Fluxo de potência ótimo com restrições de segurança
utilizando métodos metaheurísticos
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Neste trabalho, foram tentadas diferentes técnicas metaheurísticas para resolver o problema do fluxo de potência ótimo e os problemas de fluxo de potência ótimo com restrições de segurança. Aqui, discutimos principalmente o problema do fluxo de potência ótimo utilizando o Algoritmo Genético, o Algoritmo Shuffled Frog Leap, o Algoritmo Big BangBig Crunch e os Algoritmos Jaya. A análise de contingências e a classificação também foram efectuadas para o sistema de 30 barramentos IEEE. Além disso, o problema do fluxo de potência ótimo com restrições de segurança foi resolvido...
Neste trabalho, foram tentadas diferentes técnicas metaheurísticas para resolver o problema do fluxo de potência ótimo e os problemas de fluxo de potência ótimo com restrições de segurança. Aqui, discutimos principalmente o problema do fluxo de potência ótimo utilizando o Algoritmo Genético, o Algoritmo Shuffled Frog Leap, o Algoritmo Big BangBig Crunch e os Algoritmos Jaya. A análise de contingências e a classificação também foram efectuadas para o sistema de 30 barramentos IEEE. Além disso, o problema do fluxo de potência ótimo com restrições de segurança foi resolvido utilizando várias técnicas metaheurísticas. Para o problema do fluxo de potência ótimo, a função objetivo é a minimização do custo total do combustível com a imposição de determinadas restrições, sendo testado num sistema de teste de barramento IEEE-30 e num sistema de teste de barramento IEEE-57 num ambiente MATLAB. Os resultados dos testes dos vários algoritmos são comparados. O desempenho do algoritmo Big Bang-Big Crunch modificado e do algoritmo Jaya é melhor do que o de todos os outros algoritmos, mas o algoritmo Jaya demora mais tempo a convergir.
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