Algoritmo Híbrido Bioinspirado para Otimização de Redes de Distribuição com Geração Fotovoltaica
Este trabalho apresenta uma abordagem híbrida, que combina uma técnica de programação matemática exata com uma técnica meta-heurística bioinspirada, para otimizar a rede de distribuição com penetração de geração fotovoltaica (GF). A abordagem considera a reconfiguração da rede de distribuição (RRD) e o ajuste do fator de potência dos inversores fotovoltaicos, visando minimizar as perdas na rede. A metodologia utiliza a meta-heurística particle swarm optimization (PSO) para RRD, em que as variáveis de decisão são discretas, e um fluxo de potência ótimo (FPO) para ajuste do fator de potência dos inversores fotovoltaicos e manutenção dos limites de operação da rede, sendo este conjunto formado por variáveis contínuas. A abordagem híbrida proporciona bom desempenho, visto que aproveita as melhores características de ambas as técnicas. A abordagem híbrida foi comparada com duas propostas: uma exata, que utiliza um FPO associado à técnica de Branch and Bound; e uma aproximada, que utiliza a meta-heurística PSO. As metodologias foram implementadas utilizando a linguagem de modelagem algébrica AMPL® e resolvidas utilizando o solver KNITRO®. Os testes foram realizados em um sistema de distribuição de 33 barras com a adição da GF. A abordagem considera as variações nas potências geradas pelos sistemas fotovoltaicos e as variações nas cargas ao longo do dia. Os resultados indicam que a combinação do controle do inversor fotovoltaico e RRD podem reduzir as perdas de potência ativa, tendo sido obtido em alguns casos uma redução superior a 37%.