15:05Z (GMT) No. of bitstreams: 1 melgardominguez_od_dr_ilha.pdf: 4200050 bytes, checksum: c988179e45cbb85985a12165a48fdbed (MD5) Made available in DSpace on 2019-02-04T12:15:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 melgardominguez_od_dr_ilha.pdf: 4200050 bytes, checksum: c988179e45cbb85985a12165a48fdbed (MD5) Previous issue date: 2018-12-18 Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) O planejamento de curto prazo é uma estratégia de tomada de decisão que visa assegurar o desempenho adequado de um sistema de distribuição de energia elétrica e fornecer um produto de alta qualidade aos usuários finais. Este processo considera ações tradicionais para um controle efetivo no fluxo de potência reativa, fator de potência e magnitude de tensão nas barras do sistema. Nos últimos anos, este tipo de planejamento enfrenta-se com significativos desafios devido à integração de novas tecnologias e a filosofia de operação das redes de distribuição de média tensão. Desta forma, o desenvolvimento de algoritmos e ferramentas computacionais sofisticadas são necessárias para contornar essas complexidades. Nessa perspectiva, neste trabalho apresenta-se uma estratégia para a solução do problema de planejamento de curto prazo para redes de distribuição. Em que, a integração de unidades de geração distribuída e sistemas de armazenamento de energia elétrica é considerada simultaneamente com as ações tradicionais de planejamento para melhorar a eficiência do sistema. Diferentes alternativas de investimento, tais como a localização e dimensionamento de bancos de capacitores, unidades de armazenamento de energia e unidades de geração baseadas em energia fotovoltaica e eólica, seleção e substituição de condutores dos circuitos sobrecarregados e alocação de reguladores de tensão são consideradas como variáveis de decisão no problema de otimização. Adicionalmente, na formulação deste problema aspectos ambientais no nível de distribuição são devidamente abordados através do mecanismo Cap and Trade. Naturalmente, este problema de otimização combinatória é representado por um problema de programação não-linear inteiro mista não convexo. Portanto, para tornar o modelo convexo, este é manipulado algebricamente para obter um modelo de programação linear inteira mista. Por outro lado, para considerar as incertezas na demanda e na geração renovável, um modelo de otimização robusto de dois estágios é formulado. Este modelo de otimização robusto apresenta uma estrutura de três níveis, em que, a partir de uma reformulação baseada em algoritmos de decomposição, essa estrutura é representada em um ambiente hierárquico de problema mestre e subproblema. Dessa maneira, a solução deste problema é obtida através de um algoritmo de decomposição denominado Column-and-Constraint Generation. Para analisar e avaliar a efetividade e robustez da metodologia proposta, dois sistemas de distribuição de média tensão são utilizados para testes. Assim, resultados numéricos de diferentes casos de estudo corroboram a aplicabilidade da estratégia proposta neste trabalho. Short-term planning is a decision-making strategy that aims to enhance proper electric distribution network performance and provide high-quality service to consumers. This process considers traditional planning actions to effectively control the reactive power flow, power factor, and the voltage profile of the network. In the last years, this type of distribution network planning has faced important challenges due to the integration of modern technologies and operating aspects of medium-voltage distribution networks. In this regard, development of sophisticated algorithms and computational tools are necessary to cope with these complexities. In this perspective, a strategy to determine the solution of the short-term planning problem for distribution networks is presented in this work, where, integration of distributed generation units and electric energy storage systems are considered simultaneously with traditional planning actions to improve the network performance. Several investment alternatives such as siting and sizing of capacitors banks, energy storage systems, photovoltaic- and wind- based generation units, conductor replacement of overloaded circuits, and voltage regulators allocation are considered as decision variables in the optimization problem. Additionally, environmental aspects at distribution level are duly addressed via Cap and Trade mechanism. Inherently, this optimization problem is represented by a non-convex mixed integer nonlinear programming problem. Therefore, to address