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import time
import pandapower as pp
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
import time
import warnings
warnings.simplefilter(action='ignore', category=FutureWarning)
def initialize_pes(pes):
if len(pes.bus) == 14:
pes.bus['min_vm_pu'] = 0.95
pes.bus['max_vm_pu'] = 1.05
pp.runpp(pes, init='results', tolerance_mva=1e-6, trafo_model='pi')
if len(pes.bus) == 30:
pes.bus['min_vm_pu'] = 0.95
pes.bus['max_vm_pu'] = 1.05
pes.gen['max_q_mvar'] = np.array([50, 40, 40, 24, 24])
pes.gen['min_q_mvar'] = np.array([-40, -40, -10, -6, -6])
pes.ext_grid['max_q_mvar'] = 10
pes.ext_grid['min_q_mvar'] = 0
pp.runpp(pes, init='results', tolerance_mva=1e-6)
if len(pes.bus) == 118:
pes.bus['min_vm_pu'] = 0.94
pes.bus['max_vm_pu'] = 1.06
pes.ext_grid['va_degree'] = 0
pp.runpp(pes, init='results', tolerance_mva=1e-6, trafo_model='pi')
if len(pes.bus) == 300:
pes.bus['min_vm_pu'] = 0.9
pes.bus['max_vm_pu'] = 1.1
pp.runpp(pes, init='results', tolerance_mva=1e-6, trafo_model='pi')
voltages_init = pes.gen['vm_pu'].to_numpy()
tap_pos = pes.trafo[~pd.isnull(
pes.trafo['tap_pos'])]['tap_pos'].to_numpy(dtype=np.float64)
tap_neutral = pes.trafo[~pd.isnull(
pes.trafo['tap_neutral'])]['tap_neutral'].to_numpy(dtype=np.float64)
tap_step_percent = pes.trafo[~pd.isnull(
pes.trafo['tap_step_percent'])]['tap_step_percent'].to_numpy(dtype=np.float64)
valor_pu_tap = (tap_pos-tap_neutral)*(tap_step_percent/100) + 1
valor_bshunt = (pes.shunt['q_mvar']/(-100)).to_numpy()
zeros = np.array([0, 0, 0, 0, 0, 0])
valor_inicial = np.expand_dims(np.concatenate(
(voltages_init, valor_pu_tap, valor_bshunt, zeros), axis=None), 0)
return valor_inicial
def conductance_matrix(pes, relatorio=True):
pes.line = pes.line.sort_index()
pes.bus = pes.bus.sort_index()
vbus = pes.bus.vn_kv.to_numpy(dtype=np.float64)
zbase = np.power(np.multiply(vbus, 1000), 2)/100e6
# Inicializa Matriz Zerada
matriz_z = np.zeros((9, len(pes.line.index.ravel())), dtype=np.float64)
matriz_g = np.zeros(
(pes.bus.name.count(), pes.bus.name.count()), dtype=np.float64)
g = np.zeros(len(pes.line.index.ravel()), dtype=np.float64)
# Pega Valores de Barra Origem e Destino das Linhas
matriz_z[0, :] = pes.line.from_bus
matriz_z[1, :] = pes.line.to_bus
for i in range(len(pes.line.index.ravel())):
matriz_z[2, i] = pes.line.r_ohm_per_km[i]/zbase[int(matriz_z[0, i])]
matriz_z[3, i] = pes.line.x_ohm_per_km[i]/zbase[int(matriz_z[0, i])]
# Calcula Condutâncias
g = np.array(np.divide(matriz_z[2, :], np.power(
matriz_z[2, :], 2)+np.power(matriz_z[3], 2)))
z = np.sqrt(np.power(matriz_z[2, :], 2) + np.power(matriz_z[3, :], 2))
b = np.array(np.divide(matriz_z[3, :], np.power(
matriz_z[2, :], 2)+np.power(matriz_z[3], 2)))
matriz_z[4, :] = g
vo = []
vd = []
to = []
td = []
for bus in matriz_z[0, :]:
vo.append(pes.res_bus['vm_pu'][pes.res_bus.index ==
bus].to_numpy(dtype=np.float64).item())
to.append(pes.res_bus['va_degree'][pes.res_bus.index == bus].to_numpy(
dtype=np.float64).item())
for bus in matriz_z[1, :]:
vd.append(pes.res_bus['vm_pu'][pes.res_bus.index ==
bus].to_numpy(dtype=np.float64).item())
td.append(pes.res_bus['va_degree'][pes.res_bus.index == bus].to_numpy(
dtype=np.float64).item())
matriz_z[5, :] = vo
matriz_z[6, :] = to
matriz_z[7, :] = vd
matriz_z[8, :] = td
