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Resumo-Valores inadequados de tensão nas barras e elevadas perdas elétricas nas linhas são problemas recorrentes em redes de distribuição de energia elétrica. Este trabalho propõe a inserção de bancos de capacitores, de capacidades fixas, para minimizar estas condições operacionais indesejadas. São aplicadas duas meta-heurísticas como estratégias de otimização: a Particle Swarm Optimization (PSO) e a Variable Neighborhood Search (VNS), que têm o propósito de indicar as barras nas quais os bancos devem ser instalados e suas respectivas capacidades. Como sistemas de teste, uma rede monofásica (de 222 barras) e uma rede trifásica (de 34 barras) foram usadas e as simulações demonstraram melhor desempenho da PSO para tratar o problema modelado. Palavras-Chave-Bancos de Capacitores, Otimização por Nuvem de Partículas, Busca em Vizinhança Variável.

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Resumo-Sistemas termoelétricos eficientes de geração de energia elétrica visam atender a demanda ao menor custo de geração possível, custo este associado principalmente ao consumo de combustível exigido por estas usinas. Neste tipo de geração, também está presente a emissão de poluentes. Este cenário configura o problema de Despacho Econômico e Ambiental (DEA), no qual visa-se minimizar simultaneamente dois objetivos conflitantes: o custo operacional e a emissão de poluentes, presentes na operação destas usinas. Neste contexto, este trabalho desenvolve uma ferramenta robusta de análise multicritério, envolvendo otimização multiobjetivo e tomada de decisão assistida, de modo a indicar uma solução adequada ao problema de despacho econômico e ambiental, dadas as preferências do projetista e condições de incerteza. As possíveis soluções para o problema são avaliadas em diversos cenários de demanda, considerando as incertezas presentes na mesma. Uma modelagem fuzzy é proposta para as funções objetivo e restrições. Os resultados sugerem que a análise multicritério possibilitou uma tomada de decisão mais assertiva e atrativa, de acordo com os objetivos e critérios adotados. Palavras-Chavedespacho econômico e ambiental, incertezas na demanda, otimização multiobjetivo fuzzy, tomada de decisão assistida. MULTICRITERIA ANALYSIS OF THE ENVIRONMENTAL ECONOMIC DISPATCH UNDER CONDITIONS OF UNCERTAINTY Abstract-Efficient thermoelectric power generation systems aim to meet demand at the lowest possible generation cost, which is mainly associated to the fuel consumption demanded by these plants. In this type of generation, the emission of pollutants is also present. This scenario configures the Economic and Environmental Dispatch (EED) problem, in which it aims to simultaneously minimize two conflicting objectives: the operational cost and the emission of pollutants, both present in the operation of these plants. In this context, this work develops a robust multicriteria analysis tool, involving multiobjective optimization and multicriteria decision aid, in order to indicate an adequate solution to the problem of economic and environmental dispatch, given the preferences of the designer and uncertainty conditions. Some possible solutions to the problem are evaluated in several scenarios of demand, considering the uncertainty conditions. A fuzzy modeling is proposed for objective functions and constraints. The results obtained suggest that the multicriteria analysis allowed a more assertive and attractive decision making, according to the objectives and criteria adopted.