Upgrade to Pro — share decks privately, control downloads, hide ads and more …

Aplicações Híbridas entre Sistemas Multiagentes e Técnicas de Inteligência Artificial para Redes Inteligentes de Distribuição de Energia Elétrica

Filipe Saraiva
November 24, 2015

Aplicações Híbridas entre Sistemas Multiagentes e Técnicas de Inteligência Artificial para Redes Inteligentes de Distribuição de Energia Elétrica

Apresentação da minha tese de doutorado sobre uso de sistemas multiagentes e técnicas de inteligência artificial para simulações de smart grid.

Filipe Saraiva

November 24, 2015
Tweet

More Decks by Filipe Saraiva

Other Decks in Science

Transcript

  1. Aplicações Híbridas entre Sistemas Multiagentes e
    Técnicas de Inteligência Artificial para Redes Inteligentes
    de Distribuição de Energia Elétrica
    Filipe de Oliveira Saraiva
    Laboratório de Análise de Sistemas de Energia Elétrica – LASEE
    Departamento de Engenharia Elétrica e Computação – SEL
    Escola de Engenharia de São Carlos – EESC
    Universidade de São Paulo – USP
    24 de novembro de 2015
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 1 / 89

    View full-size slide

  2. Conteúdo
    1 Introdução
    2 Smart Grids
    3 Sistemas Distribuídos, Sistemas Multiagentes e Smart Grids
    4 Classificação de Cargas Não-Lineares em Sistemas de Distribuição
    Inteligentes
    5 Controle de Tensão em Sistemas de Distribuição Inteligentes
    6 Minimização de Perdas em Sistemas de Distribuição Inteligentes
    7 Conclusões e Trabalhos Futuros
    8 Apêndice – Publicações
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 2 / 89

    View full-size slide

  3. Introdução
    Conteúdo
    1 Introdução
    2 Smart Grids
    3 Sistemas Distribuídos, Sistemas Multiagentes e Smart Grids
    4 Classificação de Cargas Não-Lineares em Sistemas de Distribuição
    Inteligentes
    5 Controle de Tensão em Sistemas de Distribuição Inteligentes
    6 Minimização de Perdas em Sistemas de Distribuição Inteligentes
    7 Conclusões e Trabalhos Futuros
    8 Apêndice – Publicações
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 3 / 89

    View full-size slide

  4. Introdução
    Justificativa
    O Sistema Elétrico está mudando, exigindo a avaliação de novas técnicas
    para estudos, modelagem, simulação, prototipação e implementação.
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 4 / 89

    View full-size slide

  5. Introdução
    Objetivos
    Objetivo Geral
    Modelar, simular e validar um subconjunto de funcionalidades de uma rede
    de distribuição de energia elétrica do tipo smart grid através de sistemas
    multiagentes em termos de sistemas computacionais distribuídos.
    Objetivos Específicos
    Embasar smart grids com a área de sistemas distribuídos;
    Modelar equipamentos e funcionalidades utilizando sistemas
    multiagentes;
    Desenvolver algoritmos que utilizem computação distribuída;
    Contribuição pedagógica;
    ...
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 5 / 89

    View full-size slide

  6. Introdução
    Metodologia
    Leitura de livros, artigos, teses e relatórios;
    Revistas e matérias jornalísticas sobre o smart grids;
    Método de simulação escolhido após maior conhecimento do
    problema;
    Temas: sistemas de potência, inteligência artificial, sistemas
    multiagentes, sistemas distribuídos;
    Conceituar os smart grids como sistemas distribuídos;
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 6 / 89

    View full-size slide

  7. Smart Grids
    Conteúdo
    1 Introdução
    2 Smart Grids
    3 Sistemas Distribuídos, Sistemas Multiagentes e Smart Grids
    4 Classificação de Cargas Não-Lineares em Sistemas de Distribuição
    Inteligentes
    5 Controle de Tensão em Sistemas de Distribuição Inteligentes
    6 Minimização de Perdas em Sistemas de Distribuição Inteligentes
    7 Conclusões e Trabalhos Futuros
    8 Apêndice – Publicações
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 7 / 89

    View full-size slide

  8. Smart Grids
    Smart Grids: Conceitos e Perspectivas
    O que esperar dos Smart Grids
    Melhor eficiência energética;
    Funcionalidades de controle e automação distribuídas pelo sistema;
    Melhor adequação às exigências de um mercado desregulado;
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 8 / 89

    View full-size slide

  9. Smart Grids
    Smart Grids: Conceitos e Perspectivas
    Funcionalidades desejadas para os Smart Grids
    Auto-recuperação do sistema;
    Alta qualidade da energia entregue;
    Resistência a ataques cibernéticos;
    Gerenciamento de grande quantidade de geradores distribuídos;
    Otimização de diversas características;
    Minimizar custos relativos à operação;
    ...
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 9 / 89

    View full-size slide

  10. Smart Grids
    Smart Grids: Implantação e Experiências
    Redes de Comunicação
    &
    Sistemas Inteligentes
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 10 / 89

    View full-size slide

  11. Smart Grids
    Smart Grids: Implantação e Experiências
    Algumas iniciativas de Smart Grids no mundo
    EPRI;
    ADA;
    Évora – Intelligrid;
    China;
    ...
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 11 / 89

    View full-size slide

  12. Smart Grids
    Smart Grids: Implantação e Experiências
    Algumas iniciativas de Smart Grids no Brasil
    Aparecida – EDP;
    CEMIG;
    Smart Light;
    Parintins – Eletrobrás;
    ...
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 12 / 89

    View full-size slide

  13. Smart Grids
    Smart Grids: Implantação e Experiências
    1ª Etapa
    2ª Etapa
    3ª Etapa
    Tempo
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 13 / 89

    View full-size slide

  14. Sistemas Distribuídos, Sistemas Multiagentes e Smart Grids
    Conteúdo
    1 Introdução
    2 Smart Grids
    3 Sistemas Distribuídos, Sistemas Multiagentes e Smart Grids
    4 Classificação de Cargas Não-Lineares em Sistemas de Distribuição
    Inteligentes
    5 Controle de Tensão em Sistemas de Distribuição Inteligentes
    6 Minimização de Perdas em Sistemas de Distribuição Inteligentes
    7 Conclusões e Trabalhos Futuros
    8 Apêndice – Publicações
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 14 / 89

