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Estudo e desenvolvimento de modelos e de abordagens para resolução do problema de fluxo de potência ótimo com restrições de segurança

Processo: 13/11726-2
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Vigência (Início): 01 de setembro de 2013
Vigência (Término): 28 de fevereiro de 2014
Área do conhecimento:Engenharias - Engenharia Elétrica - Sistemas Elétricos de Potência
Pesquisador responsável:Geraldo Roberto Martins da Costa
Beneficiário:Guilherme Guimarães Lage
Instituição-sede: Escola de Engenharia de São Carlos (EESC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
Assunto(s):Programação não linear   Fluxo de potência ótimo   Estabilidade de tensão

Resumo

Este projeto de pesquisa tem como objetivo o estudo e o desenvolvimento de modelos e de abordagens para resolução de problemas de Fluxo de Potência Ótimo com Restrições de Segurança (FPO-RS). Nas abordagens existentes na literatura, muitas das formas de representação da segurança operacional de um Sistema de Energia Elétrica (SEE) são muito conservadoras, de alto custo computacional e/ou até ineficazes. Além disso, a natureza discreta de alguns controles é ignorada. Esta pesquisa fundamentar-se-á metodologicamente na análise das formas de representação da segurança operacional de SEEs e na formulação e resolução de problemas de Programação Não Linear (PNL) com variáveis de decisão contínuas e discretas. Para isso, serão obtidos dados teóricos, a partir de levantamentos bibliográficos, que explicitarão os conceitos associados à segurança operacional dos SEEs e à resolução de problemas de PNL. Para validar os modelos e abordagens desenvolvidas serão realizados testes com os sistemas IEEE. (AU)

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Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
FERNANDES, RICARDO A. S.; LAGE, GUILHERME G.; DA COSTA, GERALDO R. M. A Decision-making Framework Based on Artificial Neural Networks and Intelligent Agents for Transmission Grid Operation. ELECTRIC POWER COMPONENTS AND SYSTEMS, v. 44, n. 8, p. 883-893, 2016. Citações Web of Science: 0.

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