Implementação do fluxo de potência pelo método de newton-raphson considerando geração distribuída e veículos elétricos

TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Campus Araranguá. Engenharia de Energia.O Sistema Elétrico de Potência pode ser divido em três grandes blocos: geração, transmissão e distribuição, no qual a energia escoa do gerador até o consumidor final. Essa estrutura convencional está sendo alterada com a inserção de novas tecnologias como veículos elétricos e geração distribuída. Com a entrada desses equipamentos e a tendência de aumento do consumo de energia com o tempo, compreender o funcionamento dessa nova estrutura é fundamental para planejar e operar o sistema elétrico brasileiro. Para isso, a avaliação estática é uma metodologia largamente utilizada nas empresas de transmissão e distribuição e traz informações valiosas que contribuem para o planejamento da operação do sistema. Esta metodologia é conhecida como fluxo de potência (ou fluxo de carga) e baseia-se em métodos matemáticos para analisar os parâmetros de um sistema. Os resultados se traduzem no conhecimento das variáveis elétricas da rede para uma determinada condição do sistema. Estas variáveis são: as tensões e correntes fasoriais e as potências ativa e reativa do sistema, bem como as perdas de potência. Neste trabalho implementa-se um código no software Matlab, baseado no método de Newton-Raphson, para avaliar o fluxo de carga de sistemas elétricos de potência, encontrar o perfil de tensão das redes e as perdas elétricas envolvidas, considerando a entrada de geração distribuída e veículos elétrica na modalidade V2G nesta rede. Valida-se a implementação do código a partir de um sistema exemplo de três barras. Com o mesmo sistema de três barras, altera-se as variáveis da rede e analisa-se cinco cenários distintos de operação de uma rede de distribuição: horário fora de pico, horário fora de pico com geração distribuída, horário de pico, horário de pico com veículos elétricos na modalidade V2G e horário de pico com veículos elétricos na modalidade V2G e geração distribuída. Em todos os cenários, encontra-se uma melhora no perfil de tensão e diminui-se a perdas elétricas do sistema em análise, com destaque para a simulação 2 que reduziu cerca de 69,9% das perdas elétricas do cenário anterior e para a simulação 5 que reduziu cerca de 69% das perdas elétricas quando comparado com a simulação 3. Ainda, neste trabalho, não foram considerados os limites de transmissão das linhas e dos geradores e, portanto, estes resultados têm por objetivo avaliar a ferramenta implementada para diferentes cenários do sistema exemplo

A Comparison of Performance of GA, PSO and Differential Evolution Algorithms for Dynamic Phase Reconfiguration Technology of a Smart Grid

© 2019 IEEE. Increasing penetration of Distributed Generations (Photovoltaic solar energy (PV), Wind energy, and Battery Energy Storage) and PEVs (Plug-in Electric Vehicles) into smart grid induce network imbalance which reduces power quality. The uncertainty of demand-generation requires balancing for mitigating network imbalance. Several researchers have used various optimization methods for mitigating unbalance. Moreover, a few researchers have done comparative studies of optimization methods for mitigating unbalance till now. This paper proposes a method to mitigate unbalance and reduce the total power loss by optimizing load distribution among phases. This paper compares the performance of Genetic Algorithm (GA), Particle Swarm Optimization (PSO) and Differential Evolution (DE) algorithms on the application of phase balancing. Finally, the efficacy of these algorithms are evaluated for the proposed unbalance mitigation technique, and it is found that the proposed technique using DE algorithm can reduce a significant amount of unbalance at all the buses of the distribution grid with less computational effort