Volume 12 number 1
Pages: 42-51
Representação por cadeias de grafo para AG aplicados ao restabelecimento de energia ótimo em sistemas de distribuição radiais
Newton. G. Bretas, Alexandre. C. Botazzo Delbem, A. de Carvalho
| Resumo: | Os métodos existentes de restabelecimento de energia para uma área desenergizada em sistemas de distribuição o fazem somente para circuitos com características específicas. Além disso, eles não são capazes de lidar com grandes áreas desenergizadas. Este artigo propõe um método que usa Algoritmos Genéticos (AG) para restabelecimento de energia em sistemas de distribuição radiais. Para isto, uma nova representação dos sistemas de distribuição através de Cadeias de Grafo é utilizada. O AG trabalha com função objetivo não linear e não contínua (inerente a este tipo de problema). A nova representação evita a geração de configurações não factíveis, reduzindo consideravelmente, por sua vez, a característica combinatorial intrínseca do problema. Como conseqüência, a não geração de configurações não factíveis reduz significativamente o uso de memória RAM e tempo de processamento. O algoritmo proposto é testado em um sistema de distribuição razoavelmente grande e complexo. |
| Palavras Chave: | Algoritmos genéticos, grafos, restabelecimento de energia, reconfiguração de redes, representação por cadeias de grafo, sistemas de distribuição. |
| Abstract: | The available approaches to restore energy for an outage zone in distribution systems perform the restoration only for circuits with specific characteristics. Additionally, they are not able to deal with large outage zones. This paper proposes a method using Genetic Algorithms (GA) for energy restoration in radial distribution systems This GA has a new representation for distribution systems (using Graph Chains). The GA cope with non-linear and non-continuous objective function (inherent to this kind of problem). The new representation avoids the generation of unfeasible configurations, overcoming the intrinsic combinatorial characteristic of the problem. As a consequence, the non-generation of unfeasible configurations saves RAM memory and processing time. The proposed approach is tested in a fairly complex distribution system. |
| Keywords: | Genetic algorithms, graphs, energy restoration, network reconfiguration, graph chain representation, distribution systems. |
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