# Gera Matriz
for posicao in range(len(pes.line.index.ravel())):
matriz_g[matriz_z[0, posicao].astype(
np.int32), matriz_z[1, posicao].astype(np.int32)] = g[posicao]
if relatorio == True:
tabela = np.zeros((len(pes.line.index.ravel()), 7))
tabela[:, 0] = matriz_z[0, :]
tabela[:, 1] = matriz_z[1, :]
tabela[:, 2] = matriz_z[2, :]
tabela[:, 3] = matriz_z[3, :]
tabela[:, 4] = z
tabela[:, 5] = g
tabela[:, 6] = b
# table = tabulate.tabulate(tabela, headers=[
# 'Barra de Origem', 'Barra de Destino', 'R (pu)', 'Xl (pu)', 'Z (pu)', 'G (pu)', 'B (pu)'], tablefmt="psql")
# print(table)
if len(pes.bus) == 14:
sns.heatmap(matriz_g+matriz_g.T, annot=True, fmt='.6g', cmap='jet')
plt.xlabel('Barra Origem')
plt.ylabel('Barra Destino')
plt.title('Matriz de Condutâncias de Linha Completa')
if relatorio == False:
return matriz_g, matriz_z
def get_vbus_data(pes, relatorio=True):
'''
Coleta os Dados de Tensões e Limites Superiores e Inferiores das Barras do Sistema.
_ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _
Parâmetros
----------
pes : sistema elétrico de potência carregado pelo pandapower.
relatorio : caso relatorio = True, retorna relatório informando, tensões, ângulos e limites.
caso relatorio = False, retorna apenas as tensões, ângulos e limtes
Retorno
----------
vbus : vetor de tensões [pu] das barras em ordem crescente do número da barra
theta : vetor de ângulo de tensões [°]
v_lim_superior :
_ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _
'''
pes.res_bus = pes.res_bus.sort_index()
pes.bus = pes.bus.sort_index()
vbus = pes.res_bus['vm_pu'].to_numpy(dtype=np.float64)
theta = pes.res_bus['va_degree'].to_numpy(dtype=np.float64)
v_lim_superior = pes.bus["max_vm_pu"].to_numpy(dtype=np.float32)
v_lim_inferior = pes.bus["min_vm_pu"].to_numpy(dtype=np.float32)
if relatorio == True:
tabela = np.zeros((len(vbus), 4))
tabela[:, 0] = vbus
tabela[:, 1] = theta
tabela[:, 2] = v_lim_inferior
tabela[:, 3] = v_lim_superior
# table = tabulate.tabulate(tabela, headers=[
# 'Tensões nas Barras (pu)', 'Ângulos das Barras (°)', 'Limites Inferiores', 'Limites Superiores'], tablefmt="psql")
# print(table)
sns.scatterplot(x=np.arange(0, len(vbus), 1), y=vbus,
color='blue', label='Módulo da Tensão', s=75)
sns.lineplot(x=np.arange(0, len(vbus), 1), y=v_lim_superior,
color='red', label='Limite Superior', alpha=0.5)
sns.lineplot(x=np.arange(0, len(vbus), 1), y=v_lim_inferior,
color='orange', label='Limite Inferior', alpha=0.5)
plt.title('Módulo da Tensão por Barra do Sistema')
plt.xlabel('Barra do Sistema')
plt.ylabel('Tensão [pu]')
plt.legend(loc='best')
plt.savefig("tensao.png")
plt.figure(figsize=(16, 10))
sns.scatterplot(x=np.arange(0, len(theta), 1), y=theta,
color='green', label='Ângulo da Tensão', s=75)
plt.title('Ângulo da Tensão por Barra do Sistema')
plt.xlabel('Barra do Sistema')
plt.ylabel('Theta [°]')
plt.legend(loc='best')
plt.savefig("angulos.png")
return vbus, theta, v_lim_superior, v_lim_inferior
##################################################################################################################################################################################
def get_generator_data(pes, relatorio=True):
'''
Coleta os Dados de Tensões, Potências Ativa e Reativa e Seus Respectivos Limites Superiores e Inferiores de geração.
_ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _
Parâmetros
----------
pes : sistema elétrico de potência carregado pelo pandapower.
relatorio : caso relatorio = True, retorna relatório informando, limites, potências e gráficos.
caso relatorio = False, retorna apenas as tensões, ângulos, potências e limites.
Retorno
----------
vgen : vetor de tensões [pu] das barras de geração
theta : vetor de ângulo de tensões [°] das barras de geração
p_lim_superior : Limite Superior de Potência Ativa (pu)
p_lim_inferior : Limite Inferior de Potência Ativa (pu)
q_lim_superior : Limite Superior de Potência Reativa (pu)
q_lim_inferior : Limite Inferior de Potência Ativa (pu)
Observações:
- - - - - - -
Potência Aparente de Base : 100 MVA
_ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _
'''
pes.res_gen = pes.res_gen.sort_index()
pes.gen = pes.gen.sort_index()
vgen = pes.res_gen['vm_pu'].to_numpy(dtype=np.float64)
barra = pes.gen['bus'].to_numpy(dtype=np.float64)
thetagen = pes.res_gen['va_degree'].to_numpy(dtype=np.float64)
pgen = pes.res_gen['p_mw'].to_numpy(dtype=np.float64)/100
qgen = pes.res_gen['q_mvar'].to_numpy(dtype=np.float64)/100
p_lim_superior = pes.gen["max_p_mw"].to_numpy(dtype=np.float32)/100
p_lim_inferior = pes.gen["min_p_mw"].to_numpy(dtype=np.float32)/100
q_lim_superior = pes.gen["max_q_mvar"].to_numpy(dtype=np.float32)/100
q_lim_inferior = pes.gen["min_q_mvar"].to_numpy(dtype=np.float32)/100
if relatorio == True:
tabela = np.zeros((len(vgen), 6))
tabela[:, 0] = pgen
tabela[:, 1] = p_lim_superior
tabela[:, 2] = p_lim_inferior
tabela[:, 3] = qgen
tabela[:, 4] = q_lim_superior
tabela[:, 5] = q_lim_inferior
# table = tabulate.tabulate(tabela, headers=[
# 'P (pu)', 'P Lim. Sup. (pu)', 'P Lim. Inf. (pu)', 'Q (pu)', 'Q Lim. Sup. (pu)', 'Q Lim. Inf. (pu)'], tablefmt="psql")
# print(table)
sns.scatterplot(x=barra, y=qgen, color='blue',
label='Potência Gerada', s=75)
sns.lineplot(x=barra, y=q_lim_superior, color='red',
label='Limite Superior', alpha=0.5)
sns.lineplot(x=barra, y=q_lim_inferior, color='orange',
label='Limite Inferior', alpha=0.5)
plt.title('Potência Reativa Gerada')
plt.xlabel('Barra do Sistema')
plt.ylabel('Potência Reativa (pu)')
plt.legend(loc='best')
if relatorio == False:
return vgen, thetagen, pgen, qgen, p_lim_superior, p_lim_inferior, q_lim_superior, q_lim_inferior, barra
################################################################################################################################################################################################
def func_objetivo(vbarra, theta, condutancias, matriz_z, relatorio=True):
'''
Calcula as perdas nas linhas de transmissão de acordo com as tensões, ângulos das barras e condutâncias de linha.
_ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _
Parâmetros
----------
vbarra : tensão da barra.
theta : ângulo da barra.
condutancias : matriz de condutâncias de linha (triângulo superior)
caso relatorio = True, retorna relatório informando a matriz de perdas de linha e as perdas totais.
caso relatorio = False, retorna apenas as perda em pu.
Retorno
----------
perdas : perdas de potência ativa em pu.
