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Ottimizzazione Multi-Obiettivo della Posizione di Unità di Misura Fasoriali in Reti Elettriche basata sull'Algoritmo Genetico NSGA II

Il monitoraggio in tempo reale delle reti cosiddette di trasmissione e di distribuzione è possibile grazie alla diffusione delle unità di misura fasoriali (PMU). Esse sono strumenti in grado di misurare l'ampiezza, la fase, la frequenza ed il Rate of change of frequency delle forme d'onda di corrente e tensione ad istanti sincronizzati con il tempo UTC garantendo al contempo un'elevata frequenza di trasmissione dei risultati (fino a 50 o 60 misure al secondo).
Non essendo generalmente possibile, per ragioni economiche, dotare ogni nodo della rete elettrica di PMU, si delinea la necessità di ottimizzarne l'installazione in modo strategico.
Per conseguire questo risultato, nel presente lavoro di tesi viene definito un problema di ottimizzazione multi-obiettivo vincolato. Esso ricerca le configurazioni ottimali di posizionamento delle PMU nella rete allo scopo di minimizzare le seguenti funzioni obiettivo: i) costo economico dell'installazione, ii) incertezza associata alla misura e iii) sensibilità della misura relativamente alle variazioni dei parametri elettrici della rete. I vincoli del problema, invece, assicurano l'osservabilità della rete elettrica, ovvero garantiscono che le possibili configurazioni di posizionamento permettano di misurare i fasori di tensione di ciascun nodo della rete.

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Introduzione Secondo i dati della International Energy Agency il consumo di energia elettrica, a livello mondiale, e in rapida crescita ed e previsto che, anche a causa del fenomeno di riscaldamento globale, entro l’anno 2050 la domanda energetica sia destinata ad aumentare signicativamente [6]. Oltre a questo, l’aumento dell’impiego di fonti di energia rinnovabili ha comportato un profondo cambio di paradigma nel funzionamento delle reti di distribuzione dell’energia elettrica. Esse storicamente prevedevano un usso unidirezionale di energia elettrica dalle centrali verso i consumatori. Dal momento in cui i consumatori sono in grado di generare autonomamente energia elettrica attraverso tecnologie, quali ad esempio impianti fotovoltaici, ed avendo la necessit a di immettere nella rete l’energia gene- rata in eccesso, i sistemi di distribuzione elettrica diventano bidirezionali. A causa sia dell’incremento totale dei consumi, sia dell’integrazione nella rete di generatori basati su fonti rinnovabili, diventa necessario implementare sistemi di controllo per garantire la corretta operativit a della rete, gestendo i ussi energetici in tempo reale ed assicurando che l’energia immessa nella rete rispetti gli standard qualitativi imposti. Il monitoraggio in tempo reale delle reti cosiddette di trasmissione e di distribu- zione e possibile grazie alla diusione delle unit a di misura fasoriali (PMU). Esse sono strumenti in grado di misurare l’ampiezza, la fase, la frequenza ed il Rate of change of frequency (ROCOF) delle forme d’onda di corrente e tensione ad istanti sincronizzati con il tempo coordinato universale (UTC) garantendo al contempo un’elevata frequenza di trasmissione dei risultati (no a 50 o 60 misure al secondo). Grazie all’utilizzo della tecnologia GPS, e possibile, quindi, ottenere dalle PMU misure sincronizzate di grandezze elettriche relative a postazioni geogracamente distanti della rete [7]. Attraverso l’utilizzo di un numero suciente di PMU ed un loro ecace posiziona- mento e possibile monitorare in tempo reale l’intera rete elettrica, stimandone lo stato. Come illustrato in [8], l’utilizzo di unit a di misura fasoriali pu o rivoluzionare il modo in cui i sistemi di distribuzione dell’energia elettrica vengono monitorati e 1

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Informazioni tesi

  Autore: Riccardo Andreoni
  Tipo: Laurea II ciclo (magistrale o specialistica)
  Anno: 2018-19
  Università: Università degli Studi di Trento
  Facoltà: Ingegneria
  Corso: Ingegneria Meccatronica
  Relatore: Matteo Brunelli
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 122

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Parole chiave

ottimizzazione
algoritmo
algoritmi genetici
reti elettriche
pareto
minimizzazione
nsga-ii
pmu
multi-obiettivo

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