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BIBTEX RIS

Estudos sobre a capacidade de hospedagem de geração distribuída em sistemas elétricos de potência utilizando algoritmo genético

2019; INSTITUTO FEDERAL DE MINAS GERAIS; Volume: 7; Issue: 1 Linguagem: Português

10.29069/forscience.2019v7n1.e452

2318-6356

Renan Souza Moura, C. F. Reis, Rarena Kellen Reis Pedrosa, Thuanny Reis Neves,

Islanding Detection in Power Systems

Há um crescente interesse em inserir fontes de energias renováveis nos sistemas elétricos de potência. Para isso, é preciso conhecer a potência máxima que pode ser instalada em um sistema sem causar problemas operacionais. Esta potência máxima é definida como a capacidade de hospedagem de geração distribuída do sistema. Para analisar quais os lugares mais apropriados para inserir estas fontes, a técnica do vetor tangente foi utilizada, enquanto os valores de potência foram calculados por meio da implementação de um algoritmo genético, que buscou as melhores soluções, dentro de um conjunto, através de técnicas evolutivas. Para analisar se um indivíduo é mais bem condicionado que outro, a curva de Potência ativa versus Tensão (curva PV), responsável por indicar o máximo carregamento de um sistema elétrico, foi utilizada como função objetivo. A metodologia foi experimentada em dois sistemas-teste do Instituto de Engenheiros Eletricistas e Eletrônicos (IEEE) e em um sistema real. Em todas as simulações, consideraram-se os limites operacionais dos sistemas analisados.Palavras-chave: Sistema elétrico. Capacidade de hospedagem. Algoritmo genético. Curva PV.Abstract Studies on distributed generation hosting capacity in electrical powers systems using genetic algorithmThere is a growing interest in inserting sources of renewable energy into power systems. For this, it is necessary to know the maximum power that can be installed in a system that does not cause operational problems. This maximum power is defined as the distributed generation hosting capacity of the system. In order to analyze the most appropriate places to insert these sources, the tangent vector technique will be used, while the power values will be calculated through the implementation of a genetic algorithm, which will search the best solutions, within a set, by means of evolutionary techniques. In order to analyze if an individual is better conditioned than the other, the Active Power versus Voltage curve (PV curve), responsible for indicating the maximum charge of an electric system, is used as an objective function. The methodology will be tested on two IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers) test systems and a real system. In all simulations the operating limits of the analyzed systems will be considered.Keywords: Electrical system. Accommodation capacity. Genetic algorithm. PV curve.