    View full-size slide

  15. Sistemas Distribuídos, Sistemas Multiagentes e Smart Grids
    Sistemas Distribuídos e Smart Grids
    Sistemas Distribuídos
    Concorrência
    Heterogeneidade
    Sem horário global
    Falhas independentes
    Protocolos abertos de
    comunicação
    Smart Grids
    Concorrência
    Heterogeneidade
    Sem horário global
    Falhas independentes
    Protocolos abertos de
    comunicação
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 15 / 89

    View full-size slide

  16. Sistemas Distribuídos, Sistemas Multiagentes e Smart Grids
    Agentes e Multiagentes
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 16 / 89

    View full-size slide

  17. Sistemas Distribuídos, Sistemas Multiagentes e Smart Grids
    Tecnologias para Desenvolvimento de Sistemas
    Multiagentes
    Linguagens de programação, bibliotecas, frameworks (escolhida: JADE)
    &
    Metodologias de modelagem e desenvolvimento (escolhida: Prometheus)
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 17 / 89

    View full-size slide

  18. Sistemas Distribuídos, Sistemas Multiagentes e Smart Grids
    Simulação Computacional de Smart Grids e Sistemas
    Multiagentes
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 18 / 89

    View full-size slide

  19. Classificação de Cargas Não-Lineares em Sistemas de Distribuição Inteligentes
    Conteúdo
    1 Introdução
    2 Smart Grids
    3 Sistemas Distribuídos, Sistemas Multiagentes e Smart Grids
    4 Classificação de Cargas Não-Lineares em Sistemas de Distribuição
    Inteligentes
    5 Controle de Tensão em Sistemas de Distribuição Inteligentes
    6 Minimização de Perdas em Sistemas de Distribuição Inteligentes
    7 Conclusões e Trabalhos Futuros
    8 Apêndice – Publicações
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 19 / 89

    View full-size slide

  20. Classificação de Cargas Não-Lineares em Sistemas de Distribuição Inteligentes
    Descrição do Problema
    Cargas não-lineares responsáveis por degradação da qualidade da
    energia;
    Identificar as cargas na rede auxiliará na identificação desses
    problemas;
    Possibilidade de benefícios adicionais para o usuário;
    Problemas com a tecnologia
    Privacidade
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 20 / 89

    View full-size slide

  21. Classificação de Cargas Não-Lineares em Sistemas de Distribuição Inteligentes
    Método de Resolução
    Com os sistemas multiagentes é possível modelar equipamentos de um
    smart grid para solucionar esse problema.
    Equipamento para leitura das cargas;
    Equipamento na subestação para guarda de logs;
    Há diferentes possibilidades para a classificação das cargas.
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 21 / 89

    View full-size slide

  22. Classificação de Cargas Não-Lineares em Sistemas de Distribuição Inteligentes
    Método de Resolução
    1
    2
    3
    4
    23
    1
    2
    3
    21
    1
    2
    3
    4
    8
    Camada
    Oculta
    Camada de
    Entrada
    Camada de
    Saída
    Ferramenta para classificação: Rede Neural do tipo Perceptron
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 22 / 89

    View full-size slide

  23. Classificação de Cargas Não-Lineares em Sistemas de Distribuição Inteligentes
    Método de Resolução
    Subestação recebe os sinais classi cados
    Smart meter: classi cação dos sinais Smart meter : envia sinais para a subestação
    Classi cador das cargas na subestação
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 23 / 89

    View full-size slide

  24. Classificação de Cargas Não-Lineares em Sistemas de Distribuição Inteligentes
    Método de Resolução
    Início
    Leitura dos
    sinais
    Realiza classificação
    das cargas não-lineares
    Envia mensagem para
    Agente Subestação
    Aguarda intervalo de tempo
    para próxima leitura do sinal
    Não
    Sim
    Intervalo de tempo
    completo?
    Início
    Aguarda mensagem
    do smart meter
    Mensagem
    recebida
    Guarda dados sobre
    a carga não-linear e consumidor
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 24 / 89

    View full-size slide

  25. Classificação de Cargas Não-Lineares em Sistemas de Distribuição Inteligentes
    Método de Resolução
    Não
    Sim
    Intervalo de tempo
    completo?
    Início
    Leitura dos
    sinais
    Envia mensagem para
    Agente Subestação
    Aguarda intervalo de tempo
    para próxima leitura do sinal
    Guarda dados sobre
    a carga não-linear e consumidor
    Aguarda mensagem
    do smart meter
    Início
    Mensagem
    recebida
    Realiza a classificação
    das cargas não-lineares
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 25 / 89

    View full-size slide

  26. Classificação de Cargas Não-Lineares em Sistemas de Distribuição Inteligentes
    Método de Resolução
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 26 / 89

    View full-size slide

  27. Classificação de Cargas Não-Lineares em Sistemas de Distribuição Inteligentes
    Simulação Computacional e Resultados
    Conjunto de treinamento baseado em sinais de equipamentos médicos;
    8 classes diferentes;
    Conjunto de dados: 4000 exemplos (500 por classe);
    70% para Treinamento (2.800; 350/classe), 15% para Validação (600;
    75/classe), 15% para Operação (600; 75/classe);
    Rede neural desenvolvida em Matlab e treinada offline – 10 redes
    neurais treinadas;
    Agentes desenvolvidos em Java utilizando JADE;
    Agente responsável pela classificação comunica-se com a rede neural
    utilizando matlabcontrol.
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 27 / 89

    View full-size slide

  28. Classificação de Cargas Não-Lineares em Sistemas de Distribuição Inteligentes
    Simulação Computacional e Resultados
    Tabela : Resultados obtidos para fase de treinamento
    Rede neural Número de Épocas Tempo (s) Performance
    1 67 60 0,0137
    2 52 47 0,0166
    3 73 65 0,0115
    4 56 51 0,0134
    5 53 47 0,0155
    6 76 68 0,0125
    7 47 43 0,0158
    8 47 43 0,0154
    9 44 40 0,0148
    10 49 44 0,1050
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 28 / 89

    View full-size slide

  29. Classificação de Cargas Não-Lineares em Sistemas de Distribuição Inteligentes
    Simulação Computacional e Resultados
    0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50
    10✁
    2
    10✁
    1
    100
    101
    52 Épocas
    Erro Quadrático Médio
    Figura : Treinamento para perceptron 2
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 29 / 89

    View full-size slide

  30. Classificação de Cargas Não-Lineares em Sistemas de Distribuição Inteligentes
    Simulação Computacional e Resultados
    Tabela : Resultados obtidos para fases de validação + operação
    Rede Neural Validação + Operação (%)
    1 97,6
    2 97,8
    3 96,2
    4 96,7
    5 97,2
    6 97,8
    7 97,3
    8 98,7
    9 96,0
    10 96,5
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 30 / 89

