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Novos modelos matemáticos para o problema de planejamento da expansão de sistemas de transmissão usando o modelo AC

Processo: 17/22626-0
Modalidade de apoio:Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Doutorado
Vigência (Início): 01 de fevereiro de 2018
Vigência (Término): 31 de janeiro de 2019
Área do conhecimento:Engenharias - Engenharia Elétrica - Sistemas Elétricos de Potência
Pesquisador responsável:Rubén Augusto Romero Lázaro
Beneficiário:José Nicolás Melchor Gutiérrez
Supervisor: Pierluigi Mancarella
Instituição Sede: Faculdade de Engenharia (FEIS). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Ilha Solteira. Ilha Solteira , SP, Brasil
Local de pesquisa: University of Melbourne, Austrália  
Vinculado à bolsa:15/04190-4 - Meta-heurísticas aplicadas ao modelo AC no planejamento da expansão de sistemas de transmissão, BP.DR
Assunto(s):Programação não linear   Programação linear inteira
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Fluxo de potência AC | planejamento da expansão de sistemas de transmissão | planejamento multiestágio | programação inteira | programação não linear | Planejamento da expansão de sistemas de transmissão

Resumo

Este projeto de pesquisa pretende analisar teoricamente e implementar computacionalmente novos modelos matemáticos do problema de planejamento da expansão de sistemas de transmissão quando a rede elétrica é representada usando o modelo AC. A proposta consiste em desenvolver novos modelos matemáticos a partir das equações originais de fluxo de potência complexo que devem ser expandidas em coordenadas polares e retangulares gerando modelos com diferentes espaços de solução. A solução de cada um desses modelos devem ser equivalentes. Os modelos resultantes devem ser problemas de programação não linear inteira mista com um nível de complexidade que depende do tamanho do sistema, do número de laços gerados e da quantidade de barras ilhadas na topologia base. Esses modelos devem ser avaliados resolvendo problemas relacionados com sistemas elétricos complexos e usando a plataforma AMPL e os solvers mais eficientes de problemas de programação não linear inteira mista. As formulações serão testadas com sistemas de pequeno e médio porte.

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