Planejamento da Expansão de Sistemas Elétricos de Transmissão via Algoritmo Genético com Estratégias de Diversidade

Abstract

Transmission expansion planning (TEP) is an important study among the various electrical power system activities. However, solving the optimization problem resulting from TEP studies for real large electrical systems is a complex task, which involves the analysis of a large space of solutions. In this sense, the present work proposes the investigation of diversity strategies combined with the meta-heuristic Genetic Algorithm (GA) to solve the TEP problem. The Deterministic Crowding and K-means techniques are used to create different versions of GA with population diversity. A real and present-day electrical system, which corresponds to the geoelectric region of southern Brazil, is used to carry out performance studies and analyze the use of different diversity strategies. Resumo: O planejamento da expansão da transmissão (PET) configura um importante estudo dentre as diversas atividades realizadas em um sistema elétrico de potência. No entanto, solucionar o problema de otimização decorrente dos estudos PET para sistemas elétricos reais de grande porte é uma tarefa complexa, que envolve a análise de um grande espaço de soluções. Neste sentido, o presente trabalho propõe a investigação de estratégias de diversidade combinadas à metaheurística Algoritmo Genético (AG) para solução eficiente do problema PET. As técnicas Deterministic Crowding e K-means são utilizadas para criar diferentes versões do AG com diversidade populacional. Um sistema elétrico real e atual, que corresponde à região geoelétrica sul do Brasil, é utilizado para realizar os estudos de desempenho e analisar o emprego de diferentes estratégias de diversidade.