Observações:
- - - - - - -
Potência Aparente de Base : 100 MVA
_ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _
'''
matriz_v = np.zeros((len(vbarra), len(vbarra)), dtype=np.float64)
matriz_theta = np.zeros((len(theta), len(theta)), dtype=np.float64)
for barra in range(len(vbarra)):
matriz_v[:, barra] = vbarra
matriz_theta[:, barra] = theta
soma_v = np.power(matriz_v, 2) + np.power(matriz_v.T, 2)
subtrai_theta = matriz_theta - matriz_theta.T
cosenotheta = np.cos(np.radians(subtrai_theta))
produto = 2 * np.multiply(np.multiply(matriz_v, matriz_v.T), cosenotheta)
matriz_perdas = np.multiply(condutancias, soma_v-produto)
perdas = np.multiply(matriz_z[4, :], np.power(matriz_z[5, :], 2)+np.power(matriz_z[7, :], 2)-2*np.multiply(
np.multiply(matriz_z[5, :], matriz_z[7, :]), np.cos(np.radians(matriz_z[8, :]-matriz_z[6, :]))))
perdas = np.sum(perdas)
if relatorio == True:
tabela = np.zeros((1, 2))
tabela[:, 0] = perdas
tabela[:, 1] = perdas*100
# table = tabulate.tabulate(tabela, headers=[
# 'Perdas Totais Nas Linhas (pu)', 'Perdas Totais Nas Linhas (MW)'], tablefmt="psql")
# print(table)
if len(vbarra) == 14:
plt.figure(figsize=(18, 10))
sns.heatmap(100*(matriz_perdas+matriz_perdas.T),
annot=True, cmap="jet")
plt.xlabel('Barra Origem')
plt.ylabel('Barra Destino')
plt.title('Matriz de Perdas de Linha Completa [MW]')
else:
return perdas
################################################################################################################################################################################################
def pen_tensao(vbus, limite_sup, limite_inf, relatorio=True):
"""
Calcula a parcela de penalização pura (sem constante de multiplicação) referente a violação dos limites de tensão.
_ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _
Parâmetros
----------
vbus : tensões das barras do sistema elétrico.
limite_sup : limite superior das tensões das barras do sistema elétrico.
limite_inf : limite inferior das tensões das barras do sistema elétrico.
limite_sup : tensões
relatorio : caso relatorio = True, retorna penalização e nº de violações
caso relatorio = False, retorna apenas o valor de penalização.
Retorno
-------
penalizacao: somatório da diferença ao quadradado das tensões que ultrapassaram os limites inferiores ou superiores.
Observações:
------------
...
"""
inferior = vbus - limite_inf
superior = limite_sup - vbus
penalizacao = np.sum(
np.abs(superior[superior < 0]))+np.sum(np.abs(inferior[inferior < 0]))
if relatorio == True:
print('Penalização de Tensão:\n')
print(penalizacao, '\n')
print('Número de Violações:\n')
print(len(inferior[inferior < 0])+len(superior[superior < 0]))
else:
return penalizacao
################################################################################################################################################################################################
def pen_ger_reativo(q, limite_sup, limite_inf, pes, relatorio=True):
"""
Calcula a parcela de penalização pura (sem constante de multiplicação) referente a violação dos limites de geração de reativos.
_ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _
Parâmetros
----------
q : potências reativas das barras de controle de reativo do sistema elétrico.
limite_sup : limite superior das potências reativas das barras de controle de reativo do sistema elétrico.
limite_inf : limite superior das potências reativas das barras de controle de reativo do sistema elétrico.
limite_sup : tensões
relatorio : caso relatorio = True, retorna penalização e nº de violações
caso relatorio = False, retorna apenas o valor de penalização.
Retorno
-------
penalização: somatório da diferença ao quadradado das potências reativas que ultrapassaram os limites inferiores ou superiores.
Observações:
------------
...
