Sistema Multiagente Reativo Aplicado à Autorrecuperação de Smart Grids com Balanceamento de Tensão
Autorrecuperação. Smart Grids. Sistema Multiagente. Balanceamento de Tensão. Algoritmo Descentralizado.
Este texto apresenta uma proposta de Sistema Multiagente do tipo reativo aplicado ao problema de autorrecuperação de smart grids, utilizando coordenação por troca de mensagens para reconfigurar a topologia da rede. Esta abordagem utiliza o balanceamento de tensão como ferramenta para auxílio na tomada de decisão dos agentes, favorecendo conexões que possuam perfis de tensão mais adequados no contexto local de cada agente. O trabalho também apresenta o algoritmo utilizado para coordenar, de maneira descentralizada, as ações dos agentes durante o processo de reconfiguração. A abordagem proposta leva em conta três restrições para validar as soluções geradas: a) restrição de nível de corrente; b) restrição de nível de tensão e; c) restrição de radialidade. O Sistema Multiagente foi implementado utilizando o framework de desenvolvimento PADE e teve seus resultados avaliados mediante a comparação com dois outros métodos, os quais foram empregados como uma espécie de benchmark: uma implementação de Busca Tabu e uma implementação de busca por Força Bruta. A busca por Força Bruta serviu como um limite superior para as comparações dos resultados produzidos pelo Sistema Multiagente e pela Busca Tabu, de modo a medir o desempenho desses métodos frente aos resultados ótimos nos cenários. Os métodos foram executados em 39 cenários distintos, utilizando três sistemas de teste: o IEEE 16-bus, o IEEE 33-bus e o IEEE 119-bus. Devido a limitações computacionais, foi possível executar a busca por Força Bruta apenas nos cenários com o modelo IEEE 16-bus. Os resultados do trabalho foram colhidos por meio de simulação computacional em cenários idênticos para os três métodos, sendo estes tabulados para posterior análise e comparação. Os resultados mostraram que o Sistema Multiagente obteve melhor desempenho que a Busca Tabu em quatro tipos de comparação: valor na função-objetivo, percentual de barras recuperadas, tempo de resposta e número de operações de chaveamento. Além disso, constatou-se que, para cenários onde o espaço de busca é consideravelmente maior, a diferença de desempenho dos métodos cresce notavelmente, favorecendo a abordagem com Sistema Multiagente.