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Volume 12 number 1

Pages: 42-51

Representao por cadeias de grafo para AG aplicados ao restabelecimento de energia timo em sistemas de distribuio radiais

Newton. G. Bretas, Alexandre. C. Botazzo Delbem, A. de Carvalho

    Escola de Engenharia de So Carlos - Universidade de So Paulo
    Av. Dr. Carlos Botelho 1450, 13560-250, So Carlos, SP, Brasil
    [email protected]
Resumo:
Os mtodos existentes de restabelecimento de energia para uma rea desenergizada em sistemas de distribuio o fazem somente para circuitos com caractersticas especficas. Alm disso, eles no so capazes de lidar com grandes reas desenergizadas. Este artigo prope um mtodo que usa Algoritmos Genticos (AG) para restabelecimento de energia em sistemas de distribuio radiais. Para isto, uma nova representao dos sistemas de distribuio atravs de Cadeias de Grafo utilizada. O AG trabalha com funo objetivo no linear e no contnua (inerente a este tipo de problema). A nova representao evita a gerao de configuraes no factveis, reduzindo consideravelmente, por sua vez, a caracterstica combinatorial intrnseca do problema. Como conseqncia, a no gerao de configuraes no factveis reduz significativamente o uso de memria RAM e tempo de processamento. O algoritmo proposto testado em um sistema de distribuio razoavelmente grande e complexo.
Palavras Chave: Algoritmos genticos, grafos, restabelecimento de energia, reconfigurao de redes, representao por cadeias de grafo, sistemas de distribuio.
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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