"""
inferior = limite_inf - q
superior = limite_sup - q
ext_sup = pes.ext_grid['max_q_mvar'].to_numpy()
ext_inf = pes.ext_grid['min_q_mvar'].to_numpy()
qext = pes.res_ext_grid['q_mvar'].to_numpy()
inferiorext = ext_inf - qext
superiorext = ext_sup - qext
penalizacaoext = np.sum(np.abs(
superiorext[superiorext < 0]))+np.sum(np.abs(inferiorext[inferiorext > 0]))
penalizacao = np.sum(
np.abs(superior[superior < 0]))+np.sum(np.abs(inferior[inferior > 0]))
if relatorio == True:
print('Penalização de Geração de Reativos:\n')
print(penalizacao+penalizacaoext, '\n')
print('Número de Violações:\n')
print(len(inferior[inferior < 0])+len(superior[superior < 0]))
else:
return penalizacao+penalizacaoext
################################################################################################################################################################################################
def get_trafo_data(pes, relatorio=True):
pes.trafo.sort_index()
pes.res_trafo.sort_index()
pes.trafo['tap_pos'] = pes.trafo['tap_pos']
n_trafos_controlados = pes.trafo['tap_pos'].count()
carregamento = pes.res_trafo['loading_percent'].to_numpy()/100
tap_pos = pes.trafo[~pd.isnull(
pes.trafo['tap_pos'])]['tap_pos'].to_numpy(dtype=np.float64)
tap_neutral = pes.trafo[~pd.isnull(
pes.trafo['tap_neutral'])]['tap_neutral'].to_numpy(dtype=np.float64)
tap_step_percent = pes.trafo[~pd.isnull(
pes.trafo['tap_step_percent'])]['tap_step_percent'].to_numpy(dtype=np.float64)
step = 0.01
valores_taps = np.arange(start=0.9, stop=1.1, step=step)
if relatorio == True:
tap_pos = pes.trafo[~pd.isnull(
pes.trafo['tap_pos'])]['tap_pos'].to_numpy(dtype=np.float64)
tap_neutral = pes.trafo[~pd.isnull(
pes.trafo['tap_neutral'])]['tap_neutral'].to_numpy(dtype=np.float64)
tap_step_percent = pes.trafo[~pd.isnull(
pes.trafo['tap_step_percent'])]['tap_step_percent'].to_numpy(dtype=np.float64)
valor_percentual = (tap_pos-tap_neutral)*(tap_step_percent/100) + 1
if len(pes.bus) == 14:
plt.figure(figsize=(20, 10))
sns.scatterplot(x=np.arange(
0, len(tap_pos)), y=valor_percentual, label='Valor do TAP', color='b', s=75)
sns.lineplot(x=np.arange(0, len(tap_pos)), y=np.tile(
[1.12], (len(tap_pos))), label='Limite Máximo do TAP', color='r')
sns.lineplot(x=np.arange(0, len(tap_pos)), y=np.tile(
[0.88], (len(tap_pos))), label='Limite Mínimo do TAP', color='orange')
plt.grid()
if len(pes.bus) == 30:
plt.figure(figsize=(20, 10))
sns.scatterplot(x=np.arange(
0, len(tap_pos)), y=valor_percentual, label='Valor do TAP', color='b', s=75)
sns.lineplot(x=np.arange(0, len(tap_pos)), y=np.tile(
[1.12], (len(tap_pos))), label='Limite Máximo do TAP', color='r')
sns.lineplot(x=np.arange(0, len(tap_pos)), y=np.tile(
[0.88], (len(tap_pos))), label='Limite Mínimo do TAP', color='orange')
plt.grid()
if len(pes.bus) == 118:
plt.figure(figsize=(20, 10))
sns.scatterplot(x=np.arange(
0, len(tap_pos)), y=valor_percentual, label='Valor do TAP', color='b', s=75)
sns.lineplot(x=np.arange(0, len(tap_pos)), y=np.tile(
[1.12], (len(tap_pos))), label='Limite Máximo do TAP', color='r')
sns.lineplot(x=np.arange(0, len(tap_pos)), y=np.tile(
[0.88], (len(tap_pos))), label='Limite Mínimo do TAP', color='orange')
plt.grid()
if len(pes.bus) == 300:
plt.figure(figsize=(20, 10))
sns.scatterplot(x=np.arange(
0, len(tap_pos)), y=valor_percentual, label='Valor do TAP', color='b', s=75)
sns.lineplot(x=np.arange(0, len(tap_pos)), y=np.tile(
[1.12], (len(tap_pos))), label='Limite Máximo do TAP', color='r')
sns.lineplot(x=np.arange(0, len(tap_pos)), y=np.tile(
[0.88], (len(tap_pos))), label='Limite Mínimo do TAP', color='orange')
plt.grid()
if relatorio == True:
plt.savefig("Limites de TAP.")
