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Universidade Federal de Santa catarina (UFSC)
Programa de Pós-graduação em Engenharia, Gestão e Mídia do Conhecimento (PPGEGC)
Detalhes do Documento Analisado

Centro: Tecnológico

Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica

Dimensão Institucional: Pós-Graduação

Dimensão ODS: Ambiental

Tipo do Documento: Dissertação

Título: ALOCAÇÃO DE RELIGADORES INTELIGENTES EM REDES PRIMÁRIAS DE DISTRIBUIÇÃO

Orientador
  • DIEGO ISSICABA
Aluno
  • YAGO LAFOURCADE BARACY

Conteúdo

Nesta dissertação, propõe-se uma abordagem para otimizar a alocação de um tipo específico de religador inteligente, com capacidade de comunicação em arquitetura lorawan, em redes primárias de distribuição, visando melhorar a continuidade do serviço tendo em conta restrições operacionais de comunicação, limites de ocorrência de afundamentos de tensão e o número máximo de religadores alocados. na função objetivo do problema considerou-se as compensações financeiras, estabelecidas pela aneel, relacionadas aos índices de continuidade de serviço individuais dic, fic e dmic bem como valores relacionados à ens, além de custos de investimento e manutenção dos equipamentos alocados. a abordagem de resolução da otimização combinatorial é baseada no método da entropia cruzada em que desenvolveu-se a técnica de reavaliação de estados amostrados via simulação de monte carlo sequencial para acelerar a análise de cada solução candidata de alocação. os estudos de caso foram realizados para uma rede de distribuição localizada na região sudeste do brasil, onde em diferentes casos variou-se os parâmetros do algoritmo de otimização além das restrições relacionadas à distância máxima entre religadores e textit{gateways}, o número máximo de religadores disponíveis e os limites para os índices de variação de tensão de curta duração. os resultados obtidos apontam para a efetividade da abordagem, com a redução de custos totais em todos os casos analisados, além de sua viabilidade de aplicação para sistemas de distribuição de grande porte.

Pós-processamento: Índice de Shannon: 3.91951

ODS 1 ODS 2 ODS 3 ODS 4 ODS 5 ODS 6 ODS 7 ODS 8 ODS 9 ODS 10 ODS 11 ODS 12 ODS 13 ODS 14 ODS 15 ODS 16
4,56% 4,66% 6,11% 4,65% 4,40% 5,21% 13,47% 7,15% 9,28% 6,90% 7,09% 4,22% 5,82% 6,02% 5,09% 5,38%
ODS Predominates
ODS 7
ODS 1

4,56%

ODS 2

4,66%

ODS 3

6,11%

ODS 4

4,65%

ODS 5

4,40%

ODS 6

5,21%

ODS 7

13,47%

ODS 8

7,15%

ODS 9

9,28%

ODS 10

6,90%

ODS 11

7,09%

ODS 12

4,22%

ODS 13

5,82%

ODS 14

6,02%

ODS 15

5,09%

ODS 16

5,38%