Sistema Multiagente Aplicado ao Gerenciamento Topológico de Sistemas Elétricos de Distribuição Inteligentes

Sistema Multiagente Aplicado ao Gerenciamento Topol´ ogico de Sistemas El´
etricos de Distribui¸ c˜ ao Inteligentes Sistema Multiagente Aplicado ao Gerenciamento Topol´ ogico de Sistemas El´ etricos de Distribui¸ c˜ ao Inteligentes Filipe de Oliveira Saraiva Prof. Dr. Eduardo Nobuhiro Asada Laborat´ orio de An´ alise de Sistemas de Energia El´ etrica - LASEE Escola de Engenharia de S˜ ao Carlos - EESC Universidade de S˜ ao Paulo - USP 4 de setembro de 2012 Filipe de Oliveira Saraiva (LASEE-EESC-USP) 4 de setembro de 2012 1 / 57

etricos de Distribui¸ c˜ ao Inteligentes Conte´ udo 1 Introdu¸ c˜ ao Justificativa Simula¸ c˜ ao Computacional Smart Grids 2 Gerenciamento Topol´ ogico de Sistemas El´ etricos de Distribui¸ c˜ ao Reconfigura¸ c˜ ao do Sistema de Distribui¸ c˜ ao 3 Sistemas Multiagentes Inteligˆ encia Artificial e Agentes Smart Grids e Sistemas Multiagentes 4 Simula¸ c˜ ao de Sistemas de Distribui¸ c˜ ao atrav´ es de Sistemas Multiagentes Reconfigura¸ c˜ ao de Smart Grids atrav´ es de Sistemas Multiagentes - M´ etodo Reconfigura¸ c˜ ao de Smart Grids atrav´ es de Sistemas Multiagentes - Simula¸ c˜ oes 5 Conclus˜ oes e Trabalhos Futuros Filipe de Oliveira Saraiva (LASEE-EESC-USP) 4 de setembro de 2012 2 / 57

etricos de Distribui¸ c˜ ao Inteligentes Sum´ ario 1 Introdu¸ c˜ ao Justificativa Simula¸ c˜ ao Computacional Smart Grids 2 Gerenciamento Topol´ ogico de Sistemas El´ etricos de Distribui¸ c˜ ao Reconfigura¸ c˜ ao do Sistema de Distribui¸ c˜ ao 3 Sistemas Multiagentes Inteligˆ encia Artificial e Agentes Smart Grids e Sistemas Multiagentes 4 Simula¸ c˜ ao de Sistemas de Distribui¸ c˜ ao atrav´ es de Sistemas Multiagentes Reconfigura¸ c˜ ao de Smart Grids atrav´ es de Sistemas Multiagentes - M´ etodo Reconfigura¸ c˜ ao de Smart Grids atrav´ es de Sistemas Multiagentes - Simula¸ c˜ oes 5 Conclus˜ oes e Trabalhos Futuros Filipe de Oliveira Saraiva (LASEE-EESC-USP) 4 de setembro de 2012 4 / 57

etricos de Distribui¸ c˜ ao Inteligentes Mudan¸ cas nos Sistemas El´ etricos de Potˆ encia Vˆ e-se o advento de uma nova gera¸ c˜ ao de sistemas el´ etricos de potˆ encia: Melhor eﬁciˆ encia energ´ etica; Funcionalidades de controle e automa¸ c˜ ao distribu´ ıda pelo sistema; Adequa¸ c˜ ao ` as exigˆ encias de gerenciamento em um mercado desregulado. Filipe de Oliveira Saraiva (LASEE-EESC-USP) 4 de setembro de 2012 5 / 57

etricos de Distribui¸ c˜ ao Inteligentes Mudan¸ cas nos Sistemas El´ etricos de Potˆ encia Smart Grids - ou Redes El´ etricas Inteligentes Adi¸ c˜ ao de uma camada de comunica¸ c˜ ao entre os equipamentos alocados ` a rede. Automa¸ c˜ ao na tomada de decis˜ ao sobre a conﬁgura¸ c˜ ao da rede pelos equipamentos. Filipe de Oliveira Saraiva (LASEE-EESC-USP) 4 de setembro de 2012 6 / 57

