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Título: OPERATION PLANNING OF UNBALANCED DISTRIBUTION SYSTEMS WITH DISTRIBUTED GENERATION CONSIDERING UNCERTAINTY IN LOAD MODELING
Autor: MARIANA SIMOES NOEL DA SILVA
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  DELBERIS ARAUJO LIMA - ADVISOR
Nº do Conteudo: 50731
Catalogação:  10/12/2020 Liberação: 10/12/2020 Idioma(s):  PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=50731&idi=1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=50731&idi=2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.50731

Resumo:
The new elements connected in electrical distribution systems increase the complexity of grids planning and operating. The benefits of classical techniques, such as Conservation Voltage Reduction (CVR), combined with a coordinated operation of distributed energy resources, can contribute to increasing efficiency and reducing energy consumption of the distribution systems. In the CVR technique, voltages are reduced in order to reduce peak demand and energy consumption. This paper proposes an optimization model for the day-ahead operation planning of unbalanced distribution systems with photovoltaic distributed generation (DG) penetration. The CVR technique will be applied in deterministic, stochastic and robust approach, considering the uncertainty in its parameters and consequently, in the load modeling. The proposed optimization model considers the operation of traditional control elements, such as On Load Tap Changers (OLTC) at substation and capacitor banks (CB), in addition to modern elements, such as intelligent photovoltaic inverters, to minimize the energy consumption at the substation. The problem, originally of mixed-integer nonlinear programming, is transformed into a continuous linear programming problem. The results are evaluated in the IEEE123-bus test system for the different optimization approaches. The energy savings obtained were significant in all the proposed approaches, but the robust optimization model proved to be more adequate since it reduces the risk of voltage violations.

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