print('Carregamento do Trafo (pu):\n')
print(carregamento, '\n')
print('Número de Trafos com TAP Controlado:\n')
print(n_trafos_controlados, '\n')
print('Valores dos TAPs:\n')
print(valor_percentual, '\n')
return tap_pos, tap_neutral, tap_step_percent, valores_taps
################################################################################################################################################################################################
def pen_trafo(linha, n_tap, n_vgen):
'''
Valores dos TAPs Retirados de:
- REFORMULAÇÃO DAS RESTRIÇÕESDE COMPLEMENTARIDADE EM PROBLEMAS DE FLUXO DE POTÊNCIA ÓTIMO
Marina Valença Alencar - Dissertação de Mestrado
- FUNÇÕES PENALIDADE PARA O TRATAMENTO DAS VARIÁVEIS DISCRETAS DO PROBLEMA DE FLUXO DE POTÊNCIA ÓTIMO REATIVO
Daisy Paes Silva - Dissertação de Mestrado
'''
"""
Calcula a penalização senoidal para taps não discretos.
_ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _
Parâmetros
----------
linha : linha da partícula.
n_tap : número de taps.
n_vgen : número de geradores.
Retorno
-------
linha : linha da partícula com os valores da penalização do trafo atualizados.
Observações:
------------
...
"""
step = 0.01
linha[-3] = np.sum(np.square(np.sin((linha[n_vgen:n_vgen+n_tap]*np.pi/step))))
return linha
################################################################################################################################################################################################
def get_bshunt_data(pes):
'''
Valores dos Shunt Retirados de:
- REFORMULAÇÃO DAS RESTRIÇÕESDE COMPLEMENTARIDADE EM PROBLEMAS DE FLUXO DE POTÊNCIA ÓTIMO
Marina Valença Alencar - Dissertação de Mestrado
- FUNÇÕES PENALIDADE PARA O TRATAMENTO DAS VARIÁVEIS DISCRETAS DO PROBLEMA DE FLUXO DE POTÊNCIA ÓTIMO REATIVO
Daisy Paes Silva - Dissertação de Mestrado
'''
ieee118 = np.arange(0.00, 0.45, 0.001)
ieee30 = np.arange(0.00, 0.35, 0.001)
ieee300 = np.arange(start=-3.25, stop=3.25, step=0.1)
bus = pes.shunt['bus'].sort_values().to_numpy()
pes.shunt = pes.shunt.sort_index()
if len(pes.bus) == 14:
bsh = np.array([[0, 0.01, 0.02, 0.03, 0.04, 0.05]], dtype=object)
if len(pes.bus) == 30:
bsh = np.array([[0, 0.01, 0.02, 0.03, 0.04, 0.05], [
0, 0.01, 0.02, 0.03, 0.04, 0.05]], dtype=object)
if len(pes.bus) == 118:
bsh = np.array([np.arange(start=-0.40, stop=0, step=0.01),
np.arange(start=0, stop=0.14, step=0.01),
np.arange(start=-0.25, stop=0, step=0.01),
np.arange(start=0, stop=0.1, step=0.01),
np.arange(start=0, stop=0.1, step=0.01),
np.arange(start=0, stop=0.1, step=0.01),
np.arange(start=0, stop=0.15, step=0.01),
np.arange(start=0, stop=0.12, step=0.01),
np.arange(start=0, stop=0.2, step=0.01),
np.arange(start=0, stop=0.2, step=0.01),
np.arange(start=0, stop=0.1, step=0.01),
np.arange(start=0, stop=0.2, step=0.01),
np.arange(start=0, stop=0.06, step=0.01),
np.arange(start=0, stop=0.06, step=0.01)], dtype=object)
