Hybrid intelligent control for smart grid functionalities integration

Orientador: Alexandre Rasi AokiCoorientador: Germano Lambert-TorresTese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. Defesa : Curitiba, 31/07/2020Inclui referências: p. 108-117Resumo: Ao longo dos anos, as redes de distribuição de energia estão ficando mais inteligentes e automatizadas, consequentemente problemas complexos emergem, onde estes são os gatilhos para melhorar antigos estudos e iniciar novas linhas de pesquisa. A Rede Elétrica Inteligente é o conceito abrangente para entender os novos problemas e alterar o comportamento tradicional do sistema para uma nova abordagem, partindo para uma rede com mais intercomunicação entre os elementos ativos. Para contribuir com avanços, a ideia principal desta tese é iniciar uma nova linha de pesquisa para combinar diferentes funcionalidades do Sistema Avançado de Gerenciamento da Distribuição (ADMS), a serem resolvidas por apenas um algoritmo ao mesmo tempo. Para iniciar os estudos dessa linha de desenvolvimento, foram selecionados os problemas mais comuns que causam grande impacto nas redes de distribuição, as interrupções inesperadas e as sobrecargas, resolvidas pelos algoritmos de Auto-Recuperação e Descarte de Carga, respectivamente. Os estudos atuais concentram-se em resolver o problema de Auto-Recuperação primeiro e depois, se o sistema iniciar ou manter uma sobrecarga, executar o descarte de carga para reduzir a carga e manter o sistema no modo operacional. No entanto, em vez de ter as duas funcionalidades trabalhando em um modo sequencial, por que não desenvolver um algoritmo exclusivo para processar o problema e resolvê-lo ao mesmo tempo, de forma simultânea? Assim, esta tese traz exatamente esse novo tipo de abordagem por meio da metodologia de Aprendizado por Reforço (um algoritmo de Machine Learning para tomar decisões) através do algoritmo Q-Learning. Em que os elementos do Q-Learning foram adaptado para reproduzir o ambiente como a rede de distribuição, a recompensa como a maximização da carga e as ações como a troca de posição das chaves (Auto- Recuperação) e a porcentagem de reduções de carga (Descarte da carga), a interagir no sistema para determinar o próximo estado (topologia). Para provar o algoritmo desenvolvido, foi utilizado um sistema urbano real com cinco alimentadores interconectados, onde o sistema foi dividido em um caso de três alimentadores, para determinar a escolha da política (a ?-greed foi a selecionada), criar alguns casos básicos e ser comparada com outras abordagens sequenciais. O caso completo foi usado para sobrecarregar o sistema e analisar os resultados para casos complexos. Em todas as simulações, os resultados encontraram uma boa solução após o estado de isolamento para maximizar a restauração da carga, e em alguns casos em que o sistema foi acionado por uma sobrecarga, o algoritmo pode, no mesmo momento, reconfigurar o sistema para evitar a sobrecarga e aplicar a redução de carga. Portanto, este trabalho forneceu uma nova linha de estudo e contribuir com uma nova linha de pesquisas a ser aprofundado em trabalhos futuros. Palavras-chave: ADMS. Auto-Recuperação. Descarte de Carga. Aprendizado por Reforço. Q-Learning. Rede de Distribuição. Abordagem Simultânea.Abstract: Along the year, the distribution networks are getting more intelligent and automated, consequently complex problems emerge, where these are the triggers to improve old studies or start new lines of researches. The Smart Grid is the broad concept to understand the new problems and change the traditional system behavior for a new approach, where more intelligence and intercommunication is improved to solve the several distribution problems. To contribute on the network enhancements, the main idea of this thesis is to start a new line of research to combine different Advanced Distribution Management System (ADMS) functionalities to be solved by only one algorithm at the same time. To start the studies on this line of strategy, it was selected the most usual problems that has a big impact in distribution networks, the unexpected outages and the overloads, which are solved by Self-Healing and Load Shedding algorithms respectively. The current studies focus to solve the Self-Healing problem first and after, if the system initiate or maintain an overload, executes the Load Shedding to reduce the load and keeps the system in an operative mode. However, instead of having both functionalities working in a sequential mode, why not developed a unique algorithm to process both problem and solve them at the same time? Thus, this thesis brings exactly this new type of approach through the Reinforcement Learning methodology (a Machine Learning algorithm to take decisions) using the Q-Learning algorithm. The Q-Learning elements were adapted to reproduces environment as the distribution network, the reward as the maximization of load and the actions as the switch commutation (Self-Healing) and percentual of load reductions (Load Shedding) to be selected and interact on the system to determine the next state (topology). To prove the algorithm developed, it was used a real urban system with five interconnected feeders, where the system was divided in a three-feeder case, to determine the policy choice (?-greed was selected), create some basic cases and be compared with other Self-Healing + Load Shedding sequential approaches. The complete case was used to overload the system and analyze the results for complex cases. In all simulations the results could find a good solution after the isolation state to maximizes the load restoration, and some cases where the system was trigger by an overload the algorithm could at the same moment reconfigure the system to avoid the overload and apply the load curtailment. Thus, this work provided a new line of study and contribute for new researches on this area to go deeper and improve ADMS algorithms. Keyworlds: ADMS. Self-Healing. Load Shedding. Reinforcement Learning. Q-Learning. Distribution Network. Simultaneous Approac