this issue, this complex model is recast to a mixed-integer linear programming model. On the other hand, uncertainties in demand consumption and renewable power production are approached via a two-stage robust optimization model. This robust optimization model is defined by a three-level structure, for which by using decomposition algorithms, this structure is represented by a hierarchical environment of master problem and subproblem. To address this issue, the column and constraint generation algorithm is employed to carry out the solution of this problem. In order to analyze and evaluate the effectiveness and robustness of the proposed methodology, two medium voltage distribution networks are used. Finally, numerical results of different case studies show the applicability of the proposed strategy. CAPES: Código de Financiamento 001 FAPESP: 2015/21972-6

Submitted by Hugo de Oliveira Motta Serrano (hugo.motta@unesp.br) on 2018-10-22T22:45:45Z No. of bitstreams: 1 HUGO DE OLIVEIRA MOTTA SERRANO versão final.docx: 2880162 bytes, checksum: 02e4b02188d98fd2bf0bd281b3aa11fc (MD5) Approved for entry into archive by Cristina Alexandra de Godoy null (cristina@adm.feis.unesp.br) on 2018-10-24T18:06:40Z (GMT) No. of bitstreams: 1 serrano_hom_me_ilha.pdf: 1544910 bytes, checksum: 428bacc4e7a71d441731bbe74ea9e566 (MD5) Made available in DSpace on 2018-10-24T18:06:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 serrano_hom_me_ilha.pdf: 1544910 bytes, checksum: 428bacc4e7a71d441731bbe74ea9e566 (MD5) Previous issue date: 2018-08-23 Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) O problema de alocação ótima de banco de capacitores em sistema de distribuição radiais consiste em definir as barras onde devem ser alocados os bancos de capacitores, além de determinar os tipos, potência nominal e em quais fases eles devem ser alocados, atendendo a restrições físicas e operacionais das redes elétricas, juntamente com os padrões da qualidade de fornecimento normatizados pelas agências reguladoras do setor. Também deve-se definir o esquema de controle, ou seja, quando os bancos capacitivos variáveis devem operar em diferentes níveis de carregamentos. A alocação de bancos de capacitores em sistemas de distribuição é um problema de programação não-linear inteiro misto, não convexo, de difícil solução através de técnicas clássicas de otimização, pela sua natureza combinatória, devido o aumento no número de variáveis inteiras envolvidas na solução de problemas de médio e grande porte. Neste trabalho, propõe-se para a sua solução a meta-heurística de Evolução Diferencial (ED), que deve fornecer a localização e dimensionamento dos bancos de capacitores fixos e chaveados ao longo dos alimentadores primários, em sistemas de distribuição radiais trifásicos e desbalanceados. A alocação deve atender aos critérios de mínimo custo de investimento e operação do sistema, dados pela soma do custo de aquisição, instalação e manutenção dos bancos de capacitores, mais o custo de perdas ativas no sistema além de melhorar o fator de potência. São apresentados neste trabalho, resultados para um sistema trifásico desequilibrado com 135 barras. The optimal allocation problem of capacitor bank in radial distribution systems is to define the bus where the capacitor banks must be allocated, furthermore determine the types, nominal power and which phase they must be allocated as they attended the physical and the operational constraints of power systems in conjunction with the supplier quality standards normalized by the sector regulatory agencies. Moreover, you must define the check schema, in the words, when the variable capacitor banks must operate at different load levels. The allocation of capacitor banks in distribution systems it's a not convex mixed integer nonlinear programming problem with a difficult solution through classical optimization techniques due to the increase of integer variables involved in the solution of large and medium-size problems. This works proposes for the solution, a metaheuristic based on Differential Evolution (DE) which provide the location and the sizing of fixed capacitor banks, switched over the primary feeders in unbalanced three-phase radial distribution systems, with the aim of minimizing the total investment and the system operation cost, given by sum of acquisition cost, installation and maintenance of capacitor banks, plus the cost of active losses in the system and to im-prove the power factor. Results for a 135-bus unbalanced three-phase system are presented. FAPESP: 15/21972-6. CAPES - Código de Financiamento 001.