# bsh = np.array([[-0.40, 0],
# [0, 0.06, 0.07, 0.13, 0.14, 0.20],
# [-0.25, 0],
# [0, 0.10],
# [0, 0.10],
# [0, 0.10],
# [0, 0.15],
# [0.08, 0.12, 0.20],
# [0, 0.10, 0.20],
# [0, 0.10, 0.20],
# [0, 0.10, 0.20],
# [0, 0.10, 0.20],
# [0, 0.06, 0.07, 0.13, 0.14, 0.20],
# [0, 0.06, 0.07, 0.13, 0.14, 0.20]],dtype=object)
if len(pes.bus) == 300:
bsh = np.array([[0, 1.5, 3, 4.5], # 95
[0, 0.15, 0.30, 0.60], # 98
[0, 0.15, 0.30, 0.45], # 132
[-4.5, -3, -1.5, 0], # 142
[-4.5, -3, -1.5, 0], # 144
[0, 0.15, 0.30, 0.45, 0.60], # 151
[0, 0.15, 0.30, 0.45, 0.60], # 157
[-4.5, -3, -1.5, 0], # 168
[-4.5, -3, -1.5, 0], # 209
[-4.5, -3, -1.5, 0], # 216
[-4.5, -3, -1.5, 0], # 218
[0, 0.15, 0.30, 0.45, 0.60], # 226
[0, 0.05, 0.01, 0.15], # 267
[0], # 274
[0], # 276
[0], # 277
[0], # 278
[0], # 279
[0], # 280
[0], # 281
[0, 0.05, 0.01, 0.15], # 282
[0], # 283
[0], # 285
[0], # 286
[0], # 287
[0], # 288
[0], # 296
[0], # 297
[0], # 299
], dtype=object)
# bsh = np.array([[0,2,3.5,4.5], #95
# [0, 0.25, 0.44, 0.59], #98
# [0,0.19,0.34,0.39], #132
# [-4.5,0], #142
# [-4.5,0], #144
# [0, 0.25,0.44,0.59], #151
# [0, 0.25,0.44,0.59], #157
# [-2.5,0], #168
# [-4.5,0], #209
# [-4.5,0],#216
# [-1.5,0], #218
# [0, 0.25, 0.44, 0.59], #226
# [0, 0.15], #267
# [0], #274
# [0], #276
# [0], #277
# [0], #278
# [0], #279
# [0], #280
# [0], #281
# [0,0.15], #282
# [0], #283
# [0], #285
# [0], #286
# [0], #287
# [0], #288
# [0], #296
# [0], #297
# [0], #299
# ],dtype=object)
return bsh, bus
################################################################################################################################################################################################
def convert_trafo(tap_pos, tap_neutral, tap_step_percent, valores_taps):
'''
Converte TAPS conforme equação disponibilizada pelo pandapower.
https://pandapower.readthedocs.io/en/v2.1.0/elements/trafo.html
'''
taps_convertido = tap_neutral + \
((valores_taps - 1.0)*(100/tap_step_percent))
return taps_convertido
################################################################################################################################################################################################
def create_population(pes, num_individuals):
vgen, thetagen, pgen, qgen, p_lim_superior, p_lim_inferior, q_lim_superior, q_lim_inferior, barra = get_generator_data(
pes, relatorio=False)
n_vgen = len(vgen)+1
vbus, theta, v_lim_superior, v_lim_inferior = get_vbus_data(
pes, relatorio=True)
tap_pos, tap_neutral, tap_step_percent, valores_taps = get_trafo_data(
pes, relatorio=True)
n_taps = len(tap_pos)
bshunt, bus = get_bshunt_data(pes)
bshunt = np.array(bshunt)
n_bshunt = len(bus)
dimensao = n_taps + n_vgen + n_bshunt + 6
enxame = np.zeros((num_individuals, dimensao), dtype=np.float64)
enxame[:, 0:n_vgen] = np.random.uniform(
np.max(v_lim_inferior), np.max(v_lim_superior), size=(num_individuals, n_vgen))
enxame[:, n_vgen:n_vgen +
n_taps] = np.random.choice(valores_taps, size=(num_individuals, n_taps))
i = 1
for bsh in bshunt:
enxame[:, n_vgen+n_taps+i-1:n_vgen+n_taps +
i] = np.random.choice(bsh, size=(num_individuals, 1))
i = i+1
return enxame
def create_population_v(pes, num_individuals):
""""
Cria o enxame de partículas.