etricos de Distribui¸ c˜ ao Inteligentes Mudan¸ cas nos Sistemas El´ etricos de Potˆ encia Importˆ ancia da simula¸ c˜ ao computacional para estudos sobre Smart Grids Para garantir as funcionalidades de um Smart Grid, ´ e necess´ ario o estudo de algoritmos e procedimentos a serem executados pelos equipamentos alocados ao sistema el´ etrico - no presente trabalho, o de distribui¸ c˜ ao. Simula¸ c˜ ao computacional permitiria fazer estes estudos a um baixo custo, avaliando os algoritmos que teriam possibilidade de serem transpostos a um ambiente de produ¸ c˜ ao. Filipe de Oliveira Saraiva (LASEE-EESC-USP) 4 de setembro de 2012 7 / 57

etricos de Distribui¸ c˜ ao Inteligentes Mudan¸ cas nos Sistemas El´ etricos de Potˆ encia Importˆ ancia da simula¸ c˜ ao computacional para estudos sobre smart grids Para este prop´ osito, ap´ os estudos sobre caracter´ ısticas de alguns m´ etodos, resolvemos aplicar a tecnologia de sistemas multiagentes para simula¸ c˜ ao computacional de smart grids, focando no gerenciamento topol´ ogico do sistema de distribui¸ c˜ ao. Filipe de Oliveira Saraiva (LASEE-EESC-USP) 4 de setembro de 2012 8 / 57

etricos de Distribui¸ c˜ ao Inteligentes Simula¸ c˜ ao Computacional de Smart Grids Simula¸ c˜ ao de redes el´ etricas de nova gera¸ c˜ ao, ter˜ ao que levar em conta que: Um Smart grid ´ e um sistema computacional distribu´ ıdo; Um Smart grid provˆ e suporte ` a tomada de decis˜ ao para reconﬁgura¸ c˜ ao realizada pelos equipamentos alocados ao sistema. Filipe de Oliveira Saraiva (LASEE-EESC-USP) 4 de setembro de 2012 10 / 57

etricos de Distribui¸ c˜ ao Inteligentes Simula¸ c˜ ao Computacional de Smart Grids Caracter´ ısticas similares Sistemas Distribu´ ıdos Concorrˆ encia Heterogeneidade Sem hor´ ario global Falhas independentes Protocolos Abertos Smart Grids Concorrˆ encia Heterogeneidade Sem hor´ ario global Falhas independentes Protocolos Abertos Filipe de Oliveira Saraiva (LASEE-EESC-USP) 4 de setembro de 2012 11 / 57

etricos de Distribui¸ c˜ ao Inteligentes Alterando a Topologia do Sistemas de Distribui¸ c˜ ao A reconfigura¸ c˜ ao do sistema el´ etrico ´ e uma ferramenta para: Garantir a entrega da energia; Alterar o roteamento do fluxo de potˆ encia; Avaliar perdas e outras medidas para dada configura¸ c˜ ao; ... Filipe de Oliveira Saraiva (LASEE-EESC-USP) 4 de setembro de 2012 14 / 57

etricos de Distribui¸ c˜ ao Inteligentes Gr´ afico do Perfil de Demanda Exemplo de Perfil de Demanda de uma Carga: Filipe de Oliveira Saraiva (LASEE-EESC-USP) 4 de setembro de 2012 15 / 57

etricos de Distribui¸ c˜ ao Inteligentes Inteligˆ encia Artiﬁcial Sistemas ditos “inteligentes” s˜ ao aqueles que realizam tarefas que, se executadas por humanos, exigiria conhecimento e racioc´ ınio. Filipe de Oliveira Saraiva (LASEE-EESC-USP) 4 de setembro de 2012 18 / 57

etricos de Distribui¸ c˜ ao Inteligentes Inteligˆ encia Artiﬁcial “Inteligˆ encia” em Humanos Conhecimento Racioc´ ınio Sistemas Inteligentes Base de Conhecimento Busca Heur´ ıstica Filipe de Oliveira Saraiva (LASEE-EESC-USP) 4 de setembro de 2012 19 / 57

etricos de Distribui¸ c˜ ao Inteligentes Conceito de Agentes Agentes s˜ ao entidades computacionais dotadas de sensores que percebem o ambiente em que est˜ ao inseridos e agem sobre ele, aﬁm de atingir algum objetivo. Filipe de Oliveira Saraiva (LASEE-EESC-USP) 4 de setembro de 2012 20 / 57

etricos de Distribui¸ c˜ ao Inteligentes Conceito de Agentes Modelo de Agente Filipe de Oliveira Saraiva (LASEE-EESC-USP) 4 de setembro de 2012 21 / 57

