O problema de Despacho Ótimo de Reativos é um problema de programação não linear com variáveis de controle discretas e contínuas. Devido à dificuldade de solução imposta pelas variáveis discretas o problema é normalmente resolvido considerando-se todas as variáveis como contínuas. Após a solução arredondam-se as variáveis discretas para os seus valores mais próximos e resolve-se novamente o problema. Esta abordagem pode levar a soluções não ótimas ou pode ser impossível obter soluções factíveis. Este artigo apresenta uma abordagem eficiente, no tratamento das variáveis discretas, via função auxiliar tornando o problema contínuo e diferenciável. Simulações com sistemas testes do IEEE foram realizados mostrando a eficiência da abordagem proposta.

The Optimal Reactive Dispatch problem is a nonlinear programming problem containing continuous and discrete control variables. Owing to the difficulty caused by discrete variables, this problem is usually solved assuming that all variables are continuous. The discrete variables are rounded off to the closest discrete value and the problem is solved again. This approach may provide no optimal or may be impossible to obtain feasible solutions. This paper presents an efficient handling of discrete variables by auxiliary function so that the problem becomes continuous and differentiable. Simulations with IEEE test systems were performed showing the efficiency of the proposed approach.

Este artigo apresenta a aplicação do método da função Lagrangiana-barreira relaxada ao problema de despacho ótimo de reativos, o qual é um problema não-linear não convexo e de grande porte. Nesta abordagem as restrições de desigualdade são tratadas pela associação dos métodos de barreira modificada e primal-dual barreira logarítmica. Essas restrições são transformadas em igualdades através de variáveis auxiliares positivas e são relaxadas pelo parâmetro de barreira. Uma função Lagrangiana é associada ao problema modificado. As condições necessárias de primeira-ordem são aplicadas gerando um sistema não-linear o qual é resolvido pelo método de Newton. A relaxação das variáveis auxiliares resulta na expansão da região factível do problema original, permitindo atingir o limite das restrições de desigualdade. Testes numéricos nos sistemas CESP 53 barras, o equivalente brasileiro sul-sudeste e o teste comparativo com o método primal-dual barreira logarítmica indicam que o método apresentado é eficiente na resolução do problema de despacho ótimo de reativos.

This work presents the application of the relaxed barrier-Lagrangian function method to the optimal reactive dispatch problem, which is a nonlinear nonconvex and large problem. In this approach the inequality constraints are treated by the association of modified barrier and primal-dual logarithmic barrier method. Those constraints are transformed in equalities through positive auxiliary variables and are perturbed by the barrier parameter. A Lagrangian function is associated to the modified problem. The first-order necessary conditions are applied generating a non-linear system which is solved by Newton's method. The auxiliary variables perturbation result in an expansion of the feasible set of the original problem, allowing the limits of the inequality constraints to be reach. Numeric tests with the systems CESP 53 buses and the south-southeast Brazilian and the comparative test with the primal-dual logarithmic barrier method indicate that presented method is efficient in the resolution of optimal reactive dispatch problem.

Este artigo apresenta uma nova abordagem para a resolução do problema de Fluxo de Potência Ótimo Reativo. Nesta abordagem, as restrições de desigualdade são tratadas pela associação dos métodos de Barreira Modificada e Primal-Dual Barreira Logarítmica (PDBL). As restrições de desigualdade são transformadas em igualdades introduzindo variáveis de folga positivas e são relaxadas através do parâmetro de barreira. Uma função Lagrangiana é associada ao problema modificado. As condições necessárias de primeira ordem são aplicadas à função Lagrangiana, gerando um sistema de equações não-lineares, o qual é linearizado pelo método de Newton. A relaxação das variáveis de folga resulta na expansão da região factível do problema original, permitindo que os limites das restrições de desigualdade sejam atingidos. Testes numéricos utilizando os sistemas CESP-440kV e SUL-SUDESTE BRASILEIRO e um teste comparativo com o método PDBL indicam que a nova abordagem é eficiente na resolução do problema Fluxo de Potência Ótimo Reativo.

This work presents a new approach for the resolution of Optimal Reactive Power Flow problem. In this approach, the inequality constraints are treated by the Modified Barrier and Primal-Dual Logarithmic Barrier (PDLB) methods. The inequality constraints are transformed into equalities by introducing positive slack variables and are perturbed by the barrier parameter. A Lagrangian function is associated to the modified problem. The first-order necessary conditions are applied to the Lagrangian function generating a nonlinear system, which is solved by Newton's method. The perturbation of the slack variables results in an expansion of the feasible set of the original problem, allowing the limits of the inequality constraints to be reached. Numeric tests using the CESP and the SOUTH-SOUTHEAST BRAZILIAN systems and a comparative test with PDLB method indicate that the new approach is efficient in the resolution of Optimal Reactive Power Flow problem.

Neste trabalho propomos uma abordagem para a resolução do problema de Fluxo de Potência Ótimo (FPO) perturbado. A metodologia consiste na utilização de análise de sensibilidade para estimar novas soluções depois de ocorridas algumas perturbações no problema a partir de uma solução ótima obtida via um programa de FPO. Estas perturbações podem ser variações de carga em uma ou mais barras do sistema. A técnica de análise de sensibilidade é baseada nas informações de segunda ordem e nas condições de Karush-Kuhn-Tucker (KKT). A obtenção da solução após ocorrerem perturbações no sistema é direta e não necessita de parâmetros iniciais e de correção como os de penalidade e de barreira, utilizados nos programas de FPO convencionais. Os resultados numéricos apresentados evidenciam o potencial desta metodologia para resolução do problema de FPO para pequenas perturbações.

We propose in this work an approach for solving the perturbated Optimal Power Flow (OPF) problem. The methodology consists in the use of sensitivity analysis to estimate new solutions after occurring some perturbations in the problem starting from optimal solution obtained via an OPF program. These perturbations consist in loading variations in some busses of the system. The sensitivity analysis technique is based on the information of second order and in the Karush-Kuhn-Tucker conditions. The obtaining of the solutions after the occurrence of perturbations in the system is direct and it doesn't need initial parameters and correction parameters as other methods like penalty and barrier used in the conventional OPF programs need. The numerical results demonstrate the potential of this methodology for the solution of the perturbated OPF problem.

Este artigo apresenta uma nova abordagem para a resolução do problema de Fluxo de Potência Ótimo. Nesta abordagem as restrições canalizadas são tratadas pelo método de barreira logarítmica. Uma função Lagrangiana aumentada é associada ao problema modificado. As condições necessárias de primeira ordem são aplicadas gerando um sistema não-linear que é resolvido pelo método de Newton. Os multiplicadores de Lagrange associados às desigualdades são atualizados pela regra proposta por Hestenes. Testes numéricos indicam que a abordagem proposta é eficiente na resolução do problema de Fluxo de Potência Ótimo.

This paper presents a new approach for solving the Optimal Power Flow problem. In this approach the bounded constraints are treated by the logarithmic barrier method. An augmented Lagrangian function is associated to the modified problem. The first order necessary conditions are applied and a nonlinear system is produced. This system is solved by Newton's method. The Lagrange multipliers of the inequality constraints are updated by the rule proposed by Hestenes. The numerical results indicate that the approach proposed is efficient for solving the Optimal Power Flow problem.