Este artigo apresenta uma abordagem para alocação ótima de geradores distribuídos (GD) em sistemas de distribuição de energia para a redução total de perdas utilizando a técnica de algoritmos genéticos. No processo de otimização, as incertezas da demanda das cargas e os cenários de carregamento ao longo do dia foram considerados, visando uma representação adequada da operação real dos sistemas de distribuição, o que permite uma avaliação mais criteriosa da barra ideal para alocação de GD. A abordagem proposta foi executada nos sistemas teste IEEE 13, IEEE 34 e IEEE 123, que apresentam características inerentes aos sistemas de distribuição.

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This paper presents a two-step methodology for optimal capacitor placement in unbalanced power distribution systems considering voltage constraints, imbalance mitigation and reduction of technical losses using a genetic algorithm technique. In the optimization process, both in the first and second stage, the uncertainties arising from the loading levels of the feeders and the demand for loads in the nodes are considered, seeking to better represent the operation of the real systems, thus allowing a better assessment of the ideal nodes for capacitors placement. In order to validate the proposed methodology, it was used the IEEE 13 and IEEE 37 Nodes Test Feeders.Resumo: Este artigo apresenta uma metodologia em duas etapas para alocação ótima de capacitores em sistemas de distribuição de energia desequilibrados considerando restrições de tensão, mitigação de desequilíbrio e redução de perdas técnicas utilizando a técnica de algoritmos genéticos. No processo de otimização, tanto na primeira quanto na segunda etapa, são consideradas as incertezas provenientes dos níveis de carregamento dos alimentadores e da demanda das cargas nos nós buscando representar de maneira mais adequada a operação dos sistemas reais, permitindo assim uma melhor avaliação das barras ideais para alocação dos capacitores. Para validar a metodologia proposta, foram utilizados os alimentadores IEEE 13 e IEEE 37 barras.