etricos de Distribui¸ c˜ ao Inteligentes Inteligˆ encia Artificial Distribu´ ıda Ao contr´ ario da Inteligˆ encia Artificial “convencional”, a Inteligˆ encia Artificial Distribu´ ıda desloca o conceito de aprendizado tamb´ em para intera¸ c˜ oes sociais entre os entes computacionais. Filipe de Oliveira Saraiva (LASEE-EESC-USP) 4 de setembro de 2012 23 / 57

etricos de Distribui¸ c˜ ao Inteligentes Conceito de Sistemas Multiagentes O conceito de Agentes ´ e ent˜ ao extendido para um conjunto de Agentes que interagem entre si e, a partir destas intera¸ c˜ oes, aprendem, simulam algum comportamento pretendido ou atingem um mesmo objetivo. Filipe de Oliveira Saraiva (LASEE-EESC-USP) 4 de setembro de 2012 24 / 57

etricos de Distribui¸ c˜ ao Inteligentes Conceito de Sistemas Multiagentes Modelo de Sistema Multiagente Filipe de Oliveira Saraiva (LASEE-EESC-USP) 4 de setembro de 2012 25 / 57

etricos de Distribui¸ c˜ ao Inteligentes Conceito de Sistemas Multiagentes Caracter´ ısticas dos Sistemas Multiagentes Modelagem de agentes pr´ oprios para cada fun¸ c˜ ao; Modelagem da sociedade dos agentes e seus relacionamentos; Sistema intrinsecamente distribu´ ıdo; Utiliza¸ c˜ ao de redes de computadores para tr´ afego de mensagens; Programa¸ c˜ ao multithread. Filipe de Oliveira Saraiva (LASEE-EESC-USP) 4 de setembro de 2012 26 / 57

etricos de Distribui¸ c˜ ao Inteligentes Porque Sistemas Multiagentes? Caracter´ ısticas similares Smart Grids Smart Grids necessitam de um ambiente de controle distribu´ ıdo V´ arios equipamentos com fun¸ c˜ oes diferentes comp˜ oem um Smart Grid Sistemas Multiagentes Sistemas Multiagentes s˜ ao intrinsecamente distribu´ ıdos Poss´ ıvel modelar cada agente como componente diferente do Smart Grid Filipe de Oliveira Saraiva (LASEE-EESC-USP) 4 de setembro de 2012 27 / 57

etricos de Distribui¸ c˜ ao Inteligentes Porque Sistemas Multiagentes? Sistema Multiagente sobre Smart Grid Filipe de Oliveira Saraiva (LASEE-EESC-USP) 4 de setembro de 2012 28 / 57

etricos de Distribui¸ c˜ ao Inteligentes Proposta Do exposto, acreditamos que a aplica¸ c˜ ao de sistemas multiagentes para simula¸ c˜ ao computacional de Smart Grids conduzir´ a a interessantes trabalhos para avalia¸ c˜ ao desta tecnologia na perspectiva de gerar algoritmos e procedimentos a serem transpostos para ambientes de produ¸ c˜ ao, no contexto da nova gera¸ c˜ ao dos sistemas el´ etricos. Filipe de Oliveira Saraiva (LASEE-EESC-USP) 4 de setembro de 2012 30 / 57

etricos de Distribui¸ c˜ ao Inteligentes Proposta Para tanto, foram realizados trabalhos preliminares sobre distribui¸ c˜ ao do algoritmo de Dijkstra e modelagem de um controle distribu´ ıdo para veriﬁcar informa¸ c˜ oes do sistema de distribui¸ c˜ ao. Em seguida, foi criado e implementado um algoritmo para gerenciamento topol´ ogico de sistemas de distribui¸ c˜ ao no contexto de um smart grid. Filipe de Oliveira Saraiva (LASEE-EESC-USP) 4 de setembro de 2012 31 / 57

etricos de Distribui¸ c˜ ao Inteligentes Conceitos Temos 3 principais conceitos em nosso m´ etodo Coalis˜ ao Caminho El´ etrico Algoritmo de Dijkstra Distribu´ ıdo Filipe de Oliveira Saraiva (LASEE-EESC-USP) 4 de setembro de 2012 33 / 57

etricos de Distribui¸ c˜ ao Inteligentes Coalis˜ ao Filipe de Oliveira Saraiva (LASEE-EESC-USP) 4 de setembro de 2012 34 / 57