Submitted by ELAYNNE XAVIER SOUZA ARAÚJO null (elaynnearaujo@hotmail.com) on 2018-03-13T18:51:38Z No. of bitstreams: 1 Tese_Final.pdf: 5331631 bytes, checksum: 60e1011da397d7e88cc9d80319169d76 (MD5) Approved for entry into archive by Cristina Alexandra de Godoy null (cristina@adm.feis.unesp.br) on 2018-03-14T12:06:56Z (GMT) No. of bitstreams: 1 araujo_exs_dr_ilha.pdf: 5331631 bytes, checksum: 60e1011da397d7e88cc9d80319169d76 (MD5) Made available in DSpace on 2018-03-14T12:06:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1 araujo_exs_dr_ilha.pdf: 5331631 bytes, checksum: 60e1011da397d7e88cc9d80319169d76 (MD5) Previous issue date: 2018-02-23 Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) Neste trabalho é proposto o desenvolvimento de uma ferramenta computacional para o planeja-mento e despacho ótimo de fontes de potência ativa, considerando as incertezas das cargas (le-ve, nominal e pesada) e fontes de energia renováveis não despacháveis através de uma aborda-gem probabilística. O modelo matemático é um problema de programação não linear inteiro misto, multiobjetivo, não convexo e probabilístico na sua forma original sem a necessidade de realizar qualquer tipo de simplificação ou linearização tanto das funções objetivo como das res-trições. Um algoritmo baseado na meta-heurística Non-dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA-II) é proposto para resolver o problema de maneira eficaz. Os resultados obtidos com as simulações realizadas usando a implementação computacional nos sistemas de testes IEEE30 barras e IEEE118 barras mostram a eficiência e robustez da metodologia proposta. This work proposes the development of a computational tool for the planning and optimal dispatch of active power sources, considering the uncertainties of the loads (light, nominal and heavy) and non-dispatchable renewable energy sources through a probabilistic approach. The mathematical model is a multi-objective mixed-integer nonlinear programing problem, that is nonconvex and probabilistic in its original form, without the need to perform any kind of simplification or linearization of both objective functions and constraints. An algorithm based on the Non-dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA-II) meta-heuristic is pro-posed to solve the problem effectively. The results obtained with the simulations performed using the computational implementation in the IEEE30 bus and IEEE118 bus test systems show the efficiency and robustness of the proposed methodology. 167761/2014-5

Submitted by KATIANI PEREIRA DA CONCEIÇÃO null (kathy_ani@hotmail.com) on 2018-02-22T19:01:33Z No. of bitstreams: 1 Tese_Katiani_Final.pdf: 4997816 bytes, checksum: b658322d2d003b3fd4a2a63664287751 (MD5) Approved for entry into archive by Cristina Alexandra de Godoy null (cristina@adm.feis.unesp.br) on 2018-02-22T19:11:59Z (GMT) No. of bitstreams: 1 conceicao_kp_dr_ilha.pdf: 4997816 bytes, checksum: b658322d2d003b3fd4a2a63664287751 (MD5) Made available in DSpace on 2018-02-22T19:11:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 conceicao_kp_dr_ilha.pdf: 4997816 bytes, checksum: b658322d2d003b3fd4a2a63664287751 (MD5) Previous issue date: 2018-02-16 Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) Neste trabalho, apresenta-se uma nova proposta de metodologia para alocar, determinar e es-pecificar os tipos de dispositivos de controle e proteção em redes de distribuição com geração distribuída (GD). Esta metodologia é baseada em técnicas de otimização multiobjetivo para efetuar a alocação otimizada, coordenada e seletiva destes dispositivos. O modelo é composto por duas funções objetivo que consideram aspectos econômicos e da confiabilidade da rede, e um conjunto de restrições composto por restrições físicas, operacionais e um subconjunto de restrições baseadas em regras práticas das empresas do setor de distribuição e previstas em normas técnicas nacionais e internacionais que estabelecem a especificação, coordenação e seletividade dos dispositivos de controle e proteção instalados na rede. No modelo considera-se a possibilidade de transferência de carga entre alimentadores vizinhos e a operação ilhada da GD. Dessa forma, obtém-se um modelo genérico de programação não linear inteira mista (PNLIM) cujo diferencial com relação a outros modelos matemáticos da literatura é propor que no mesmo processo de otimização seja realizada a alocação otimizada dos dispositivos de controle e proteção na rede juntamente com a coordenação do sistema de proteção. A eficiên-cia do modelo matemático é comprovada comparando-se os resultados obtidos entre dois tes-tes com o auxílio do algoritmo genético (AG) mono-objetivo que considera a ponderação dos objetivos, enquanto que para a solução do modelo multiobjetivo de PNLIM propõe-se