Sistema multiagente integrado a ferramenta de análise de sistemas de potência para autorrecuperarão em sistemas inteligentes de distribuição

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dc.contributor.advisor1SARAIVA, Filipe de Oliveira
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5883877669437870pt_BR
dc.contributor.advisor1ORCIDhttps://orcid.org/0000-0003-3187-4221pt_BR
dc.creatorCOSTA, Kelly do Socorro Silva da
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/1832184649757308pt_BR
dc.date.accessioned2025-02-28T19:24:00Z
dc.date.available2025-02-28T19:24:00Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractThis paper describes an application built from the integration between two frameworks, Python for Power System Analysis (PyPSA) and Python Agent DEvelopment (PADE) whose purpose is to solve the problem of self-healing in electrical distribution systems. For that, this system simulates a smart grid, adding an information layer to the conventional electrical distribution system that allows the detection of interruptions in the energy supply. The proposal detects the affected area, the tie lines available to reestablish the energy supply, performs the make decision algorithm to select the best network configuration — based on the comparison obtained by calculating the power flow performed in each possible configuration, and make the reconfiguration of the network, reestablishing the power supply. The algorithm is performed in an automatic, distributed, and real-time way, by the use of multi-agent technology. The proposal was tested in 33-bus power distribution systems topology with different scenarios. The results obtained show the proposal works as expected, reducing the power losses after the network restoration.pt_BR
dc.description.resumoEste artigo descreve uma aplicac¸ao constru ˜ ´ıda a partir da integrac¸ao entre dois frameworks, Python ˜ for Power System Analysis (PyPSA) e Python Agent DEvelopment (PADE), cujo objetivo e solucionar o prob- ´ lema de autorrecuperac¸ao em sistemas de distribui ˜ c¸ao el ˜ etrica. Para isso, este sistema simula uma rede ´ eletrica inteligente, adicionando uma camada de informa ´ c¸ao ao sistema el ˜ etrico de distribui ´ c¸ao convencional ˜ que permita a detecc¸ao de interrup ˜ c¸oes no fornecimento de energia. A proposta detecta a ˜ area afetada, as ´ tie lines para restabelecimento do fornecimento de energia, realiza a tomada de decisao para selecionar a ˜ melhor configurac¸ao de rede – baseada na compara ˜ c¸ao obtida pelo c ˜ alculo do fluxo de pot ´ encia realizado em ˆ cada configurac¸ao poss ˜ ´ıvel, e realiza a reconfigurac¸ao da rede, restabelecendo o fornecimento de energia. ˜ O algoritmo e realizado de maneira autom ´ atica, distribu ´ ´ıda e em tempo real, a partir do uso da tecnologia de sistemas multiagentes. A proposta foi testada na topologia de sistemas de distribuic¸ao de energia de 33 ˜ barramentos em diferentes cenarios. Os resultados obtidos mostram que a proposta funciona como o esperado, ´ reduzindo as perdas eletricas ap ´ os a restaurac¸ ´ ao da rede.pt_BR
dc.identifier.citationCOSTA, Kelly do Socorro Silva da. Sistema multiagente integrado a ferramenta de análise de sistemas de potência para autorrecuperarão em sistemas inteligentes de distribuição. Orientador: Filipe de Oliveira Saraiva. 2022. 9 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciência da Computação) – Faculdade de Computação, Instituto de Ciências Exatas e Naturais, Universidade Federal do Pará, Belém, 2022. Disponível em:. Acesso em:.pt_BR
dc.identifier.urihttps://bdm.ufpa.br/jspui/handle/prefix/7753
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.source1 CD-ROMpt_BR
dc.subjectSistemas multiagentespt_BR
dc.subjectRedes elétricas inteligentespt_BR
dc.subjectFornecimento de energiapt_BR
dc.subjectAutorrecuperaçãopt_BR
dc.subjectMulti-agent systempt_BR
dc.subjectSmart gridspt_BR
dc.subjectEnergy supplypt_BR
dc.subjectSelf-healingpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
dc.titleSistema multiagente integrado a ferramenta de análise de sistemas de potência para autorrecuperarão em sistemas inteligentes de distribuiçãopt_BR
dc.typeTrabalho de Curso - Graduação - Monografiapt_BR

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