Fluxo de potência ótimo descentralizado utilizando algoritmos evolutivos multiobjetivoNeste trabalho, apresenta-se o desenvolvimento de uma ferramenta computacional para a solução do problema de fluxo de potência ótimo (FPO) descentralizado. Para esta finalidade o problema de FPO é decomposto em várias áreas, definindo-se vários subproblemas regionais de FPO. O FPO é modelado como um problema de otimização não-linear restrito, em que os custos da geração e das perdas de potência ativa são minimizados simultaneamente. Os subproblemas regionais de FPO são resolvidos através de um algoritmo evolutivo multiobjetivo (AEMO) baseado na teoria de Pareto. No AEMO proposto explora-se um mecanismo de preservação de diversidade entre os indivíduos da população para evitar a convergência prematura e soluções ótimas locais. Para extrair a melhor solução compromisso do conjunto Pareto-Ótimo propõem-se um mecanismo de decisão baseado na teoria de conjuntos fuzzy. Além disso, um algoritmo de hierarquia cluster é implementado para reduzir a dimensão do conjunto de Pareto. Para validar a eficiência do modelo e da técnica de solução apresentam-se os resultados obtidos com os sistemas teste RTS-96 e IEEE-354.
Algoritmos Evolutivos; Conjuntos fuzzy; Fluxo de Potência Ótimo; Técnicas de Decomposição; Otimização Multiobjetivo
