Otimização por Enxame de Partículas no Gerenciamento de Cargas em Redes Inteligentes
O aumento da demanda de energia elétrica mundial, tem tornado cada vez mais urgente e necessário o gerenciamento do consumo de energia elétrica nas residências. A redução do custo de energia elétrica é um dos grandes desafios da demanda energética e está diretamente relacionada às medidas de eficiência energética. Uma forma de reduzir o custo de energia das residências é utilizar técnicas para o monitoramento e controle automático de cargas através do conceito de rede inteligente. Essa inteligência pode ser implementada através de técnicas de otimização bioinspiradas de baixa complexidade, como Algoritmo Genético (GA), Otimização por Colônia de Formigas (ACO), Algoritmo de Polinização de Flores (FPA) ou Otimização por Enxame de Partículas (PSO). Neste contexto, o presente trabalho propõe o uso da técnica de PSO para reduzir o custo de eletricidade em uma residência, levando em consideração as restrições de operação das cargas, definidas pelo consumidor e também pelo operador da rede inteligente, e um programa de resposta de demanda baseada na tarifação definida pela concessionária.