    View full-size slide

  31. Classificação de Cargas Não-Lineares em Sistemas de Distribuição Inteligentes
    Simulação Computacional e Resultados
    Tabela : Resultados obtidos por classe e por cada rede neural
    Rede Neural 1 2 3 4 5 6 7 8
    1 100 98,7 100 93,3 98,0 90,7 100 100
    2 100 99,3 100 96,7 96,7 94,7 100 94,7
    3 100 95,3 100 86,7 97,3 90,7 100 99,3
    4 100 96,0 100 91,3 97,3 92,7 100 96,0
    5 100 100 100 88,7 97,3 92,7 100 99,3
    6 100 97,3 100 96,7 98,0 91,3 100 99,3
    7 100 100 100 99,3 97,3 91,3 100 90,7
    8 100 99,3 100 99,3 97,3 93,3 100 100
    9 100 98,7 100 89,3 97,3 92,7 100 90,0
    10 100 99,3 100 86,0 98,0 92,0 100 96,7
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 31 / 89

    View full-size slide

  32. Classificação de Cargas Não-Lineares em Sistemas de Distribuição Inteligentes
    Trabalhos Futuros e Publicações
    Deseja-se expandir o número de classes a serem classificadas e também
    avaliar a possibilidade de alterações em classificadores nas casas,
    tornando-os mais “personalizáveis”.
    SARAIVA, F. de O.; BERNARDES, W. M. S.; ASADA, E. N.. A
    Framework for Classification of Non-Linear Loads in Smart Grids using
    Artificial Neural Networks and Multi-Agent Systems. Neurocomputing, v.
    170, 2015.
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 32 / 89

    View full-size slide

  33. Controle de Tensão em Sistemas de Distribuição Inteligentes
    Conteúdo
    1 Introdução
    2 Smart Grids
    3 Sistemas Distribuídos, Sistemas Multiagentes e Smart Grids
    4 Classificação de Cargas Não-Lineares em Sistemas de Distribuição
    Inteligentes
    5 Controle de Tensão em Sistemas de Distribuição Inteligentes
    6 Minimização de Perdas em Sistemas de Distribuição Inteligentes
    7 Conclusões e Trabalhos Futuros
    8 Apêndice – Publicações
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 33 / 89

    View full-size slide

  34. Controle de Tensão em Sistemas de Distribuição Inteligentes
    Descrição do Problema
    Proposta de um sistema de controle de tensão em um ambiente smart
    grid, em tempo-real, condizente com a futura realidade dos sistemas
    elétricos de potência.
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 34 / 89

    View full-size slide

  35. Controle de Tensão em Sistemas de Distribuição Inteligentes
    Método de Resolução
    Desenvolvido um sistema multiagente para simular os equipamentos e a
    comunicação entre eles, e um tomador de decisão fuzzy para realizar as
    ações de configuração utilizando bancos de capacitores.
    Sistema fuzzy trabalhará com 3 variáveis: V , ∆V e BC ;
    Um agente ficará em uma barra do sistema lendo a tensão no
    momento e enviando para a subestação;
    Agente na subestação receberá os dados de tensão e tomará a decisão.
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 35 / 89

    View full-size slide

  36. Controle de Tensão em Sistemas de Distribuição Inteligentes
    Método de Resolução
    0.8 0.85 0.9 0.95 1 1.05 1.1
    0
    0.5
    1
    VCb
    VA
    VP
    VCa
    Tabela : Limites de tensão (V )
    Limites de tensão (p.u.)
    Crítica baixa V < 0,9 p.u.
    Precária 0,9 p.u. <= V < 0,93 p.u.
    Adequada 0,93 p.u. <= V <= 1,05 p.u.
    Crítica alta V > 1,05 p.u.
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 36 / 89

    View full-size slide

  37. Controle de Tensão em Sistemas de Distribuição Inteligentes
    Método de Resolução
    −0.1 −0.08 −0.06 −0.04 −0.02 0 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1
    0
    0.5
    1
    ΔVN
    ΔVNb
    ΔVZ
    ΔVP
    ΔVPb
    Tabela : Limites de desvio de tensão (∆V ) em porcentagem
    Limites do desvio de tensão (%)
    Negativo ∆V < −5%
    Negativo-baixo −5% ≤ ∆V < 0%
    Zero ∆V = 0%
    Positivo-baixo 0% < ∆V ≤ 5%
    Positivo ∆V > 5%
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 37 / 89

    View full-size slide

  38. Controle de Tensão em Sistemas de Distribuição Inteligentes
    Método de Resolução
    0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1
    0
    0.5
    1
    BcZ
    BcB
    BcM
    BcA
    Tabela : Utilização de bancos de capacitores
    Bancos de capacitores
    Total (UT ) 1800 KVAR
    Médio (UM) 1200 KVAR
    Baixo (UB) 600 KVAR
    Zero (UZ ) Não usar
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 38 / 89

    View full-size slide

  39. Controle de Tensão em Sistemas de Distribuição Inteligentes
    Método de Resolução
    Tabela : Tabela com as regras fuzzy, suas entradas e o mapeamento para as
    respectivas saídas
    E (AND) V
    VCb VP VA VCa
    ∆V
    ∆VN UT UT UM UZ
    ∆VNb UM UM UB UZ
    ∆VZ UB UB UZ UZ
    ∆VPb UM UM UZ UZ
    ∆VP UB UB UZ UZ
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 39 / 89

    View full-size slide

  40. Controle de Tensão em Sistemas de Distribuição Inteligentes
    Método de Resolução
    Falso
    Agente Subestação
    iniciado
    Agente Subestação espera por
    mensagens do
    Agente Medidor
    Mensagens recebidas do
    Agente Medidor
    Se Agente Subestação
    recebeu mais que
    uma mensagem
    Calcula o desvio
    de tensão
    Realiza a tomada
    de decisão fuzzy
    Resultado sobre o uso
    de bancos de capacitores
    Verdadeiro
    Agente Medidor
    iniciado
    Agente Medidor faz medições
    da tensão
    Mensagens sobre a tensão medida
    são enviadas ao Agente Subestação
    Aguarda intervalo de tempo entre
    duas medições consecutivas
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 40 / 89