o AG multiobjetivo NSGA-II (Nondominated Sorting Genetic Algorithm). A implementação da me-todologia do método proposto foi desenvolvida no ambiente do C++ e foram testados dois sistemas testes, o IEEE-34 barras modificado, e o sistema real de 135 barras da literatura. This paper, presents a new methodology for placing, selecting and specifying the control and the protective devices system of distribution networks with distributed generation (DG). This methodology is based on multiobjective optimization techniques to perform the optimized, coordinated and selective allocation of the control and protective devices. The proposed mathematical model consists of two objective functions that consider economic factors and network continuity indexes. Physical and operational constraints are taken into account, with an emphasis on the set of constraints based on practical rules of distribution utilities defined in international technical standards, which require the specification, coordination, and selectivity of protective devices installed in the network. The possibility of load transfer from neighboring feeders and the islanded DG operation are also considered in the model. In this way, we obtain a generic model of mixed-integer nonlinear programming (MINLP) whose differential in relation to other mathematical models of the literature is to propose, in the same optimization process, the optimized allocation of the control and protective devices in the network along with the coordination of the protection system. The efficiency of the mathematical model is proven by comparing the results obtained in two tests with the aid of the genetic algorithm (GA) while for the solution of the multiobjective MINLP model the NSGA-II multiobjective genetic algorithm (Nondominated Sorting Genetic Algorithm) is proposed. The implementation of the proposed methodology was developed in the C++ environment and two test systems, the modified IEEE-34 buses, and the real 135-bus system were tested. CNPq: 207715/2015-7

Submitted by ANTONIO MISARI RODRÍGUEZ null (antonio4330@gmail.com) on 2017-10-03T11:39:54Z No. of bitstreams: 1 Dissertação_Mestrado.pdf: 6919936 bytes, checksum: b093314169f27d80cbe2ab33097636a8 (MD5) Approved for entry into archive by Monique Sasaki (sayumi_sasaki@hotmail.com) on 2017-10-03T16:33:47Z (GMT) No. of bitstreams: 1 rodriguez_am_me_ilha.pdf: 6919936 bytes, checksum: b093314169f27d80cbe2ab33097636a8 (MD5) Made available in DSpace on 2017-10-03T16:33:47Z (GMT). No. of bitstreams: 1 rodriguez_am_me_ilha.pdf: 6919936 bytes, checksum: b093314169f27d80cbe2ab33097636a8 (MD5) Previous issue date: 2017-08-16 Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) Neste trabalho propõe-se o desenvolvimento de uma ferramenta computacional para a gestão eficiente de tarefas de manutenções de redes elétricas de distribuição; otimizando os recursos humanos e materiais, permitindo ações efetivas que preservem a qualidade da energia fornecida ao consumidor, procurando atender deste modo os critérios estabelecidos pelo PRODIST (Procedimento de Distribuição de Energia Elétrica no Sistema Elétrico Nacional). O problema é tratado como um modelo de otimização multi-objetivo não linear dinâmico misto. No modelo proposto, busca-se minimizar os custos com a realização de tarefas de manutenção em equipamentos e componentes dos sistemas de distribuição e maximizar a confiabilidade dos mesmos, sob as restrições dos índices individuais de continuidade e frequência do fornecimento de energia elétrica (o DIC e o FIC), da disponibilidade de recursos financeiros e de equipes de manutenção, entre outras. A modelagem é totalmente centrada sobre os índices de confiabilidade dos equipamentos e componentes, os quais são avaliados por uma abordagem envolvendo modelos probabilísticos de falhas e sistemas de inferência fuzzy. Para a solução do modelo utiliza-se um algoritmo evolutivo NSGA-II. In this work, the development of a computational tool for the efficient management of maintenance tasks of electrical distribution networks is proposed; optimizing human and material resources, allowing effective actions that preserve the quality of energy supplied to the consumer, thus seeking to meet the criteria established by PRODIST (Procedure for Distribution of Electric Energy in the National Electric System). The problem is treated as a mixed dynamic nonlinear multi-objective optimization model. In the proposed model, it is sought to minimize the costs of performing maintenance tasks on equipment and components of the distribution systems and to maximize their reliability, under the constraints of individual indices of continuity and frequency of electric power supply (DIC and FIC), of the availability of financial resources and maintenance equipment, among others. The modeling is totally focused on the reliability indices of the equipment and components, which are evaluated by an approach involving probabilistic fault models and fuzzy inference systems. For the solution of the model, an evolutionary algorithm NSGA-II is used. CNPq: 159614/2015-5

