dc.creator.ID |
ALENCAR, M. R. B. |
pt_BR |
dc.creator.Lattes |
http://lattes.cnpq.br/2967371515747309 |
pt_BR |
dc.contributor.advisor1 |
NEVES, Washington Luiz Araujo. |
|
dc.contributor.advisor1ID |
NEVES, W. L. A. |
pt_BR |
dc.contributor.advisor1Lattes |
http://lattes.cnpq.br/3107104665517286 |
pt_BR |
dc.contributor.advisor-co1 |
SOUZA, Benemar Alencar de. |
|
dc.contributor.advisor-co1ID |
SOUZA, B. A. |
pt_BR |
dc.contributor.advisor-co1Lattes |
http://lattes.cnpq.br/4987294390789975 |
pt_BR |
dc.contributor.referee1 |
BRITO, Núbia Silva Dantas. |
|
dc.contributor.referee1ID |
BRITO, N. S. D. |
pt_BR |
dc.contributor.referee1Lattes |
http://lattes.cnpq.br/9319631147408039 |
pt_BR |
dc.contributor.referee2 |
ASSIS, Francisco Marcos de. |
|
dc.contributor.referee2ID |
ASSIS, F. M. |
pt_BR |
dc.contributor.referee2Lattes |
http://lattes.cnpq.br/2368523362272656 |
pt_BR |
dc.contributor.referee3 |
PEREIRA JÚNIOR, Benvindo Rodrigues. |
|
dc.contributor.referee3ID |
PEREIRA JÚNIOR, B. R. |
pt_BR |
dc.contributor.referee3Lattes |
http://lattes.cnpq.br/1704616728056883 |
pt_BR |
dc.contributor.referee4 |
LEÃO, Ruth Pastôra Saraiva. |
|
dc.contributor.referee4ID |
LEÃO, R. P. S. |
pt_BR |
dc.contributor.referee4Lattes |
http://lattes.cnpq.br/8551048513174462 |
pt_BR |
dc.contributor.referee5 |
MANTOVANI, José Roberto Sanches. |
|
dc.contributor.referee5ID |
MANTOVANI, J. R. S. |
pt_BR |
dc.contributor.referee5Lattes |
http://lattes.cnpq.br/0614021283361265 |
pt_BR |
dc.description.resumo |
Um método para localização e dimensionamento ótimos de geradores fotovoltaicos em
sistemas de distribuição radial, baseado no método de estimativa pontual (MEP) do tipo
2m+1, em que m é o número de variáveis aleatórias de entrada, e no algoritmo de busca
cuco discreto adaptável (BCDA) é apresentado. O objetivo final é a minimização dos
custos totais trazidos a valor presente, incluindo os custos das perdas anuais de energia.
Para tanto, considera-se a aleatoriedade da geração e também da demanda. Para o cálculo
do fluxo de potência é empregado o método da soma de potências. Por simplicidade, a
carga é considerada uma variável aleatória gaussiana. Uma melhoria na forma de cálculo
das perdas de energia por meio da junção do MEP com a amostragem por sequência de
Sobol é proposta. Sendo assim, utiliza-se a simulação de Monte Carlo como comparação
dos métodos de estimativa pontual tradicional e do método proposto. A correlação que se
verificou existir entre irradiância solar e temperatura ambiente é considerada nos cálculos
dos fluxos de potência. Emprega-se a teoria de cópula para incorporar a correlação durante
as simulações de Monte Carlo realizadas. O algoritmo de otimização proposto, BCDA, é
comparado com a Busca Cuco (BC), algoritmo genético (AG) e otimização por enxame
de partículas (PSO). Dos testes iniciais, em que apenas um gerador foi inserido no sistema
constatou-se que a consideração da correlação entre irradiância e temperatura ambiente é
irrelevante nas simulações de Monte Carlo, porém é importante nas simulações utilizando
MEP. Para validação, o método proposto é aplicado ao sistema teste de 69 barras do
IEEE. Constatou-se a viabilidade da instalação dos geradores, tanto pela redução dos
custos totais quanto pela redução do custo nivelado de energia. |
pt_BR |
dc.publisher.country |
Brasil |
pt_BR |
dc.publisher.department |
Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI |
pt_BR |
dc.publisher.program |
PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA |
pt_BR |
dc.publisher.initials |
UFCG |
pt_BR |
dc.subject.cnpq |
Engenharia Elétrica |
pt_BR |
dc.title |
Método de estimativa pontual e algoritmo de Busca Cuco discreto adaptável para instalação ótima de geração fotovoltaica. |
pt_BR |
dc.date.issued |
2022-12-15 |
|
dc.description.abstract |
A method for optimal location and sizing of photovoltaic generators in radial distribution
systems, based on the 2m+1 point estimation method (PEM), where m represents the
number of input random variables, and in the Adaptive Discrete Cuckoo Search (ADCS)
is presented. The ultimate objective is to minimize the net present value cost, including
annual energy losses. For that, the randomness of the generation and load demand is
considered. To calculate the power flow, the backward-forward sweep method is used. For
simplicity, the load is considered a Gaussian random variable. An improvement in the
way of calculating energy losses by combining the PEM with Sobol sequence sampling
is proposed. Therefore, Monte Carlo simulation is used as a comparison between the
traditional point estimate method and the proposed method. The correlation found to
exist between solar irradiance and ambient temperature is considered in the power flow
calculations. Copula theory is used to incorporate the correlation during the performed
Monte Carlo simulations. The proposed optimization algorithm, ADCS, is compared with
the Cuckoo Search (CS), genetic algorithm (GA), and particle swarm optimization (PSO).