    View full-size slide

  41. Controle de Tensão em Sistemas de Distribuição Inteligentes
    Método de Resolução
    Agente Subestação Agente Medidor
    Envia tensão medida para o Agente Subestação
    Mede a tensão
    Calcula o desvio de tensão e faz a tomada de decisão fuzzy
    Mede a tensão
    Envia tensão medida para o Agente Subestação
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 41 / 89

    View full-size slide

  42. Controle de Tensão em Sistemas de Distribuição Inteligentes
    Simulação Computacional e Resultados
    Agente
    Subestação
    12 8 6 7 9
    10
    2 3
    5 4
    11 1
    13 14
    Agente
    Medidor
    Tabela : Resultado dos testes com agentes medidores nas barras 5 e 14
    Resultados
    Carga Tensão (p.u.) em t1 Tensão (p.u.) em t2 U
    5 0,9452 0,9408 Baixo (UB)
    5 0,9408 0,9407 Baixo (UB)
    14 0,9413 0,9360 Baixo (UB)
    14 0,9360 0,9359 Baixo (UB)
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 42 / 89

    View full-size slide

  43. Controle de Tensão em Sistemas de Distribuição Inteligentes
    Trabalhos Futuros e Publicações
    Pretende-se simular novos sistemas elétricos com um maior número de
    agentes medidores de tensão, requerendo a expansão do método de
    resolução.
    SARAIVA, F. de O.; ASADA, A. C. C.; ASADA, E. N.. Multi-agent
    System for Voltage Control in Distribution Systems. In: ISAP
    Internacional Conference on Intelligent System Applications to Power
    System (ISAP), Tokyo, 2013.
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 43 / 89

    View full-size slide

  44. Minimização de Perdas em Sistemas de Distribuição Inteligentes
    Conteúdo
    1 Introdução
    2 Smart Grids
    3 Sistemas Distribuídos, Sistemas Multiagentes e Smart Grids
    4 Classificação de Cargas Não-Lineares em Sistemas de Distribuição
    Inteligentes
    5 Controle de Tensão em Sistemas de Distribuição Inteligentes
    6 Minimização de Perdas em Sistemas de Distribuição Inteligentes
    7 Conclusões e Trabalhos Futuros
    8 Apêndice – Publicações
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 44 / 89

    View full-size slide

  45. Minimização de Perdas em Sistemas de Distribuição Inteligentes para Cenários Estáticos
    Minimização de Perdas em Sistemas de Distribuição Inteligentes para
    Cenários Estáticos
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 45 / 89

    View full-size slide

  46. Minimização de Perdas em Sistemas de Distribuição Inteligentes para Cenários Estáticos
    Descrição do Problema
    Em sistemas elétricos, a reconfiguração das chaves pode otimizar diversas
    medidas do sistema. Para a redução das perdas elétricas, foi modelado um
    sistema multiagente que aborda esse problema, de forma distribuída, em
    um ambiente de smart grid.
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 46 / 89

    View full-size slide

  47. Minimização de Perdas em Sistemas de Distribuição Inteligentes para Cenários Estáticos
    Método de Resolução
    Sistema multiagente com 3 agentes: subestação (SuA), carga (LoA) e
    chave (SwA);
    Sistema elétrico inicializa em uma dada configuração e vai otimizando
    com as iterações;
    Conceito de coalizão;
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 47 / 89

    View full-size slide

  48. Minimização de Perdas em Sistemas de Distribuição Inteligentes para Cenários Estáticos
    Método de Resolução
    Início
    Configura estado
    inicial da chave
    Altera estado para
    o requerido por SuA
    Mensagem
    recebida
    do SuA
    Espera mensagem
    do SuA
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 48 / 89

    View full-size slide

  49. Minimização de Perdas em Sistemas de Distribuição Inteligentes para Cenários Estáticos
    Método de Resolução
    Início
    Aguarda
    mensagens dos
    LoA da coalizão
    Recebeu mensagens
    de todos os LoA?
    Cálculo de fluxo
    de potência
    Envia mensagem para
    todos os LoA na
    fronteita da coalizão
    Aguarda mensagens
    dos LoA na fronteira
    Assunto da
    mensagem
    Cálculo do fluxo
    de potência
    Guarda
    informação
    Recebeu mensagens
    de todos os LoA?
    Envia mensagem para
    todos os LoA da coalizão
    requerendo suas demandas
    Envia mensagem para
    SwA requisitando
    mudança de estado
    Envia resposta
    para o LoA
    Mensagem
    recebida
    Mensagem
    recebida
    Não
    Sim
    Sim
    LoA informando
    decisão
    LoA requisitando
    proposta
    Não
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 49 / 89

    View full-size slide

  50. Minimização de Perdas em Sistemas de Distribuição Inteligentes para Cenários Estáticos
    Método de Resolução
    Início
    LoA está na
    fronteira da coalisão?
    Realiza tomada de
    decisão sobre
    mudança de coalizão
    Espera por
    mensagem do SuA
    Mensagem
    recebida
    Pergunta ao LoA da
    coalizão vizinha sobre as
    perdas da coalizão e
    SuA ativo
    Envia mensagens para os SuA
    requerendo avaliações sobre
    mudança de coalizão
    Mensagens recebidas
    de todos os SuA?
    Espera por mensagens
    dos SuA proponentes
    Informa SuA proponentes
    sobre a tomada de
    decisão
    Mensagem
    recebida
    do SuA
    Não
    Mensagem
    recebida
    Sim
    Envia mensagem para SuA
    da coalizão informando
    demanda e posição
    Sim
    Não
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 50 / 89

    View full-size slide

  51. Minimização de Perdas em Sistemas de Distribuição Inteligentes para Cenários Estáticos
    Método de Resolução
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 51 / 89

    View full-size slide

  52. Minimização de Perdas em Sistemas de Distribuição Inteligentes para Cenários Estáticos
    Método de Resolução
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 52 / 89

    View full-size slide

  53. Minimização de Perdas em Sistemas de Distribuição Inteligentes para Cenários Estáticos
    Método de Resolução
    MinZ
    LoAi
    = min(Zc(SuAj )
    + Zc(SuAk )
    , Zc(SuAj )−{LoAi }
    + Zc(SuAk )+{LoAi }
    ) (1)
    DLoAi
    =
    MinZ
    LoAi
    = Zc(SuAj )
    + Zc(SuAk )
    ; Continua na coalizão
    MinZ
    LoAi
    = Zc(SuAj )−{LoAi }
    + Zc(SuAk )+{LoAi }
    ; Muda para c(SuAk
    )
    (2)
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 53 / 89