Submitted by MARCEL CHUMA CERBANTES null (marcel.chuma@gmail.com) on 2017-04-16T19:19:19Z No. of bitstreams: 1 phd_dissertation_marcel_chuma_cerbantes.pdf: 2683152 bytes, checksum: bb2fddaeed33cb6c6ee2f902e3624178 (MD5) Approved for entry into archive by Luiz Galeffi (luizgaleffi@gmail.com) on 2017-04-18T17:43:20Z (GMT) No. of bitstreams: 1 chumacerbantes_m_dr_ilha.pdf: 2683152 bytes, checksum: bb2fddaeed33cb6c6ee2f902e3624178 (MD5) Made available in DSpace on 2017-04-18T17:43:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 chumacerbantes_m_dr_ilha.pdf: 2683152 bytes, checksum: bb2fddaeed33cb6c6ee2f902e3624178 (MD5) Previous issue date: 2017-03-09 Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) Neste trabalho propõe-se o desenvolvimento de uma ferramenta computacional para o planejamento da operação de curto prazo de sistemas de distribuição com geração distribuída (GD) considerando uma abordagem probabilística. Uma modelagem sequencial formulada com base na perspectiva das companhias de distribuição (DisCos) é proposta. As decisões operacionais da DisCo são inicialmente otimizadas no estágio de operação day-ahead (DA) e, então, na operação real-time (RT). A operação DA visa maximizar a diferença entre a energia vendida aos consumidores e as compras realizadas no mercado de eletricidade atacadista e da GD, ou seja, os lucros. No estágio RT, busca-se a minimização dos ajustes necessários para acomodar os desvios das quantidades previstas no planejamento DA. Modelos de cargas dependentes de tensão e restrições relacionadas à demanda são explicitamente formulados. A rede é representada através de equações de fluxo de potência AC completo. Propõe-se ainda a incorporação de um mecanismo para precificação nodal de potência reativa. Os modelos resultantes são caracterizados como programas de otimização matemática multiperíodo de grande porte não lineares e não convexos com variáveis contínuas e discretas. Um algoritmo pseudodinâmico baseado na meta-heurística Busca Tabu (BT) é proposto para solução do problema resultante de maneira eficaz, sem linearizações. Os resultados obtidos para alimentadores de distribuição de 69 e 135 barras ilustram a eficiência da metodologia proposta. In this work, we propose a solution solution procedure for the short-term operation planning of distribution systems with distributed generation (DG) considering a probabilistic approach. A sequential formulation based on the distribution company's (DisCo's) perspective is presented. The DisCo’s operational decisions are optimized first in a day-ahead (DA) operation stage, and then in real-time (RT). The DA operation maximizes the difference between the energy sold to customers and the purchases from the wholesale electricity market and distributed generators. In RT, the objective is to minimize the adjustments that are required to accommodate deviations from forecasted quantities. The voltage-sensitiveness of power load injections and demand related constraints are explicitly formulated. The network is modeled using full ac power flow equations. In addition, a nodal-based reactive power pricing mechanism is proposed to be incorporated in the formulation. The resulting models are characterized as large-scale non-linear non-convex mathematical programs with continuous and discrete variables. A pseudo-dynamic Tabu Search (TS)-based solution algorithm is used to tackle the problem in an effective manner, without linearizations. Numerical results from the 69-bus and 135-bus distribution test feeders illustrate the performance of the proposed approach. FAPESP: 2013/13070-7 FAPESP: 2014/22314-0

Submitted by RAUL ALEJANDRO LEVANO VERGARA null (alejandro_rlv15@hotmail.com) on 2017-06-27T00:38:37Z No. of bitstreams: 1 Dissertação_Raul_Levano_Vergara.pdf: 3282011 bytes, checksum: 7a0737fef022d97d82bf385e0edae6b7 (MD5) Approved for entry into archive by Luiz Galeffi (luizgaleffi@gmail.com) on 2017-06-28T19:23:57Z (GMT) No. of bitstreams: 1 levanovergara_ra_me_ilha.pdf: 3282011 bytes, checksum: 7a0737fef022d97d82bf385e0edae6b7 (MD5) Made available in DSpace on 2017-06-28T19:23:57Z (GMT). No. of bitstreams: 1 levanovergara_ra_me_ilha.pdf: 3282011 bytes, checksum: 7a0737fef022d97d82bf385e0edae6b7 (MD5) Previous issue date: 2017-01-16 Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) Neste trabalho apresenta-se uma metodologia para a localização de faltas em alimentadores de distribuição de energia elétrica através do uso de técnicas de análise