Modelagem de um Sistema de Distribuição com Geração utilizando Algoritmo Genético
Estudos de transitórios eletromecânicos analisam a capacidade de um dado sistema elétrico de potência atingir um novo ponto de equilíbrio após um distúrbio. Tradicionalmente, as cargas de um sistema de potência são os elementos de maior imprecisão, em função da sua composição de equipamentos consumidores de energia que são ligados ou desligados do sistema ao longo do dia, da semana e do ano. Para as concessionárias de transmissão, os sistemas de distribuição representam as cargas a serem atendidas. Entretanto, os detalhes da topologia dos sistemas de distribuição, onde alguns deles possuem geração distribuída, frequentemente não estão disponíveis ou não estão atualizados no banco de dados de empresas de transmissão. O objetivo deste trabalho é apresenta uma metodologia para obtenção de modelos de cargas baseados em medições, que estima equivalentes para simulações dinâmicas para a operação e o planejamento de um sistema elétrico de potência.
Modelagem de um Sistema de Distribuição com Geração utilizando Algoritmo Genético
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DOI: 10.22533/at.ed.6522023034
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Palavras-chave: Algoritmo Genético, Modelagem de Carga, Estabilidade Transitória, Identificação de Sistemas
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Keywords: Genetic Algorithm, Load Modeling, Transient Stability, System Identification.
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Abstract:
Electromechanical transient studies analyze the ability of a given electrical power system to reach a new equilibrium point after a disturbance. Traditionally, power system loads are the most inaccurate elements, due to their composition of energy-consuming equipment that is switched on or off throughout the day, week and year. For transmission utilities, distribution systems represent the loads to be met. However, details of distribution system topology, where some of them have distributed generation, are often unavailable or not up to date in the transmission company database. The objective of this work is to present a measurement-based load modeling methodology for dynamic simulations that support operation and planning of electrical power systems.
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Número de páginas: 15
- Igor Visconti