    View full-size slide

  54. Minimização de Perdas em Sistemas de Distribuição Inteligentes para Cenários Estáticos
    Simulação Computacional e Resultados
    Agentes desenvolvidos em Java utilizando JADE;
    Foram testados 2 sistemas: um com 11 barras e outro com 16 barras;
    Foram testadas diferentes soluções iniciais para os sistemas.
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 54 / 89

    View full-size slide

  55. Minimização de Perdas em Sistemas de Distribuição Inteligentes para Cenários Estáticos
    Simulação Computacional e Resultados
    2 3 4 5 6 7 8 9 10
    0 1
    0-2 2-3 3-4 4-5 5-6 6-7 7-8 8-9 9-10 1-10
    Tabela : Valores das potências - sistema de 11 barras
    Carga Potência Ativa (kW) Potência Reativa (kvar)
    2 1840 460
    3 980 340
    4 1790 446
    5 1598 1840
    6 1610 600
    7 780 110
    8 1150 60
    9 980 130
    10 1640 200
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 55 / 89

    View full-size slide

  56. Minimização de Perdas em Sistemas de Distribuição Inteligentes para Cenários Estáticos
    Simulação Computacional e Resultados
    Cenário Perdas por Coalizão (kW) Perdas por Cenário (kW)
    1 Coalizão 0: 117,1872 1161,0603
    Coalizão 1: 1043,8731
    2 Coalizão 0: 604,3742 636,1529
    Coalizão 1: 31,7786
    3 Coalizão 0: 6,0549 4293,4745
    Coalizão 1: 4287,4195
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 56 / 89

    View full-size slide

  57. Minimização de Perdas em Sistemas de Distribuição Inteligentes para Cenários Estáticos
    Simulação Computacional e Resultados
    Perda Final: 533.3422 kW. Coalizão 0: 438.4089 kW. Coalizão 1: 94.9333
    kW.
    Cenário Redução das Perdas
    1 54.06%
    2 16.16%
    3 87,58%
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 57 / 89

    View full-size slide

  58. Minimização de Perdas em Sistemas de Distribuição Inteligentes para Cenários Estáticos
    Simulação Computacional e Resultados
    0 1 2
    3
    4
    5 6
    7
    8
    9
    10
    11
    12
    13
    14
    15
    0-3
    3-4
    3-5
    5-6 6-15 15-14
    14-12
    4-10
    8-10
    8-11
    1-7
    7-8
    7-9
    9-13
    12-13
    2-12
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 58 / 89

    View full-size slide

  59. Minimização de Perdas em Sistemas de Distribuição Inteligentes para Cenários Estáticos
    Simulação Computacional e Resultados
    Tabela : Valores das potências - sistema de 16 barras
    Carga Potência Ativa (kW) Potência Reativa (kvar)
    3 2000 1600
    4 3000 1500
    5 2000 800
    6 1500 1200
    7 4000 2700
    8 5000 3000
    9 1000 900
    10 600 100
    11 4500 2000
    12 1000 900
    13 1000 700
    14 1000 900
    15 2100 1000
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 59 / 89

    View full-size slide

  60. Minimização de Perdas em Sistemas de Distribuição Inteligentes para Cenários Estáticos
    Simulação Computacional e Resultados
    0 1 2
    3
    4
    5 6
    7
    8
    9
    10
    11
    12
    13
    14
    15
    0-3
    3-4
    3-5
    5-6 6-15 15-14
    14-12
    4-10
    8-10
    8-11
    1-7
    7-8
    7-9
    9-13
    12-13
    2-12
    (a) (b)
    (c) (d)
    0 1 2
    3
    4
    5 6
    7
    8
    9
    10
    11
    12
    13
    14
    15
    0-3
    3-4
    3-5
    5-6 6-15 15-14
    14-12
    4-10
    8-10
    8-11
    1-7
    7-8
    7-9
    9-13
    12-13
    2-12
    0 1 2
    3
    4
    5 6
    7
    8
    9
    10
    11
    12
    13
    14
    15
    0-3
    3-4
    3-5
    5-6 6-15 15-14
    14-12
    4-10
    8-10
    8-11
    1-7
    7-8
    7-9
    9-13
    12-13
    2-12
    0 1 2
    3
    4
    5 6
    7
    8
    9
    10
    11
    12
    13
    14
    15
    0-3
    3-4
    3-5
    5-6 6-15 15-14
    14-12
    4-10
    8-10
    8-11
    1-7
    7-8
    7-9
    9-13
    12-13
    2-12
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 60 / 89

    View full-size slide

  61. Minimização de Perdas em Sistemas de Distribuição Inteligentes para Cenários Estáticos
    Simulação Computacional e Resultados
    Cenário Perdas por Coalizão (kW) Perdas por Cenário (kW)
    Coalizão 0: 32,5318
    1 Coalizão 1: 127,7250 174,947
    Coalizão 2: 14,6902
    Coalizão 0: 13,8293
    2 Coalizão 1: 106,0017 183,3431
    Coalizão 2: 63,5121
    Coalizão 0: 1,4154
    3 Coalizão 1: 210,6075 259,6744
    Coalizão 2: 47,6515
    Coalizão 0: 54,1886
    4 Coalizão 1: 210,6075 265,2102
    Coalizão 2: 0,4141
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 61 / 89

    View full-size slide

  62. Minimização de Perdas em Sistemas de Distribuição Inteligentes para Cenários Estáticos
    Simulação Computacional e Resultados
    0 1 2
    3
    4
    5 6
    7
    8
    9
    10
    11
    12
    13
    14
    15
    0-3
    3-4
    3-5
    5-6 6-15 15-14
    14-12
    4-10
    8-10
    8-11
    1-7
    7-8
    7-9
    9-13
    12-13
    2-12
    Perda Final: 163.3019 kW. Coalizão 0: 36.5325 kW. Coalizão 1: 106.0017
    kW. Coalizão 2: 20.7677 kW.
    Cenário Redução das Perdas
    1 6.65%
    2 10.93%
    3 37.11%
    4 38.42%
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 62 / 89

    View full-size slide

  63. Minimização de Perdas em Sistemas de Distribuição Inteligentes para Cenários Dinâmicos
    Minimização de Perdas em Sistemas de Distribuição Inteligentes para
    Cenários Dinâmicos
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 63 / 89