de redes baseadas na matriz de impedância e circuitos elétricos. A partir de medidas de tensão e corrente na saída do alimentador e medidas de tensão esparsas no alimentador o algoritmo é capaz de identificar e localizar faltas em alimentadores trifásicos radiais ou fracamente malhados, com cargas desequilibradas, ramais laterais trifásicos, bifásicos ou monofásicos e que tenham geração distribuída representada como uma barra de tensão controlada e que possua medidores de tensão. O sistema de diagnóstico e localização de faltas proposto é capaz de auxiliar as concessionárias de energia em sua rotina de trabalho, fornecendo informações importantes para a operação e manutenção dos sistemas elétricos de distribuição de energia, minimizando os tempos de reparos e, consequentemente, obtendo-se menos perdas financeiras devido ao rápido diagnóstico de faltas e restabelecimento das condições normais de operação. Um sistema de distribuição trifásico real de 135 barras, tensão nominal de 13,8 kV e potência nominal de 7,065 MVA foi utilizado para testar o algoritmo proposto, que apresenta resultados satisfatórios, mostrando-se ser um algoritmo eficiente e rápido. In this work, a methodology for fault localization in electric power distribution feeders using network analysis techniques based on the impedance matrix and electric circuits is presented. From the voltage and current measurements at the feeder's output and sparse voltage measurements at the feeder, the algorithm is able to identify and locate faults in three-phase radial or weakly meshed feeders with unbalanced loads, three-phase, biphasic or single-phase lateral branches and that have distributed generation represented as a voltage controlled bar and that have voltage meters. The proposed fault diagnosis and fault localization system is capable of assisting electric power concessionaires in their work routine, providing important information for the operation and maintenance of electrical distribution systems, minimizing repair times and, consequently, with less financial losses due to the rapid diagnosis of failures and the restoration of normal operating conditions. A real three-phase 135-bar distribution system, nominal voltage of 13.8 kV and nominal power of 7,065 MVA was used to test the proposed algorithm, which presents satisfactory results, proving to be an efficient and fast algorithm.

Submitted by RODRIGO RODRIGUES DA CUNHA PAIVA null (rodrigorcp@hotmail.com) on 2017-01-27T17:19:53Z No. of bitstreams: 1 Tese_Rodrigo_Paiva.pdf: 2424828 bytes, checksum: 304f20862a283a2556f7f0f3576eb60e (MD5) Approved for entry into archive by LUIZA DE MENEZES ROMANETTO (luizamenezes@reitoria.unesp.br) on 2017-01-31T15:33:23Z (GMT) No. of bitstreams: 1 paiva_rrc_dr_ilha.pdf: 2424828 bytes, checksum: 304f20862a283a2556f7f0f3576eb60e (MD5) Made available in DSpace on 2017-01-31T15:33:24Z (GMT). No. of bitstreams: 1 paiva_rrc_dr_ilha.pdf: 2424828 bytes, checksum: 304f20862a283a2556f7f0f3576eb60e (MD5) Previous issue date: 2016-12-09 O planejamento de sistemas de distribuição consiste em encontrar uma configuração otimizada, a um baixo custo, que permita manter a qualidade e confiabilidade do fornecimento de energia. Fontes de Geração Distribuída (GD) quando inseridas na rede alteram as suas características físicas e operacionais e tornam o problema de planejamento de curto prazo mais complexo para ser resolvido. Portanto, é importante desenvolver ferramentas computacionais eficientes para reduzir custos e o tempo na tomada de decisão para o setor de planejamento das empresas, indicando onde, quando e quais os tipos de componentes devem ser instalados e/ou substituídos nas redes de distribuição na presença de fontes de GD. Neste trabalho propõe-se uma metodologia para o planejamento de curto prazo para alocação das fontes de GD do tipo eólica (considerando as incertezas presentes neste tipo de fonte primária de energia), alocação de bancos de capacitores, dispositivos de proteção e controle, bem como a possibilidade de recondutoramento e troca de estruturas da rede de distribuição, mantendo-se os índices de qualidade para o fornecimento de energia dentro dos padrões estabelecidos pela agência reguladora. O problema de planejamento de curto prazo é formulado como um modelo de programação inteira multiobjetivo, o qual consiste em minimizar os custos de investimento e perdas técnicas na rede (energia não suprida e perdas ôhmicas nos condutores) e está sujeito a restrições físicas, econômicas e operacionais. Este problema é resolvido através de um algoritmo genético multiobjetivo baseado no Non-dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA-II), e a metodologia proposta e implementada foi testada em um sistema de distribuição real de 135 barras, e os resultados