From the initial tests, in which only one generator was inserted in the system, it was found
that considering the correlation between irradiance and ambient temperature is irrelevant
in the Monte Carlo simulations, however, it is important in the simulations using PEM. For
validation, the proposed method is applied to the IEEE 69-bus test system. The feasibility
of installing generators was verified, both by reducing total costs and the Levelized cost
of energy. |
pt_BR |
dc.identifier.uri |
http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/29410 |
|
dc.date.accessioned |
2023-04-18T17:37:07Z |
|
dc.date.available |
2023-04-18 |
|
dc.date.available |
2023-04-18T17:37:07Z |
|
dc.type |
Tese |
pt_BR |
dc.subject |
Geradores fotovoltaicos |
pt_BR |
dc.subject |
Perdas anuais de energia |
pt_BR |
dc.subject |
Fluxo de potência probabilístico |
pt_BR |
dc.subject |
Método de estimativa pontual |
pt_BR |
dc.subject |
Simulação de Monte Carlo |
pt_BR |
dc.subject |
Algoritmo de busca cuco |
pt_BR |
dc.subject |
Valor presente líquido |
pt_BR |
dc.subject |
Sequência de Sobol |
pt_BR |
dc.subject |
Photovoltaic generators |
pt_BR |
dc.subject |
Annual energy losses |
pt_BR |
dc.subject |
Flow of probabilistic power |
pt_BR |
dc.subject |
Point estimation method |
pt_BR |
dc.subject |
Simulation of Monte Carlo |
pt_BR |
dc.subject |
Cuckoo search algorithm |
pt_BR |
dc.subject |
Net present value |
pt_BR |
dc.subject |
Sobol Sequence |
pt_BR |
dc.subject |
Generadores fotovoltaicos |
pt_BR |
dc.subject |
Pérdidas anuales de energía |
pt_BR |
dc.subject |
Flujo de poder probabilístico |
pt_BR |
dc.subject |
Método de estimación puntual |
pt_BR |
dc.subject |
Simulación de Monte Carlo |
pt_BR |
dc.subject |
Algoritmo de búsqueda de cuco |
pt_BR |
dc.subject |
Valor presente neto |
pt_BR |
dc.subject |
Secuencia Sobol |
pt_BR |
dc.rights |
Acesso Aberto |
pt_BR |
dc.creator |
ALENCAR, Mariana Ribeiro Barros de. |
|
dc.publisher |
Universidade Federal de Campina Grande |
pt_BR |
dc.language |
por |
pt_BR |
dc.title.alternative |
Point estimation method and discrete Cuckoo Search algorithm adaptable for optimal installation of photovoltaic generation. |
pt_BR |
dc.title.alternative |
Método de estimación puntual y algoritmo discreto de Cuckoo Search Adaptable para una óptima instalación de generación fotovoltaica. |
pt_BR |
dc.identifier.citation |
ALENCAR, Mariana Ribeiro Barros de. Método de estimativa pontual e algoritmo de Busca Cuco discreto
adaptável para instalação ótima de geração fotovoltaica. 2022. 108 fl. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica), Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Centro de Engenharia Elétrica e Informática, Universidade Federal de Campina Grande - Paraíba - Brasil, 2022. Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/29410 |
pt_BR |
dc.description.resumen |
Un método para la ubicación y dimensionamiento óptimo de generadores fotovoltaicos en
sistemas de distribución radial, basados en el método de estimación puntual (MEP) del tipo
2m+1, donde m es el número de variables aleatorias de entrada, y en el algoritmo de búsqueda
Se introduce el cuco discreto adaptativo (BCDA). El objetivo final es minimizar el
costos totales llevados a valor presente, incluido el costo de las pérdidas anuales de energía.
Por tanto, se considera la aleatoriedad de la generación y también de la demanda. para el calculo
flujo de potencia, se utiliza el método de la suma de potencias. Por simplicidad, el
la carga se considera una variable aleatoria gaussiana. Una mejora en la forma de cálculo.
de pérdidas de energía mediante la combinación de MEP con muestreo por secuencia de
Se propone Sobol. Por lo tanto, la simulación de Monte Carlo se utiliza como comparación
de los métodos tradicionales de estimación puntual y el método propuesto. La correlación que
se considera que existe entre la radiación solar y la temperatura ambiente en los cálculos
de los flujos de energía. La teoría de la cópula se utiliza para incorporar la correlación durante
las simulaciones de Montecarlo realizadas. El algoritmo de optimización propuesto, BCDA, es
en comparación con Cuckoo Search (BC), algoritmo genético (GA) y optimización de enjambre
material particulado (PSO). De las pruebas iniciales, en las que solo se insertaba un generador en el sistema
se encontró que la consideración de la correlación entre la irradiancia y la temperatura ambiente es
irrelevante en simulaciones de Monte Carlo, pero importante en simulaciones usando
eurodiputado. Para su validación se aplica el método propuesto al sistema de prueba de 69 buses de la
IEEE. Se verificó la factibilidad de instalación de los generadores, tanto para la reducción de
costos totales y reduciendo el costo nivelado de la energía. |
pt_BR |