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Este livro tem como objetivo apresentar dois novos algoritmos metaheurísticos, o Marine Predators Algorithm (MPA) e o Giant Trevally Optimizer (GTO), para a colocação óptima de dispositivos FACTS em sistemas de energia sob desregulamentação para reduzir o congestionamento e maximizar a eficiência da transmissão. Numa primeira fase, o algoritmo MPA é utilizado para otimizar a colocação de FACTS com base na análise de contingências numa rede indiana de quatro e 24 barramentos EHV. Verificam-se melhorias de grande magnitude após a colocação dos FACTS: a quantidade de congestionamento diminuiu de 8 para 4, a sobrecarga de potência de 543,07 MW para 385,08 MW e a gravidade global das sobrecargas de 34,77 para 20,75. Estudos comparativos usando programação evolutiva (EP) verificam que o MPA incorre em custos de geração mais baixos, por exemplo, $2,732 milhões com UPFCs versus $2,738 milhões com EP na rede de 24 barramentos. Durante a segunda fase, o algoritmo GTO resolve o dimensionamento e colocação de FACTS nos modelos IEEE 14-bus e 30-bus com diferentes condições de carga reactiva. O trabalho apresentado prova que a otimização híbrida de FACTS baseada em metaheurísticas pode potencialmente melhorar a gestão de congestionamentos e a fiabilidade do sistema em mercados reestruturados.

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9786209965982

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