obtidos mostram eficácia e robustez da metodologia proposta. The planning of distribution systems consists of finding an optimized configuration, at a low cost, which allows to maintain the quality and reliability of the power supply. Distributed Generation (DG) sources, when inserted into the network, change their physical and operational characteristics and make the short-term planning problem more complex to be solved. Hence, it is important to develop efficient computational tools aiming to reduce costs and the impact of time limits on decision making for the utility planning sector, indicating where, when and what types of components should be installed and / or replaced in distribution networks in the presence of sources. Accordingly, this work proposes a new methodology for the short-term planning which considers the allocation of wind-type DG sources (considering the uncertainties present in this type of primary energy source capacitor banks, protection and control devices, as well as the possibility of reconnecting and exchanging structures of the distribution network, maintaining the quality indices for the supply of energy within the standards established by the regulatory agency. The short-term planning problem is formulated as an integer multiobjective programming model, which consists of minimizing the investment costs and technical losses in the network (energy not supplied and ohmic losses in the conductors) by subjecting to physical, economic and operational constraints. Thus, this problem is solved here by using a multiobjective genetic algorithm based on the Non-dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA-II). In order to testthe proposed methodology, a real distribution system, containing 135-buses, is implemented and analyzed. In short, the obtained results demonstrate its efficacy and robustness in light of the proposed methodology.

Submitted by WALDEMAR PEREIRA MATHIAS NETO null (waldemarmathias@gmail.com) on 2016-10-04T02:26:06Z No. of bitstreams: 1 MATHIAS-NETO-TESE-2016.pdf: 2428868 bytes, checksum: 0bbed2a47b06389d32f691db8e5364cd (MD5) Approved for entry into archive by Juliano Benedito Ferreira (julianoferreira@reitoria.unesp.br) on 2016-10-07T13:22:18Z (GMT) No. of bitstreams: 1 mathiasneto_wp_dr_ilha.pdf: 2428868 bytes, checksum: 0bbed2a47b06389d32f691db8e5364cd (MD5) Made available in DSpace on 2016-10-07T13:22:18Z (GMT). No. of bitstreams: 1 mathiasneto_wp_dr_ilha.pdf: 2428868 bytes, checksum: 0bbed2a47b06389d32f691db8e5364cd (MD5) Previous issue date: 2016-08-05 Fundação de Ensino, Pesquisa e Extensão de Ilha Solteira (FEPISA) Os modernos sistemas aéreos de distribuição de energia elétrica são projetados para operar com altos índices de confiabilidade. Todavia, interrupções de fornecimento podem ocorrer a qualquer momento e causadas pelos mais diversos fatores, tais como, vendavais, árvores, ou ainda, colisão de veículos com a rede. Portanto, para garantir o mínimo impacto destas interrupções nos índices de confiabilidade da rede, áreas sem fornecimento devem ser reenergizadas tão rá- pido quanto possível. Este processo de reenergização do sistema é comumente denominado restauração. O principal objetivo do processo de restauração é restabelecer o maior número de cargas, no menor intervalo de tempo possível, por meio de uma sequência de aberturas e fechamentos de chaves de manobras. A existência de um conjunto de chaves seccionadoras estrategicamente posicionadas na rede permite que a estrutura malhada dos sistemas de distribuição opere com topologias radiais. Portanto, a execução de uma sequência de manobras é capaz de alterar a topologia radial da rede e restabelecer as cargas previamente sem fornecimento de energia. Este trabalho propõe uma nova metodologia para solução do problema de restauração de sistemas de distribuição de energia elétrica baseado no uso conjunto da meta-heurística de busca tabu, a representação nó-profundidade (RNP) e seus operadores PAO e CAO. Os operadores da RNP são empregados para originar a vizinhança da meta-heurística de busca tabu. Um novo operador foi introduzido e alterações nos demais operadores foram realizadas para possibilitar soluções factíveis em sistemas com alto carregamento. O problema é formulado através de um modelo não linear inteiro misto e considera a minimização dos custo da interrupção não programada como objetivo do problema. Os limites operacionais da rede são avaliados durante o intervalo previsto para a rede permanecer no estado restaurativo. Estes limites caracterizam as restrições do problema. Ao modelo matemático foi incluído a geração distribuída e cargas remotamente controladas como ferramentas de apoio à restauração. Os geradores distribuídos são modelados através de curvas horárias de geração, em função