    View full-size slide

  64. Minimização de Perdas em Sistemas de Distribuição Inteligentes para Cenários Dinâmicos
    Descrição do Problema
    É esperado que os smart grids sejam autônomos o suficiente para
    proverem funcionalidades em tempo real. E se aplicarmos o método de
    redução das perdas em um ambiente com variação dinâmica das demandas
    dos consumidores?
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 64 / 89

    View full-size slide

  65. Minimização de Perdas em Sistemas de Distribuição Inteligentes para Cenários Dinâmicos
    Descrição do Problema
    0 5 10 15 20
    Horas
    0.2
    0.3
    0.4
    0.5
    0.6
    0.7
    0.8
    0.9
    1.0
    Demanda (p.u.)
    Residencial
    Comercial
    Industrial
    0 5 10 15 20
    Hora
    0.0
    0.2
    0.4
    0.6
    0.8
    1.0
    1.2
    Demanda (p.u.)
    Residencial
    Comercial
    Industrial
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 65 / 89

    View full-size slide

  66. Minimização de Perdas em Sistemas de Distribuição Inteligentes para Cenários Dinâmicos
    Descrição do Problema
    Figura : Raspberry Pi 2 Model B
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 66 / 89

    View full-size slide

  67. Minimização de Perdas em Sistemas de Distribuição Inteligentes para Cenários Dinâmicos
    Simulação e Resultados
    Diferentes alocações de tipos de consumidores nos sistemas
    (cenários);
    Dados de consumo gerados a partir da distribuição gaussiana com
    variação de 50%;
    Sistema multiagente com 3 agentes, como no método estático;
    Agentes implementados em JADE;
    Macro-iteração de 1min30s + avaliações para reconfigurações;
    Horas de atuação: 0, 3, 6, 9, 12, 15, 18, 21 e 23;
    Simulações realizadas em 2 Raspberry Pi: 1 para os SuA, 1 para os
    LoA e SwA.
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 67 / 89

    View full-size slide

  68. Minimização de Perdas em Sistemas de Distribuição Inteligentes para Cenários Dinâmicos
    Simulação e Resultados: 12 Barras – Cenários
    Tabela : Perfis de Consumidores Alocados para Simulações no Sistema de 12
    Barras
    Perfis de Consumidores
    Cenário Residencial Comercial Industrial
    1 6, 7, 9, 10 8, 11 2, 3, 4, 5
    2 6, 7, 8, 9 10, 11 2, 3, 4, 5
    3 5, 6, 7, 8, 9, 10 11 2, 3, 4
    4 3, 4, 5, 6, 7 2, 8 9, 10, 11
    5 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11 - 2, 3, 4
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 68 / 89

    View full-size slide

  69. Minimização de Perdas em Sistemas de Distribuição Inteligentes para Cenários Dinâmicos
    Simulação e Resultados: 12 Barras – Solução Inicial
    Figura : Diagrama da rede elétrica - sistema de 12 barras
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 69 / 89

    View full-size slide

  70. Minimização de Perdas em Sistemas de Distribuição Inteligentes para Cenários Dinâmicos
    Simulação e Resultados: 12 Barras – Cenário 1
    0 3 6 9 12 15 18 21 23
    Horas
    0
    10
    20
    30
    40
    50
    Perdas (kW)
    Perda inicial
    Perda final
    Perdas Calculadas (kW) por Iteração
    Hora Início Fim
    0 7,4651 2,0908
    3 2,5691 2,5691
    6 3,1586 3,1586
    9 31,5757 31,5696
    12 47,9742 44,1014
    15 29,1141 29,1141
    18 20,4646 16,2621
    21 38,8622 36,7010
    23 10,3816 10,3114
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 70 / 89

    View full-size slide

  71. Minimização de Perdas em Sistemas de Distribuição Inteligentes para Cenários Dinâmicos
    Simulação e Resultados: 12 Barras – Cenário 2
    0 3 6 9 12 15 18 21 23
    Horas
    0
    10
    20
    30
    40
    50
    60
    70
    Perdas (kW)
    Perda inicial
    Perda final
    Perdas Calculadas (kW) por Iteração
    Hora Início Fim
    0 4,8770 4,7261
    3 3,1538 3,1538
    6 7,6591 7,5057
    9 48,8966 48,8966
    12 48,6775 48,6775
    15 64,3060 53,3980
    18 15,0961 15,0961
    21 23,0509 23,0509
    23 8,3969 8,3757
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 71 / 89

    View full-size slide

  72. Minimização de Perdas em Sistemas de Distribuição Inteligentes para Cenários Dinâmicos
    Simulação e Resultados: 12 Barras – Cenário 3
    0 3 6 9 12 15 18 21 23
    Horas
    0
    5
    10
    15
    20
    25
    30
    35
    40
    Perdas (kW)
    Perda inicial
    Perda final
    Perdas Calculadas (kW) por Iteração
    Hora Início Fim
    0 4,4771 4,1796
    3 2,2378 2,2179
    6 4,8683 4,8683
    9 22,6904 22,6904
    12 39,4826 39,4826
    15 16,4776 15,9216
    18 14,4602 14,4602
    21 18,6436 18,0866
    23 11,9313 11,9313
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 72 / 89

    View full-size slide

  73. Minimização de Perdas em Sistemas de Distribuição Inteligentes para Cenários Dinâmicos
    Simulação e Resultados: 12 Barras – Cenário 4
    0 3 6 9 12 15 18 21 23
    Horas
    0
    5
    10
    15
    20
    25
    30
    35
    Perdas (kW)
    Perda inicial
    Perda final
    Perdas Calculadas (kW) por Iteração
    Hora Início Fim
    0 3,5914 3,4669
    3 2,0831 2,0652
    6 4,9690 4,6532
    9 17,5435 17,5435
    12 25,6067 23,2485
    15 32,6846 28,8459
    18 19,4417 15,1864
    21 23,4247 22,0964
    23 9,9820 9,0759
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 73 / 89

    View full-size slide

  74. Minimização de Perdas em Sistemas de Distribuição Inteligentes para Cenários Dinâmicos
    Simulação e Resultados: 12 Barras – Cenário 5
    0 3 6 9 12 15 18 21 23
    Horas
    0
    5
    10
    15
    20
    25
    30
    Perdas (kW)
    Perda inicial
    Perda final
    Perdas Calculadas (kW) por Iteração
    Hora Início Fim
    0 4,3326 4,3316
    3 2,5194 2,5194
    6 4,8129 4,6628
    9 9,2799 8,5896
    12 28,7778 27,8564
    15 20,9654 20,9654
    18 16,9370 16,2893
    21 22,2889 21,7428
    23 8,5989 7,7471
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 74 / 89

