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https://ri.ufs.br/jspui/handle/riufs/1151
Registro completo de metadados
Campo DC | Valor | Idioma |
---|---|---|
dc.contributor.author | Sousa, Andréa Araújo | - |
dc.date.accessioned | 2014-09-08T17:44:23Z | - |
dc.date.available | 2014-09-08T17:44:23Z | - |
dc.date.issued | 2008-09 | - |
dc.identifier.citation | SOUSA, A. A. Fluxo de Potência Ótimo globalmente convergente utilizando métodos de pontos interiores com estratégias de região de confiança. 2008. 169 f. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2008. Disponível em: <http://repositorio.ufpe.br:8080/xmlui/handle/123456789/5003>. Acesso em: 8 set. 2014. | pt_BR |
dc.identifier.uri | https://ri.ufs.br/handle/riufs/1151 | - |
dc.description.abstract | O problema de Fluxo de Potência Ótimo (FPO) vem sendo estudado desde a década de 1960 e vários métodos de resolução são encontrados na literatura. Em particular, os métodos de Pontos-Interiores (PI) vêm tendo um grande destaque devido a sua robustez e eficiência, alcançando convergência com reduzido número de iteraçoes mesmo em problemas com um grande número de variáveis. Apesar do seu bom desempenho computacional no que se refere a número de iterações e tempo de processamento, os métodos de PI não possuem convergência global, que consiste em encontrar uma solução independente da escolha do ponto inicial. Um dos objetivos desta pesquisa é o desenvolvimento de um algoritmo de FPO globalmente convergente, ou seja, capaz de encontrar uma solução sempre que uma existir. Para atingir esse objetivo, o algoritmo proposto associa métodos de Região de Confiança com os eficientes métodos de PI. Algoritmos globalmente convergentes são invariavelmente computacionalmente intensivos, de forma que três abordagens distintas para a resolução dos subproblemas de região de confiança foram estudadas. Quanto à formulação do problema de FPO, foram desenvolvidos modelos que consideram dispositivos FACTS, como o UPFC (Unified Power Flow Controller), e restrições de estabilidade de tensão. Algumas opções de função objetivo, como minimização de perdas, minimização de corte de carga e maximização de carregamento, foram testadas e o desempenho do algoritmo proposto foi avaliado comparando-o ao desempenho de algoritmos de PI já conhecidos.O problema de Fluxo de Potência Ótimo (FPO) vem sendo estudado desde a década de 1960 e vários métodos de resolução são encontrados na literatura. Em particular, os métodos de Pontos-Interiores (PI) vêm tendo um grande destaque devido a sua robustez e eficiência, alcançando convergência com reduzido número de iteraçoes mesmo em problemas com um grande número de variáveis. Apesar do seu bom desempenho computacional no que se refere a número de iterações e tempo de processamento, os métodos de PI não possuem convergência global, que consiste em encontrar uma solução independente da escolha do ponto inicial. Um dos objetivos desta pesquisa é o desenvolvimento de um algoritmo de FPO globalmente convergente, ou seja, capaz de encontrar uma solução sempre que uma existir. Para atingir esse objetivo, o algoritmo proposto associa métodos de Região de Confiança com os eficientes métodos de PI. Algoritmos globalmente convergentes são invariavelmente computacionalmente intensivos, de forma que três abordagens distintas para a resolução dos subproblemas de região de confiança foram estudadas. Quanto à formulação do problema de FPO, foram desenvolvidos modelos que consideram dispositivos FACTS, como o UPFC (Unified Power Flow Controller), e restrições de estabilidade de tensão. Algumas opções de função objetivo, como minimização de perdas, minimização de corte de carga e maximização de carregamento, foram testadas e o desempenho do algoritmo proposto foi avaliado comparando-o ao desempenho de algoritmos de PI já conhecidos.O problema de Fluxo de Potência Ótimo (FPO) vem sendo estudado desde a década de 1960 e vários métodos de resolução são encontrados na literatura. Em particular, os métodos de Pontos-Interiores (PI) vêm tendo um grande destaque devido a sua robustez e eficiência, alcançando convergência com reduzido número de iteraçoes mesmo em problemas com um grande número de variáveis. Apesar do seu bom desempenho computacional no que se refere a número de iterações e tempo de processamento, os métodos de PI não possuem convergência global, que consiste em encontrar uma solução independente da escolha do ponto inicial. Um dos objetivos desta pesquisa é o desenvolvimento de um algoritmo de FPO globalmente convergente, ou seja, capaz de encontrar uma solução sempre que uma existir. Para atingir esse objetivo, o algoritmo proposto associa métodos de Região de Confiança com os eficientes métodos de PI. Algoritmos globalmente convergentes são invariavelmente computacionalmente intensivos, de forma que três abordagens distintas para a resolução dos subproblemas de região de confiança foram estudadas. Quanto à formulação do problema de FPO, foram desenvolvidos modelos que consideram dispositivos FACTS, como o UPFC (Unified Power Flow Controller), e restrições de estabilidade de tensão. Algumas opções de função objetivo, como minimização de perdas, minimização de corte de carga e maximização de carregamento, foram testadas e o desempenho do algoritmo proposto foi avaliado comparando-o ao desempenho de algoritmos de PI já conhecidos. | pt_BR |
dc.language.iso | pt_BR | pt_BR |
dc.subject | Otimização não-linear | pt_BR |
dc.subject | Fluxo de potência ótimo | pt_BR |
dc.subject | Métodos de região de confiança | pt_BR |
dc.subject | Convergência global | pt_BR |
dc.subject | Métodos de pontos interiores | pt_BR |
dc.title | Fluxo de Potência Ótimo globalmente convergente utilizando métodos de pontos interiores com estratégias de região de confiança | pt_BR |
dc.type | Tese | pt_BR |
dc.contributor.leader | Torres, Geraldo Leite | pt_BR |
dc.identifier.license | Direitos do autor | pt_BR |
Aparece nas coleções: | DEL - Departamento de Engenharia Elétrica - Teses e Dissertações defendidas em outras instituições |
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Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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FluxoDePotência.pdf | 901,04 kB | Adobe PDF | ![]() Visualizar/Abrir |
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