ESTUDOS DO FLUXO DE POTÊNCIA E DO FLUXO DE POTÊNCIA ÓTIMO NO SISTEMA IEEE 14 BARRAS

[pic 1]

Tópicos de Otimização em Sistemas Elétricos de Potência e Aplicações -  Quadrimestre Suplementar de 2020

Professor Drº Edmarcio Antonio Belati

TRABALHO 04 

MATPOWER- ESTUDOS DO FLUXO DE POTÊNCIA E DO FLUXO DE POTÊNCIA ÓTIMO NO SISTEMA IEEE 14 BARRAS   

Nome: Alexandre Burghesi de Freitas              RA:21041814

Nome: Paulo Ricardo Freitas Xavier Fiuza       RA:11063314

SANTO ANDRÉ 2020

Sumário

Introdução        3

Objetivos        6

Procedimento descritivo        7

3.1. Implementação do fluxo de potência no algoritmo case14.m no Octave sem realizar nenhuma alteração no sistema        11

3.2. Implementação do fluxo de potência ótimo no algoritmo case14.m no Octave sem realizar nenhuma alteração no sistema        12

3.3. Implementação do fluxo de potência no algoritmo case14.m no Octave retirando de funcionamento o gerador da barra 2        12

3.4. Implementação do fluxo de potência ótimo no algoritmo case14.m no Octave retirando de funcionamento o gerador da barra 2        13

3.5. Implementação do fluxo de potência no algoritmo case14.m no Octave desativando a linha 2-5        14

3.6. Implementação do fluxo de potência ótimo no algoritmo case14.m no Octave desativando a linha 2-5        15

3.7. Obtenção dos polinômios das funções de custo de geração dos geradores das barras 1 e 2        15

Resultados        17

4.1. Resultados da implementação do fluxo de potência no algoritmo case14.m no Octave sem realizar nenhuma alteração no sistema        17

4.3. Resultados da implementação do fluxo de potência no algoritmo case14.m no Octave retirando de funcionamento o gerador da barra 2        24

4.4. Resultados da implementação do fluxo de potência ótimo no algoritmo case14.m no Octave retirando de funcionamento o gerador da barra 2        27

4.5. Resultados da implementação do fluxo de potência no algoritmo case14.m no Octave desativando a linha 2-5        31

4.6. Resultados da implementação do fluxo de potência ótimo no algoritmo case14.m no Octave desativando a linha 2-5        34

4.7. Gráficos dos polinômios das funções de custo de geração dos geradores das barras 1 e 2        38

Conclusão        41

Referências        55

1. Introdução

Segundo Monticelli [4]:

“O cálculo de fluxo de carga (ou fluxo de potência) em uma rede de energia elétrica consiste essencialmente na determinação do estado da rede, da distribuição dos fluxos e de algumas outras grandezas de interesse. Nesse tipo de problema, a modelagem do sistema é estática, significando que a rede é representada por um conjunto de equações e inequações algébricas. Esse tipo de representação é utilizada em situações nas quais as variações com o tempo são suficientemente lentas para que se possa ignorar os efeitos transitórios. É claro que os transitórios do sistemas só podem ser devidamente levados em conta se for utilizada uma modelagem dinâmica envolvendo equações diferenciais, além de equações algébricas. O cálculo do fluxo de carga é, em geral, realizado utilizando-se métodos computacionais desenvolvidos especificamente para a resolução do sistema de equações e inequações algébricas que constituem o modelo estático da rede. ”

Ainda, segundo Soler [5]:

        

“O aumento da demanda de energia elétrica nas últimas décadas e o crescente número de interligações entre os sistemas elétricos existentes tornaram a operação e o controle destes sistemas  uma tarefa extremamente complexa.  Um  modo  eficiente  para  se  determinar  o  estado do sistema é através da resolução do problema de Fluxo de Potência Ótimo (FPO), um modelo de otimização em que a rede elétrica é representada por um conjunto de equações  e inequações algébricas.

O problema de Fluxo de Potência Ótimo (FPO) teve sua origem na década de 60, desde então, surgiram na literatura inúmeros trabalhos com propostas de modelagem e de abordagens de resoluções para este problema. O propósito do problema de FPO é determinar o estado ótimo de um sistema de  transmissão  de  energia elétrica a fim de otimizar um determinado desempenho do sistema e satisfazer as restrições físicas e operacionais do Sistema de Energia Elétrica. O problema de FPO é modelado como um Problema de Programação Não Linear com Variáveis Discretas e Contínuas (PPNLDC). A forma geral de um PPNLDC é:

 [pic 2] (1.1)

onde x = (x1, x2, ..., xnx) e y = (y1, y2, ..., yny) são variáveis de decisão, Dyi  é o conjunto de valores discretos para a variável yi, para i = 1, 2, ..., ny. As funções f (x, y), h(x, y) = (h1(x, y), h2(x, y), ..., hm(x, y)) e g(x, y) = (g1(x, y), g2(x, y), ..., gp(x, y)) são funções não lineares. Os vetores x ∈ IRnx e  ∈ IRnx indicam os limites inferior e superior da variável x, respectivamente.[pic 3]

A presença de variáveis discretas, juntamente com a não linearidade das funções e restrições envolvidas em um problema de programação não linear, dificulta a busca por uma solução ótima. Problemas do tipo de (1.1) caracterizam os problemas de otimização mais difíceis de se resolver pois englobam características de Problemas de Programação Inteira Mista (PPIM) e de Problemas de Programação Não Linear (PPNL), e possuem características próprias que não aparecem nestes dois tipos de problemas.

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