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Tipo: Trabalho de Conclusão de Curso
Título: Alocação otimizada de dispositivos de controle e proteção através de algoritmos genéticos multiobjetivos
Título(s) alternativo(s): Optimized allocation of control and protection devices through multi-objective genetic algorithms
Autor(es): Lemes, João Pedro Rocha Silva
Primeiro Orientador: Silva, Luis Gustavo Wesz da
metadata.dc.contributor.referee1: Silva, Luis Gustavo Wesz da
metadata.dc.contributor.referee2: Rocha, Hugo Xavier
metadata.dc.contributor.referee3: Oliveira, Marcelo Escobar de
Resumo: A crescente demanda no consumo de eletricidade mundial estabelece o fornecimento e a manutenção desse recurso como necessidades básicas. Entretanto, a própria natureza dessa energia torna sua conversão e condução susceptíveis a defeitos impossíveis de serem evitados por completo através das tecnologias atuais. A alternativa é desenvolver técnicas que consigam mitigar os danos provenientes dessas falhas, a partir do posicionamento estratégico de dispositivos de controle e proteção ao longo dos condutores do sistema. Essa alocação dos dispositivos pode se tornar difícil devido às diversas variáveis envolvidas no problema, o que sugere a necessidade de uma alternativa que compute o grande número de dados e auxilie nesse processo. Neste trabalho é apresentada uma solução desenvolvida utilizando a técnica de busca dos algoritmos genéticos multiobjetivos, em especial o Non-dominated Sorting Genetic Algorithm, NSGA-II, que usa dois objetivos para avaliar as alocações possíveis: o investimento inicial e a previsão de retorno econômico com base nos conceitos de energia não suprida. Os resultados obtidos revelam informações sobre a natureza do problema abordado e da ferramenta utilizada, utilizando um alimentador real como base para as simulações, dando viés prático à rotina. A partir da análise das respostas entregues, é possível discutir sobre a importância de cada tipo de dispositivo de controle e proteção em sua atuação, tanto sobre o ponto de vista técnico quanto econômico. A contribuição dessas conclusões permite refinar o entendimento sobre a área estudada e abre caminho para futuros estudos e ferramentas.
Abstract: The rising demand on worldwide electricity consumption estabilishes the supply and maintenance of this resource as basic needs. However, the own nature of this energy makes its conversion and conduction susceptible to defects that are impossible to completely avoid using current time technologies. The alternative is to develop techniques that succeed in mitigating the damage from such failures, starting from the strategic positioning of control and protection devices along the conductors of the system. This allocation of the devices can become hard due to the multiple variables involved in the problem, which suggests the necessity of an alternative that computes the high number of data and helps in this process. In this work it’s presented a solution developed using the multiobjective genetic algorithm search technique, especially the Non-dominated Sorting Genetic Algorithm, NSGA-II, that uses two objectives to evaluate the possible allocations: the initial investment and the prediction of economic return based on the concepts of non-supplied energy. The obtained results reveals information about the nature of the approached problem and the tool utilized, utilizing a real feeder as base to the simulations, giving a practical bias to the routine. From the analyses of the answers given, it’s possible to discuss about the importance of each device of control and protection in its acting, from both technical and economic points of view. The contribution from these conclusions allows refining the understanding about the studied area and opens the path to futures studies and tools.
Palavras-chave: Sistemas elétricos de potência
Electric power systems
Sistemas de distribuição de energia elétrica
Electric distribution systems
Proteção de sistemas elétricos
Power system protection
Algoritmos genéticos
Genetic algorithms
Algoritmo genético de classificação por não dominância II
Non-dominated sorting genetic algorithm II
CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::SISTEMAS ELETRICOS DE POTENCIA::TRANSMISSAO DA ENERGIA ELETRICA, DISTRIBUICAO DA ENERGIA ELETRICA
Idioma: por
País: Brasil
Editor: Insitituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Goiás
Sigla da Instituição: IFG
metadata.dc.publisher.department: Câmpus Itumbiara
Citação: LEMES, João Pedro Rocha Silva. Alocação otimizada de dispositivos de controle e proteção através de algoritmos genéticos multiobjetivos. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharelado em Engenharia Elétrica) – Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Goiás - IFG, Itumbiara, 104 p. 2021.
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
URI: http://repositorio.ifg.edu.br:8080/handle/prefix/839
Data do documento: 24-Set-2021
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