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Desenvolvimento de Sistemas Multiagentes Aplicados a Redes de Distribuição de Energia Elétrica Inteligentes

Desenvolvimento de Sistemas Multiagentes Aplicados a Redes de Distribuição de Energia Elétrica Inteligentes

Qualificação do meu doutorado sobre o tema de modelagem e simulação de funcionalidades dos smart grids (redes elétricas inteligentes) utilizando sistemas multiagentes.

Filipe Saraiva

May 15, 2014
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Transcript

  1. Desenvolvimento de Sistemas Multiagentes Aplicados a
    Redes de Distribuição de Energia Elétrica Inteligentes
    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
    15 de maio de 2014
    Filipe de Oliveira Saraiva 15 de maio de 2014 1 / 65

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  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 15 de maio de 2014 2 / 65

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  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 15 de maio de 2014 3 / 65

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  4. Introdução
    Justificativa
    O Sistema Elétrico está mudando, e com ele as pesquisas sobre o tema
    cada vez mais caminham para um novo ponto.
    Filipe de Oliveira Saraiva 15 de maio de 2014 4 / 65

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  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 15 de maio de 2014 5 / 65

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  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 15 de maio de 2014 6 / 65

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  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 15 de maio de 2014 7 / 65

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  8. Smart Grids
    Imaginando o Futuro dos Sistemas Elétricos de Potência
    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 15 de maio de 2014 8 / 65

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  9. Smart Grids
    Imaginando o Futuro dos Sistemas Elétricos de Potência
    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 15 de maio de 2014 9 / 65

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  10. Smart Grids
    Construindo o Futuro dos Sistemas Elétricos de Potência
    Rede de Comunicação
    &
    Sistemas Especialistas
    Filipe de Oliveira Saraiva 15 de maio de 2014 10 / 65

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  11. Smart Grids
    Construindo o Futuro dos Sistemas Elétricos de Potência
    Algumas iniciativas de Smart Grids no mundo
    EPRI;
    ADA;
    Évora – Intelligrid;
    China;
    ...
    Filipe de Oliveira Saraiva 15 de maio de 2014 11 / 65

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  12. Smart Grids
    Construindo o Futuro dos Sistemas Elétricos de Potência
    Algumas iniciativas de Smart Grids no Brasil
    Aparecida – EDP;
    CEMIG;
    Smart Light;
    Parintins – Eletrobrás;
    ...
    Filipe de Oliveira Saraiva 15 de maio de 2014 12 / 65

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  13. 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 15 de maio de 2014 13 / 65

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  14. 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 15 de maio de 2014 14 / 65

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  15. Sistemas Distribuídos, Sistemas Multiagentes e Smart Grids
    Agentes e Multiagentes
    Filipe de Oliveira Saraiva 15 de maio de 2014 15 / 65

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  16. 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 15 de maio de 2014 16 / 65

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  17. Sistemas Distribuídos, Sistemas Multiagentes e Smart Grids
    Simulação Computacional de Smart Grids e Sistemas
    Multiagentes
    Filipe de Oliveira Saraiva 15 de maio de 2014 17 / 65

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  18. 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 15 de maio de 2014 18 / 65

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  19. 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 15 de maio de 2014 19 / 65

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  20. 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 15 de maio de 2014 20 / 65

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  21. 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 15 de maio de 2014 21 / 65

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  22. 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 15 de maio de 2014 22 / 65

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  23. 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 15 de maio de 2014 23 / 65

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  24. 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 15 de maio de 2014 24 / 65

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  25. Classificação de Cargas Não-Lineares em Sistemas de Distribuição Inteligentes
    Método de Resolução
    Filipe de Oliveira Saraiva 15 de maio de 2014 25 / 65

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  26. 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 15 de maio de 2014 26 / 65

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  27. 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 15 de maio de 2014 27 / 65

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  28. 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 15 de maio de 2014 28 / 65

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  29. 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 15 de maio de 2014 29 / 65

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  30. 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 15 de maio de 2014 30 / 65

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  31. 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”.
    A publicação desse estudo também é um trabalho futuro.
    Filipe de Oliveira Saraiva 15 de maio de 2014 31 / 65

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  32. 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 15 de maio de 2014 32 / 65

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  33. 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 15 de maio de 2014 33 / 65

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  34. 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 CB;
    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 15 de maio de 2014 34 / 65

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  35. Controle de Tensão em Sistemas de Distribuição Inteligentes
    Método de Resolução
    Tabela : Regras linguísticas para variável tensão (V )
    Regras
    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 15 de maio de 2014 35 / 65

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  36. Controle de Tensão em Sistemas de Distribuição Inteligentes
    Método de Resolução
    Tabela : Regras linguísticas para variável desvio de tensão (∆V )
    Regras
    Negativo ∆V < −0.05
    Negativo-baixo −0.05 ≤ ∆V < 0
    Zero ∆V = 0.0
    Positivo-baixo 0 < ∆V ≤ 0.05
    Positivo ∆V > 0.05
    Filipe de Oliveira Saraiva 15 de maio de 2014 36 / 65

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  37. Controle de Tensão em Sistemas de Distribuição Inteligentes
    Método de Resolução
    Tabela : Utilização de bancos de capacitores
    Bancos de Capacitores
    Grande (L - large) 1800 KVAR
    Médio (M - medium) 1200 KVAR
    Pequeno (S - small) 600 KVAR
    Zero (Z - zero) Não usar
    Filipe de Oliveira Saraiva 15 de maio de 2014 37 / 65

