Planejamento dinâmico de expansão em sistemas de transmissão de energia elétrica via algoritmos híbridos de otimização

Abstract

O Planejamento de Expansão em Sistemas de Transmissão (PEST) tem o propósito de identificar novos equipamentos transmissores a serem inseridos na rede, a fim de suprir à demanda futura prevista dentro do horizonte de planejamento. Este trabalho contribui nessa direção ao apresentar um novo método baseado em diversas técnicas de otimização para resolver o Planejamento de Expansão Estático (PEEST) e Dinâmico (PDEST). A visão estática de "quais" reforços e "onde" estes devem ser instalados é uma abordagem simplista, pois analisa somente dois estágios de planejamento: presente e futuro. Já a visão dinâmica, ao particionar o horizonte de planejamento em multiestágios, fornece ao planejador informações importantes também sobre "quando" esses reforços devem ser alocados na rede, resultando em uma resposta mais robusta e efetiva. O processo resultante dessa formulação é uma programação não linear inteira mista, onde as dificuldades se intensificam no PDEST com o acoplamento temporal. Sendo assim, foi criada uma metodologia que divide o problema de minimização inicial em mestre (não linear) e escravo (linear). O Método dos Pontos Interiores (MPI) é aplicado na resolução do problema escravo, que por sua vez, requer a otimização da modelagem de fluxos de cargas linearizados, sem perdas, utilizados na representação das redes de transmissão. A solução do problema escravo fornece informações ao método proposto, um algoritmo heurístico híbrido que acopla o Harmony Search e o Branch & Bound em série (HSB&B), para conferência da factibilidade dos PESTs sugeridos durante o processo de resolução do problema mestre. Posto isto, foi desenvolvida e aprimorada uma metodologia que visa alcançar a solução ótima do problema mestre-escravo em três etapas com diferentes objetivos: redução eficiente do conjunto inicial das rotas candidatas à expansão por meio de um Algoritmo Heurístico Construtivo (AHC); resolução do PEEST através da metaheurística Harmony Search (HS) e criação da Região de Soluções Estáticas (RSE); expansão dinâmica através da adaptação do algoritmo Branch & Bound no refinamento de todos os PEEST contidos na RSE. Testes com os sistemas Garver, Two Valleys e Sul do Brasil foram feitos e comparados à literatura para comprovar a eficácia do método.