Planejamento da expansão da transmissão: solução do modelo DC usando algoritmo genético e o fluxo de carga linearizado implementados na linguagem Python

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorFlórez, Hugo Andrés Ruiz-
Autor(es): dc.contributorFlórez, Hugo Andrés Ruiz-
Autor(es): dc.contributorOliveira, Cristiane Lionço de-
Autor(es): dc.contributorKonopatzki, Evandro André-
Autor(es): dc.creatorSouza, Bruno Henrique Santiago de-
Autor(es): dc.creatorTeles, Murilo Henrique de Lima-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-08-29T11:48:39Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-08-29T11:48:39Z-
Data de envio: dc.date.issued2023-09-19-
Data de envio: dc.date.issued2023-09-19-
Data de envio: dc.date.issued2022-05-06-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/32421-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1083660-
Descrição: dc.descriptionThe study of Transmission Expansion Planning (TEP) is of great importance to meet the continuous growth in electricity demand. The objective of TEP using the DC model is to obtain the optimal long­term plan for the expansion of the transmission system in order to indicate where new transmission lines should be allocated. The objective of this work is to develop a computational tool in the Python programming language to solve the DC model TEP problem, using the genetic algorithm together with the linearized load flow optimization model, applied in the6­busGarversystem. The proposed methodology is carried out by applying the GA and the linearized load flow optimization model using specific Python libraries. One hundred iterations were performed, with one hundred generations and forty individuals, and with that, the final value of two hundred thousand dollars was obtained for the construction of seven new transmission lines. The results obtained showed that it is possible to use the proposed methodology to solve the problem of the PET model DC.-
Descrição: dc.descriptionO estudo do Planejamento da Expansão da Transmissão (PET) é de grande importância para atender o contínuo crescimento da demanda de energia elétrica. O objetivo do PET utilizando o modelo DC é obter o plano ótimo a longo prazo da expansão do sistema de transmissão visando indicar onde deverão ser alocados novas linhas de transmissão. O objetivo deste trabalho é desenvolver uma ferramenta computacional na linguagem de programação Python para resolver o problema do PET modelo DC, utilizando o algoritmo genético (AG)em conjunto com o modelo de otimização do fluxo de carga linearizado, aplicado no sistema Garver de 6 barras. A metodologia proposta é realizada através da aplicação do AG e do modelo de otimização do fluxo de carga linearizado utilizando bibliotecas específicas do Python. Foram executadas 100 iterações, com 100 gerações e 40 indivíduos, e com isso obteve-se o valor final de 200 mil dólares para a construção de 7 novas linhas de transmissão. Os resultados obtidos demonstraram que é possível utilizar a metodologia proposta para resolver o problema do PET modelo DC.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Publicador: dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paraná-
Publicador: dc.publisherMedianeira-
Publicador: dc.publisherBrasil-
Publicador: dc.publisherEngenharia Elétrica-
Publicador: dc.publisherUTFPR-
Direitos: dc.rightsopenAccess-
Direitos: dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/-
Palavras-chave: dc.subjectEnergia elétrica - Transmissão-
Palavras-chave: dc.subjectEnergia elétrica - Distribuição-
Palavras-chave: dc.subjectAlgorítmos computacionais-
Palavras-chave: dc.subjectInteligência artificial-
Palavras-chave: dc.subjectElectric power transmission-
Palavras-chave: dc.subjectElectric power distribution-
Palavras-chave: dc.subjectComputer algorithms-
Palavras-chave: dc.subjectArtificial intelligence-
Palavras-chave: dc.subjectCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA-
Título: dc.titlePlanejamento da expansão da transmissão: solução do modelo DC usando algoritmo genético e o fluxo de carga linearizado implementados na linguagem Python-
Título: dc.titleTransmission expansion planning: solution of the DC model using genetic algorithm and linearized load flow implemented in the Python language-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT

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