    View full-size slide

  75. Minimização de Perdas em Sistemas de Distribuição Inteligentes para Cenários Dinâmicos
    Simulação e Resultados: 12 Barras
    Cenários
    Hora 1 2 3 4 5
    0 LoA 6 (0 → 1) LoA 6 (0 → 1) LoA 6 (0 → 1)
    LoA 7 (1 → 0)
    LoA 8 (1 → 0)
    LoA 6 (0 → 1)
    3 - - LoA 5 (0 → 1) LoA 8 (0 → 1) -
    6 - LoA 5 (0 → 1) - LoA 8 (1 → 0) LoA 5 (0 → 1)
    9 LoA 6 (1 → 0) - - - LoA 5 (1 → 0)
    12 LoA 6 (0 → 1) - - LoA 8 (0 → 1) LoA 5 (0 → 1)
    15 - LoA 5 (1 → 0) LoA 5 (1 → 0) LoA 8 (1 → 0) -
    18
    LoA 6 (1 → 0)
    LoA 7 (1 → 0)
    - - LoA 8 (0 → 1) LoA 5 (1 → 0)
    21 LoA 7 (0 → 1) - LoA 6 (1 → 0) LoA 7 (0 → 1)
    LoA 6 (1 → 0)
    LoA 7 (1 → 0)
    23 LoA 6 (0 → 1) LoA 6 (1 → 0) -
    LoA 7 (1 → 0)
    LoA 8 (1 → 0)
    LoA 7 (0 → 1)
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 75 / 89

    View full-size slide

  76. Minimização de Perdas em Sistemas de Distribuição Inteligentes para Cenários Dinâmicos
    Simulação e Resultados: 16 Barras – Cenários
    Tabela : Perfis de Consumidores Alocados para Simulações no Sistema de 16
    Barras
    Perfis de Consumidores
    Cenário Residencial Comercial Industrial
    1 4, 7, 8, 9, 10, 11, 13 12, 14, 15 3, 5, 6
    2 4, 7, 8, 9, 10, 11, 13 3, 5, 6 12, 14, 15
    3 4, 6, 7, 8, 9, 10, 12, 13, 14, 15 11 3, 5
    4 4, 7, 8, 9, 10, 11, 13 3, 5, 15 6, 12, 14
    5 3, 4, 5, 6, 9, 10, 12, 13, 14, 15 11 7, 8
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 76 / 89

    View full-size slide

  77. Minimização de Perdas em Sistemas de Distribuição Inteligentes para Cenários Dinâmicos
    Simulação e Resultados: 16 Barras – Solução Inicial
    0 1 2
    3
    4
    5 6
    7
    8
    9
    10
    11
    12
    13
    14
    15
    0-3
    3-4
    3-5
    5-6 6-15 15-14
    14-12
    4-10
    8-10
    8-11
    1-7
    7-8
    7-9
    9-13
    12-13
    2-12
    Figura : Diagrama da rede elétrica - sistema de 16 barras
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 77 / 89

    View full-size slide

  78. Minimização de Perdas em Sistemas de Distribuição Inteligentes para Cenários Dinâmicos
    Simulação e Resultados: 16 Barras – Cenário 1
    0 3 6 9 12 15 18 21 23
    Horas
    0
    5
    10
    15
    20
    25
    30
    Perdas (kW)
    Perda inicial
    Perda final
    Perdas Calculadas (kW) por Iteração
    Hora Início Fim
    0 2,4414 2,3016
    3 2,4735 2,3665
    6 4,8723 4,3212
    9 25,4977 21,1949
    12 18,1149 17,9610
    15 16,3861 16,1462
    18 12,7636 12,7636
    21 20,0271 19,2522
    23 8,2405 7,8260
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 78 / 89

    View full-size slide

  79. Minimização de Perdas em Sistemas de Distribuição Inteligentes para Cenários Dinâmicos
    Simulação e Resultados: 16 Barras – Cenário 2
    0 3 6 9 12 15 18 21 23
    Horas
    0
    5
    10
    15
    20
    25
    30
    35
    40
    Perdas (kW)
    Perda inicial
    Perda final
    Perdas Calculadas (kW) por Iteração
    Hora Início Fim
    0 2,9608 2,7422
    3 3,2427 2,7971
    6 2,0870 1,9301
    9 30,8598 27,4023
    12 23,9722 23,5638
    15 37,0330 36,5476
    18 22,5814 22,5297
    21 11,0689 10,3640
    23 4,5303 4,5303
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 79 / 89

    View full-size slide

  80. Minimização de Perdas em Sistemas de Distribuição Inteligentes para Cenários Dinâmicos
    Simulação e Resultados: 16 Barras – Cenário 3
    0 3 6 9 12 15 18 21 23
    Horas
    0
    2
    4
    6
    8
    10
    12
    14
    16
    18
    Perdas (kW)
    Perda inicial
    Perda final
    Perdas Calculadas (kW) por Iteração
    Hora Início Fim
    0 3,0033 2,2979
    3 1,5266 1,4492
    6 2,0066 1,9207
    9 8,7865 8,7865
    12 11,8675 11,7845
    15 17,7510 17,6704
    18 11,5984 11,5984
    21 16,5184 13,5158
    23 6,4810 6,2319
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 80 / 89

    View full-size slide

  81. Minimização de Perdas em Sistemas de Distribuição Inteligentes para Cenários Dinâmicos
    Simulação e Resultados: 16 Barras – Cenário 4
    0 3 6 9 12 15 18 21 23
    Horas
    0
    5
    10
    15
    20
    25
    Perdas (kW)
    Perda inicial
    Perda final
    Perdas Calculadas (kW) por Iteração
    Hora Início Fim
    0 2,3012 1,9659
    3 3,1354 3,0994
    6 2,3824 2,3253
    9 24,0166 23,9219
    12 18,0428 17,7313
    15 18,1019 18,1019
    18 14,3043 13,8976
    21 24,0190 17,8138
    23 5,4531 5,0233
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 81 / 89

    View full-size slide

  82. Minimização de Perdas em Sistemas de Distribuição Inteligentes para Cenários Dinâmicos
    Simulação e Resultados: 16 Barras – Cenário 5
    0 3 6 9 12 15 18 21 23
    Horas
    0
    2
    4
    6
    8
    10
    12
    14
    16
    18
    Perdas (kW)
    Perda inicial
    Perda final
    Perdas Calculadas (kW) por Iteração
    Hora Início Fim
    0 5,5161 3,2569
    3 1,4779 1,4566
    6 1,1925 1,1925
    9 9,5596 9,5596
    12 14,2758 14,2758
    15 17,7583 17,7583
    18 17,6374 17,6024
    21 13,6968 12,7406
    23 5,3951 5,1449
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 82 / 89