etricos de Distribui¸ c˜ ao Inteligentes Caminho El´ etrico Filipe de Oliveira Saraiva (LASEE-EESC-USP) 4 de setembro de 2012 35 / 57

etricos de Distribui¸ c˜ ao Inteligentes Algoritmo de Dijkstra Distribu´ ıdo Filipe de Oliveira Saraiva (LASEE-EESC-USP) 4 de setembro de 2012 36 / 57

etricos de Distribui¸ c˜ ao Inteligentes Fluxograma - Sistema Completo Filipe de Oliveira Saraiva (LASEE-EESC-USP) 4 de setembro de 2012 37 / 57

etricos de Distribui¸ c˜ ao Inteligentes Fluxograma - feederAgent Filipe de Oliveira Saraiva (LASEE-EESC-USP) 4 de setembro de 2012 38 / 57

etricos de Distribui¸ c˜ ao Inteligentes Fluxograma - loaderAgent Filipe de Oliveira Saraiva (LASEE-EESC-USP) 4 de setembro de 2012 39 / 57

etricos de Distribui¸ c˜ ao Inteligentes Fluxograma - switcherAgent Filipe de Oliveira Saraiva (LASEE-EESC-USP) 4 de setembro de 2012 40 / 57

etricos de Distribui¸ c˜ ao Inteligentes Diagrama de Sequˆ encia Filipe de Oliveira Saraiva (LASEE-EESC-USP) 4 de setembro de 2012 41 / 57

etricos de Distribui¸ c˜ ao Inteligentes Simula¸ c˜ ao Computacional Tecnologias utilizadas Java OpenJDK JADE Apache Commons Math GSON Python Eclipse GNU/Linux e KDE Mageia Intel Core i5 4 n´ ucleos, 4 GB de RAM Filipe de Oliveira Saraiva (LASEE-EESC-USP) 4 de setembro de 2012 43 / 57

etricos de Distribui¸ c˜ ao Inteligentes Reconﬁgura¸ c˜ ao de Smart Grids atrav´ es de Sistemas Multiagentes Sistema de 10 Barras Filipe de Oliveira Saraiva (LASEE-EESC-USP) 4 de setembro de 2012 44 / 57

etricos de Distribui¸ c˜ ao Inteligentes Sistema de 10 Barras Tens˜ oes Finais - Sistema de 10 barras Barra Tens˜ ao (kV) 0 23,0000 1 22,8357 2 22,7041 3 22,1400 4 21,7810 5 21,0504 6 20,8105 7 20,3796 8 19,6622 9 19,1574 N´ umero de itera¸ c˜ oes: 12 Filipe de Oliveira Saraiva (LASEE-EESC-USP) 4 de setembro de 2012 45 / 57

etricos de Distribui¸ c˜ ao Inteligentes Sistema de 11 Barras Tens˜ oes Finais Barra Feeder 0 Tens˜ ao (kV) Feeder 1 Tens˜ ao (kV) 0 23,0000 - 1 - 23,0000 2 22,8357 22,9839 3 22,7041 22,8559 4 22,1400 22,2998 5 21,7810 21,9447 6 21,0504 21,2235 7 20,8105 20,9869 8 20,3796 20,5612 9 19,6622 19,8523 10 19,1574 19,3536 N´ umero de Itera¸ c˜ oes 12 12 Perdas 78,3778 kW 72,9378 kW Filipe de Oliveira Saraiva (LASEE-EESC-USP) 4 de setembro de 2012 47 / 57

etricos de Distribui¸ c˜ ao Inteligentes Sistema de 11 Barras Tens˜ oes Finais Barra Feeder 0 Tens˜ ao (kV) Feeder 1 Tens˜ ao (kV) 0 23,0000 – 1 – 23,0000 2 22,9090 – 3 22,8344 – 4 22,5986 – 5 22,4994 – 6 – 19,0806 7 – 19,3064 8 – 19,8824 9 – 21,1452 10 – 21,7890 N´ umero de Itera¸ c˜ oes 5 12 Perdas 44,9422 kW 904,7419 kW Filipe de Oliveira Saraiva (LASEE-EESC-USP) 4 de setembro de 2012 49 / 57