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  38. 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
    LC P A HC
    ∆V
    N L L M ZE
    LN M M S ZE
    ZE S S ZE ZE
    LP M M ZE ZE
    P S S ZE ZE
    Filipe de Oliveira Saraiva 15 de maio de 2014 38 / 65

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  39. 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 15 de maio de 2014 39 / 65

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  40. 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 15 de maio de 2014 40 / 65

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  41. 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
    Resultados
    Carga Tensão (V ) em t1 Tensão (V ) em t2 Decisão fuzzy
    5 0.9452 0.9408 Low
    5 0.9408 0.9407 Low
    14 0.9413 0.9360 Low
    14 0.9360 0.9359 Low
    Filipe de Oliveira Saraiva 15 de maio de 2014 41 / 65

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  42. 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. O.; ASADA, A. C. C.; ASADA, E. N.. Multi-agent System
    for Voltage Control in Distribution Systems. In: XVII Internacional
    Conference on Intelligent System Applications to Power System (XVII
    ISAP), 2013, Tóquio. XVII Internacional Conference on Intelligent System
    Applications to Power System, 2013.
    Filipe de Oliveira Saraiva 15 de maio de 2014 42 / 65

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  43. 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 15 de maio de 2014 43 / 65

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  44. Minimização de Perdas em Sistemas de Distribuição Inteligentes
    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 ataca esse problema, de forma distribuída, em um
    ambiente de smart grid.
    Filipe de Oliveira Saraiva 15 de maio de 2014 44 / 65

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  45. Minimização de Perdas em Sistemas de Distribuição Inteligentes
    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;
    Conceitos de coalizão;
    Filipe de Oliveira Saraiva 15 de maio de 2014 45 / 65

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  46. Minimização de Perdas em Sistemas de Distribuição Inteligentes
    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 15 de maio de 2014 46 / 65

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  47. Minimização de Perdas em Sistemas de Distribuição Inteligentes
    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 15 de maio de 2014 47 / 65

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  48. Minimização de Perdas em Sistemas de Distribuição Inteligentes
    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 15 de maio de 2014 48 / 65

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  49. Minimização de Perdas em Sistemas de Distribuição Inteligentes
    Método de Resolução
    Filipe de Oliveira Saraiva 15 de maio de 2014 49 / 65

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  50. Minimização de Perdas em Sistemas de Distribuição Inteligentes
    Método de Resolução
    Exemplo:
    Filipe de Oliveira Saraiva 15 de maio de 2014 50 / 65

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  51. Minimização de Perdas em Sistemas de Distribuição Inteligentes
    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 15 de maio de 2014 51 / 65

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  52. Minimização de Perdas em Sistemas de Distribuição Inteligentes
    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
    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 15 de maio de 2014 52 / 65

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  53. Minimização de Perdas em Sistemas de Distribuição Inteligentes
    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: 2.0692 2271.7983
    Coalizão 1: 2269.7291
    Filipe de Oliveira Saraiva 15 de maio de 2014 53 / 65

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  54. Minimização de Perdas em Sistemas de Distribuição Inteligentes
    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 76.52%
    Filipe de Oliveira Saraiva 15 de maio de 2014 54 / 65

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  55. Minimização de Perdas em Sistemas de Distribuição Inteligentes
    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 15 de maio de 2014 55 / 65

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  56. Minimização de Perdas em Sistemas de Distribuição Inteligentes
    Simulação Computacional e Resultados
    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 15 de maio de 2014 56 / 65

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  57. Minimização de Perdas em Sistemas de Distribuição Inteligentes
    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 15 de maio de 2014 57 / 65

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  58. Minimização de Perdas em Sistemas de Distribuição Inteligentes
    Simulação Computacional e Resultados
    Tabela : Perdas para cada coalizão para cada cenário inicial - sistema de 16 barras
    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 15 de maio de 2014 58 / 65

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  59. Minimização de Perdas em Sistemas de Distribuição Inteligentes
    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 15 de maio de 2014 59 / 65

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  60. Minimização de Perdas em Sistemas de Distribuição Inteligentes
    Trabalhos Futuros e Publicações
    Para o futuro, pretende-se simular esse método em sistemas maiores e,
    também, realizar simulações com alterações dinâmicas nas cargas do
    sistema.
    SARAIVA, F. O.; ASADA, E. N.. Multi-agent Systems Applied to
    Topological Reconfiguration of Smart Power Distribution Systems. In:
    International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2014, Beijing.
    Proceedings of International Joint Conference on Neural Networks, 2014.
    Filipe de Oliveira Saraiva 15 de maio de 2014 60 / 65

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  61. 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 15 de maio de 2014 61 / 65

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  62. 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 15 de maio de 2014 62 / 65

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  63. 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 15 de maio de 2014 63 / 65

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  64. Apêndice – Publicações
    Apêndice – Publicações
    Tipo de Publicação Número de Publicações
    Conferências Nacionais 1 (SBSE)
    Conferências Internacionais 5 (3 no ISGT-LA; 1 no ISAP; 1 no IJCNN)
    Periódicos Nacionais 0
    Periódicos Internacionais 0 (em produção)
    Filipe de Oliveira Saraiva 15 de maio de 2014 64 / 65

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  65. Desenvolvimento de Sistemas Multiagentes Aplicados a
    Redes de Distribuição de Energia Elétrica Inteligentes
    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
    15 de maio de 2014
    Filipe de Oliveira Saraiva 15 de maio de 2014 65 / 65

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