Avaliação Probabilística em Dois Estágios para Minimização dos Desvios de Índices de Qualidade de Energia

Abstract

Desvios das grandezas elétricas que medem a qualidade da energia, como tensão em regime permanente e índices de desequilíbrio, podem gerar consequências indesejadas para consumidores e distribuidoras. Este estudo avalia metodologias para minimizar esses desvios por meio da Simulação de Monte Carlo em dois estágios de otimização. Para reduzir o desequilíbrio de tensão, propõe-se a reconfiguração das fases nas barras trifásicas da rede, utilizando busca exaustiva combinada com o critério de dominância de Pareto. Já para mitigar desvios de tensão nodal, ajustam-se as tensões de referência do regulador de tensão via algoritmo Particle Swarm Optimization (PSO). A metodologia é validada no alimentador IEEE de 13 barras, considerando diferentes cenários. Os resultados demonstram que as abordagens adotadas reduzem significativamente a probabilidade de desvios de tensão e infrações dos índices de desequilíbrio.