etricos de Distribui¸ c˜ ao Inteligentes Reconﬁgura¸ c˜ ao de Smart Grids atrav´ es de Sistemas Multiagentes Sistema de 16 Barras Limites de Correntes Trechos Correntes (A) 0-3 1700 3-4 1500 3-5 1500 5-6 1500 1-7 1200 7-8 1500 7-9 1500 8-10 1000 8-11 1000 2-12 2500 12-13 1500 12-14 1500 14-15 1500 4-10 1500 9-13 1500 6-15 1500 Filipe de Oliveira Saraiva (LASEE-EESC-USP) 4 de setembro de 2012 50 / 57

etricos de Distribui¸ c˜ ao Inteligentes Tens˜ oes Finais - 16 Barras Tens˜ oes Finais (kV) Cargas P Q A0 A1 A2 3 2 1,6 22,7300 - - 4 3 1,5 22,6359 - - 5 2 0,8 22,5717 - - 6 1,5 1,2 22,5463 - - 7 4 2,7 - 22,1161 - 8 5 3 - 21,5280 - 9 1 0,9 - 21,2357 - 10 0,6 0,1 - 21,5088 - 11 4,5 2 - 21,3826 - 12 1 0,9 - 20,9680 - 13 1 0,7 - 21,1483 - 14 1 0,9 - 20,8507 - 15 2,1 1 - 20,8189 - Filipe de Oliveira Saraiva (LASEE-EESC-USP) 4 de setembro de 2012 51 / 57

etricos de Distribui¸ c˜ ao Inteligentes Simula¸ c˜ ao Computacional - Conclus˜ ao A t´ ecnica mostrou-se interessante e expans´ ıvel para o problema de gerenciamento do sistema el´ etrico via reconﬁgura¸ c˜ ao topol´ ogica da rede, tanto quando havia limites de corrente no trecho quanto quando n˜ ao havia. Este m´ etodo poderia ser utilizado como base para resolu¸ c˜ ao deste tipo de problema e outros do mesmo tipo, quando a maneira de resolu¸ c˜ ao distribu´ ıda pode ser interessante - como no caso dos smart grids. Filipe de Oliveira Saraiva (LASEE-EESC-USP) 4 de setembro de 2012 52 / 57

etricos de Distribui¸ c˜ ao Inteligentes Conclus˜ ao Smart grids necessitam de um reordenamento na maneira de solucionar problemas distribu´ ıdos em sistemas el´ etricos. Este trabalho mostrou que a abordagem utilizando sistemas multiagentes pode ser um caminho interessante a ser seguido. O problema de gerenciamento do sistema el´ etrico foi solucionado pelo m´ etodo proposto mesmo com a adi¸ c˜ ao de novas restri¸ c˜ oes, como o valor m´ aximo para ﬂuxo de corrente nos trechos. Tamb´ em foi poss´ ıvel executar o ﬂuxo de potˆ encia distribu´ ıdo e avaliar a comunica¸ c˜ ao entre agentes dispersos no sistema el´ etrico de distribui¸ c˜ ao. Filipe de Oliveira Saraiva (LASEE-EESC-USP) 4 de setembro de 2012 54 / 57

etricos de Distribui¸ c˜ ao Inteligentes Trabalhos Futuros Com o estudo realizado, ´ e poss´ ıvel extender o modelo para para uma aplica¸ c˜ ao de otimiza¸ c˜ ao que utilize o fluxo de potˆ encia como ferramenta, por exemplo, reconfigura¸ c˜ ao para redu¸ c˜ ao de perdas el´ etricas. Outra possibilidade seria a hibridiza¸ c˜ ao de sistemas multiagentes com metaheur´ ısticas, e verificar a viabilidade desta abordagem de forma online para um dado perfil de demanda de um sistema el´ etrico. Filipe de Oliveira Saraiva (LASEE-EESC-USP) 4 de setembro de 2012 55 / 57

etricos de Distribui¸ c˜ ao Inteligentes Agradecimentos Filipe de Oliveira Saraiva (LASEE-EESC-USP) 4 de setembro de 2012 56 / 57

etricos de Distribui¸ c˜ ao Inteligentes Sistema Multiagente Aplicado ao Gerenciamento Topol´ ogico de Sistemas El´ etricos de Distribui¸ c˜ ao Inteligentes Filipe de Oliveira Saraiva Prof. Dr. Eduardo Nobuhiro Asada Laborat´ orio de An´ alise de Sistemas de Energia El´ etrica - LASEE Escola de Engenharia de S˜ ao Carlos - EESC Universidade de S˜ ao Paulo - USP 4 de setembro de 2012 Filipe de Oliveira Saraiva (LASEE-EESC-USP) 4 de setembro de 2012 57 / 57

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