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Title: Alocação de capacitores em redes de distribuição considerando distorção harmônica.
Authors: Caldeira Junior, Helvécio
metadata.dc.contributor.advisor: Manso, Juan Carlos Galvis
metadata.dc.contributor.referee: Manso, Juan Carlos Galvis
Barbosa, Carlos Henrique Nogueira de Resende
Campos, Victor Costa da Silva
Keywords: Engenharia elétrica
Algoritmos
Energia elétrica - distribuição
Issue Date: 2017
Citation: CALDEIRA JUNIOR, Helvécio. Alocação de capacitores em redes de distribuição considerando distorção harmônica. 2017. 101 f. . Monografia (Graduação em Engenharia Elétrica) – Instituto de Ciências Exatas e Aplicadas, Universidade Federal de Ouro Preto, João Monlevade, 2017.
Abstract: O objetivo principal deste trabalho é a aplicação de técnicas de otimização ao problema de alocação de capacitores em redes de distribuição com distorção harmônica. Para atingir tal objetivo foram abordados os conceitos sobre os sinais harmônicos (representações matemáticas, índices de distorção, fontes de harmônicos). Os algoritmos de otimização utilizados fazem uso do fluxo de potência fundamental e harmônico. O software OpenDSS é executado para a execução do fluxo de potência, fundamental e harmônico, e assim, apresenta-se uma revisão do método utilizado pelo software. São utilizados dois algoritmos de otimização: o algoritmo genético (otimização mono-objetivo) e uma versão modificada do algoritmo genético para incluir uma segunda função objetivo o problema (otimização multi-objetivo). Testes foram realizados em três sistemas da literatura, um de 9, um de 15 e um de 69 barras.
metadata.dc.description.abstracten: The main objective of ths work is the application of optimizations techniques to the problem of capacitor allocation in distribution networks with harmonic distortion. In order to reach this objective, the concept about harmonic signals (mathematical representations, ditortion índices, harmonic sources) were approached. The optimization algorithms used make use of fundamental and harmonic power flow and thus a review of the method used by software is presented. Two optimizations algorithms are used: the genetic algorithm (mono-objective optimization) and a modified version of the genetic algorithm to include a second objective function to the problem (multi-objective optimization). Tests were performed in three systems of the literature, one of 9, one of 15 and one of 69 buses.
URI: http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/791
metadata.dc.rights.license: Autorização concedida à Biblioteca Digital de TCC’s da UFOP pelo(a) autor(a) em 22/02/2018 com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho desde que sejam citados o autor e o licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação.
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