    View full-size slide

  83. Minimização de Perdas em Sistemas de Distribuição Inteligentes para Cenários Dinâmicos
    Simulação e Resultados: 16 Barras
    Cenários
    Hora 1 2 3 4 5
    0
    LoA 4 (1 → 0)
    LoA 6 (0 → 2)
    LoA 13 (1 → 2)
    LoA 4 (1 → 0)
    LoA 10 (1 → 0)
    LoA 6 (0 → 2)
    LoA 13 (1 → 2)
    LoA 4 (1 → 0)
    LoA 10 (1 → 0)
    LoA 13 (1 →2)
    LoA 4 (1 → 0)
    LoA 15 (2 → 0)
    LoA 15 (2 → 0)
    LoA 4 (1 → 0)
    LoA 13 (1 → 2)
    LoA 10 (1 → 0)
    LoA 9 (1 → 2)
    3
    LoA 10 (1 → 0)
    LoA 6 (2 → 0)
    LoA 15 (2 → 0) LoA 6 (2 → 0) LoA 13 (2 → 1) LoA 15 (0 → 2)
    6
    LoA 6 (0 → 2)
    LoA 10 (0 → 1)
    LoA 13 (2 → 1)
    LoA 15 (0 → 2)
    LoA 10 (0 → 1)
    LoA 6 (0 → 2)
    LoA 15 (0 → 2)
    LoA 10 (1 → 0)
    -
    9
    LoA 4 (0 → 1)
    LoA 6 (2 → 0)
    LoA 10 (0 → 1)
    LoA 15 (2 → 0)
    -
    LoA 10 (0 → 1)
    LoA 4 (0 → 1)
    -
    12 LoA 4 (1 → 0)
    LoA 10 (1 → 0)
    LoA 15 (0 → 2)
    LoA 10 (1 → 0) LoA 4 (1 → 0) -
    15 LoA 10 (1 → 0)
    LoA 10 (0 → 1)
    LoA 4 (0 → 1)
    LoA 9 (1 → 2) - -
    18 - LoA 4 (1 → 0) - LoA 15 (2 → 0) LoA 15 (2 → 0)
    21 LoA 13 (1 → 2)
    LoA 10 (1 → 0)
    LoA 13 (1 → 2)
    LoA 6 (2 → 0)
    LoA 9 (2 → 1)
    LoA 15 (0 → 2)
    LoA 13 (1 → 2)
    LoA 10 (1 → 0)
    LoA 15 (0 → 2)
    LoA 9 (2 → 1)
    23 LoA 10 (0 → 1) -
    LoA 9 (1 → 2)
    LoA 6 (0 → 2)
    LoA 13 (2 → 1)
    LoA 15 (2 → 0)
    LoA 9 (1 → 2)
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 83 / 89

    View full-size slide

  84. Minimização de Perdas em Sistemas de Distribuição Inteligentes
    Trabalhos Futuros e Publicações
    Para o futuro, pretende-se simular esse método em sistemas maiores e
    utilizar mais dados de variações de demanda. Também há possibilidade de
    melhorias no método.
    SARAIVA, F. de O.; ASADA, E. N.. Multi-agent Systems Applied to
    Topological Reconfiguration of Smart Power Distribution Systems. In:
    IEEE International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), Beijing,
    2014.
    Resultados para o estudo dinâmico e utilização de Raspberry Pi estão
    sendo preparados para publicação.
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 84 / 89

    View full-size slide

  85. Conclusões e Trabalhos Futuros
    Conteúdo
    1 Introdução
    2 Smart Grids
    3 Sistemas Distribuídos, Sistemas Multiagentes e Smart Grids
    4 Classificação de Cargas Não-Lineares em Sistemas de Distribuição
    Inteligentes
    5 Controle de Tensão em Sistemas de Distribuição Inteligentes
    6 Minimização de Perdas em Sistemas de Distribuição Inteligentes
    7 Conclusões e Trabalhos Futuros
    8 Apêndice – Publicações
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 85 / 89

    View full-size slide

  86. Conclusões e Trabalhos Futuros
    Conclusões e Trabalhos Futuros
    A aplicação de sistemas multiagentes para sistemas elétricos do futuro
    apresentou resultados positivos e mostrou-se promissora;
    Foi possível embasar melhor as tecnologias que poderão ser utilizadas
    para esse tipo de sistema elétrico;
    As possibilidades para trabalho futuro são muitas, e há campo para
    estudos sobre diversas aplicações.
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 86 / 89

    View full-size slide

  87. Apêndice – Publicações
    Conteúdo
    1 Introdução
    2 Smart Grids
    3 Sistemas Distribuídos, Sistemas Multiagentes e Smart Grids
    4 Classificação de Cargas Não-Lineares em Sistemas de Distribuição
    Inteligentes
    5 Controle de Tensão em Sistemas de Distribuição Inteligentes
    6 Minimização de Perdas em Sistemas de Distribuição Inteligentes
    7 Conclusões e Trabalhos Futuros
    8 Apêndice – Publicações
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 87 / 89

    View full-size slide

  88. Apêndice – Publicações
    Apêndice – Publicações
    Publicados
    Tipo de Publicação Número de Publicações
    Conferências Nacionais 1 (SBSE)
    Conferências Internacionais 5 (3 no ISGT-LA; 1 no ISAP; 1 no IJCNN)
    Periódicos Internacionais 1 (Neurocomputing)
    Em Produção
    Tipo de Publicação Número de Publicações
    Capítulos de Livros 1
    Periódicos Internacionais 1
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 88 / 89

    View full-size slide

  89. Aplicações Híbridas entre Sistemas Multiagentes e
    Técnicas de Inteligência Artificial para Redes Inteligentes
    de Distribuição de Energia Elétrica
    Filipe de Oliveira Saraiva
    Laboratório de Análise de Sistemas de Energia Elétrica – LASEE
    Departamento de Engenharia Elétrica e Computação – SEL
    Escola de Engenharia de São Carlos – EESC
    Universidade de São Paulo – USP
    24 de novembro de 2015
    Filipe de Oliveira Saraiva 24 de novembro de 2015 89 / 89

    View full-size slide