de sua tecnologia, e as cargas são modeladas através de curvas que consideram o perfil de consumo. Adicionalmente, cargas controladas termostaticamente também foram incluídas ao modelo. Por fim, a técnica de solução proposta é avaliada através de um sistema teste baseado no sistema de distribuição IEEE de 37 barras em oito diferentes cenários. Os resultados obtidos indicam a viabilidade da metodologia para a solução do problema de restauração de sistemas de distribui- ção. The modern overhead power distribution systems are designed to operate with high reliability indices. However, power outages may occur at any time and caused by several factors, such aswindstorms, trees or vehicle collision with the network. Therefore, to ensure minimal impact of these interruptions in network reliability indices, out-of-service areas, which are not affected by the permanent fault, should be re-energized as fast as possible. The process of system reenergizing is called restoration. The main purpose of restoration process is to restore the largest amount of load, as fast as possible, through a sequence of switching actions. The existence of several switchgears, strategically allocated in the network, allows the meshed distribution systems work with radial topologies. Therefore, performing a sequence of maneuvers, automatically or manually, may change the radial grid topology and restore the loads previously without a power supply. This work proposes a new methodology to solve the distribution system restoration problem based on the joint use of tabu search meta-heuristic, the node-depth encoding (NDE) and its operators (PAO and CAO). The NDE operators are used to buid the neighborhood of tabu search meta-heuristic. A new operator was introduced and changes in other operators were carried out to allow feasible solutions in systems with heavy loading. The proposed mathematical model minimize the cost of unscheduled outage aim of the problem. The problem of restrictions are characterized by the operating limits of the network and evaluated periodically while the network remains in the restorative state. Additionally, the use of distributed generation and controlled remotely loads are considered to support the restoration tools. The problem is formulated as a nonlinear mixed-integer model. The main goal is minimize the cost of unscheduled interruption. The operating limits of the network are evaluated while it remains in the restorative state.. These limits characterize the constraints of the problem. At the mathematical model was included distributed generation and loads remotely controlled as support tools. The distributed generators are modeled by its hourly curves and the loads are modeled through curves with their consumption profile. Additionally, controlled thermostatically loads were also included into the mathematical model. Finally, the proposed solution is evaluated through a modified test system based on the IEEE 37-bus feeder test system. Eight different scenarios was evaluated. The results indicate the feasibility of the methodology to solve the distribution systems restoration problem. FEPISA: 011/2011

Made available in DSpace on 2016-09-27T13:40:08Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2015-02-26. Added 1 bitstream(s) on 2016-09-27T13:45:21Z : No. of bitstreams: 1 000868828.pdf: 1398254 bytes, checksum: b44031133d83ed0f7078fb32d0787427 (MD5) Neste trabalho, propõe-se um algoritmo baseado na meta-heurística busca tabu para o problema de restauração de redes de distribuição de energia elétrica radiais com geração distribuída, considerando como sistema de codificação uma estrutura denominada representação nó-profundidade (RNP). O problema é modelado como não linear inteiro misto e considera os principais objetivos da restauração de redes de distribuição: minimizar número de consumidores sem fornecimento de energia elétrica e o número de chaveamentos. Propõe-se, também, uma sequência lógica de chaveamentos que garante os aspectos operacionais. O algoritmo desenvolvido foi implementado em linguagem de programação C++ e testado em sistemas de distribuição de 136 e 7052 barras This work proposes a methodology based in the meta-heuristic tabu search to distribution power system restoration considering distributed generators installed on the system, using the encoding system node depth representation. The problem is established as a mixed-integer nonlinear programming taking into account the mainly goals: to minimize both the number of consumers without supply and the number of switching. This work also proposes a logic sequence of switching operations, taking care of operational issues. The proposed algorithm was implemented in C++ programming language and tested in a 136 and a 7052 bus distribution systems