O Método de região de confiança de Byrd-Omojokun aplicado ao Fluxo de Potência Ótimo

Este artigo apresenta um algoritmo de Fluxo de Potência Ótimo (FPO) globalmente convergente, ou seja, capaz de obter uma solução de FPO sempre que ela existir. Como os sistemas de potência estão operando cada vez mais próximos dos limites de segurança, há uma necessidade crescente por algoritmos de FPO com convergência global. O algoritmo proposto utiliza a técnica de região de confiança de Byrd e Omojokun, mas com a restrição de região de confiança definida pela norma infinita. Os subproblemas gerados em cada iteração de região de confiança são resolvidos por métodos de pontos-interiores para programação quadrática. O foco do novo algoritmo de FPO está na robustez de convergência e não no tempo de processamento. Os resultados de simulações com os sistemas testes do IEEE sugerem a esperada robustez de convergência do algoritmo. This paper presents a globally convergent Optimal Power Flow (OPF) algorithm, i.e., an optimization algorithm capable of finding an OPF solution whenever a solution exists. As power systems become heavily loaded and operate close to security limits there is an increasing need for globally convergent OPF algorithms. The proposed algorithm uses the trust region technique of Byrd and Omojokun with the trust region constraint defined by the infinity norm. The subproblems generated in each trust region iteration are solved by primal-dual interior-point methods for quadratic programming. The focus of the proposed OPF algorithm is on the convergence robustness rather than on processing time. The simulations results with the IEEE test systems suggest the expected robustness of the approach.