linhas = partículas
colunas = tensões geradores, tap transformadores, susceptâncias shunt, perdas, penalização de tensão, penalização de reativo, penalização de trafo, penalização shunt, fitness
"""
vgen, thetagen, pgen, qgen, p_lim_superior, p_lim_inferior, q_lim_superior, q_lim_inferior, barra = get_generator_data(
pes, relatorio=False)
n_vgen = len(vgen)+1
vbus, theta, v_lim_superior, v_lim_inferior = get_vbus_data(
pes, relatorio=False)
tap_pos, tap_neutral, tap_step_percent, valores_taps = get_trafo_data(
pes, relatorio=False)
n_taps = len(tap_pos)
bshunt, bus = get_bshunt_data(pes)
bshunt = np.array(bshunt)
n_bshunt = len(bus)
dimensao = n_taps + n_vgen + n_bshunt + 6
enxame = np.zeros((num_individuals, dimensao), dtype=np.float64)
enxame[:, 0:n_vgen] = np.random.uniform(-1*np.ones(n_vgen)*np.max(
v_lim_superior), np.ones(n_vgen)*np.max(v_lim_superior), size=(num_individuals, n_vgen))
enxame[:, n_vgen:n_vgen+n_taps] = np.random.uniform(-1*np.ones(n_taps)*np.max(
valores_taps), np.ones(n_taps)*np.max(valores_taps), size=(num_individuals, n_taps))
i = 1
for bsh in bshunt:
enxame[:, n_vgen+n_taps+i-1:n_vgen+n_taps+i] = np.random.uniform(-1*np.ones(
1)*np.max(bsh), np.ones(1)*np.max(bsh), size=(num_individuals, 1))
i = i+1
return enxame
################################################################################################################################################################################################
def pen_bshunt(grupo, n_tap, n_vgen, n_bshunt, pes):
b = grupo[n_tap+n_vgen:n_tap+n_vgen+n_bshunt]
bsh, bus = get_bshunt_data(pes)
penal = 0
i = 0
bs = []
for i in range(len(bsh)):
bs.append(np.array(bsh[i]))
for i in range(len(bs)):
if len(bs[i][bs[i] <= b[i]]) == 0:
penal = 1
return penal
if len(bs[i][bs[i] >= b[i]]) == 0:
penal = 1
return penal
anterior = bs[i][bs[i] <= b[i]][-1]
posterior = bs[i][bs[i] >= b[i]][0]
alfa = np.pi*(np.ceil((anterior/(0.001+posterior-anterior))
)-(anterior/(0.001+posterior-anterior)))
penal = penal + \
np.square(np.sin((b[i]/(0.001+posterior-anterior))*np.pi+alfa))
return penal
################################################################################################################################################################################################
def fluxo_de_pot(grupo, pes):
n_bshunt = len(pes.shunt)
n_vgen = len(pes.gen)+1
n_tap = np.abs(pes.trafo['tap_pos']).count()
matrizg, matrizz = conductance_matrix(pes, relatorio=False)
for linha in range(grupo.shape[0]):
pes.ext_grid['vm_pu'] = grupo[linha, 0]
pes.gen['vm_pu'] = grupo[linha, 1:n_vgen]
tap_pos, tap_neutral, tap_step_percent, valores_taps = get_trafo_data(
pes, relatorio=False)
pes.trafo['tap_pos'][~pd.isnull(pes.trafo['tap_pos'])] = convert_trafo(
tap_pos, tap_neutral, tap_step_percent, grupo[linha, n_vgen:n_vgen+n_tap])
pes.shunt['q_mvar'] = grupo[linha, n_vgen +
n_tap:n_vgen+n_tap+n_bshunt]*-100
t1 = time.perf_counter()
if len(pes.bus) == 300:
pp.runpp(pes, algorithm='fdbx', numba=True, init='flat',
tolerance_mva=1e-5, max_iteration=100, trafo_model='pi')
else:
pp.runpp(pes, algorithm='fdbx', numba=True, init='results', tolerance_mva=1e-10,
max_iteration=100, enforce_q_lims=False, trafo_model='pi')
t2 = time.perf_counter()
vbus, theta, v_lim_superior, v_lim_inferior = get_vbus_data(
pes, relatorio=False)
grupo[linha, -6] = (pes.res_line['pl_mw'].sum()/100 + pes.res_trafo['pl_mw'].sum() /
100) + 0*np.sum((1-pes.res_bus['vm_pu'].values)**2)
# grupo[linha,-6]=func_objetivo(vbus,theta,matrizg,matrizz,relatorio=False)
grupo[linha, -5] = pen_tensao(vbus, v_lim_superior,
v_lim_inferior, relatorio=False)
vgen, thetagen, pgen, qgen, p_lim_superior, p_lim_inferior, q_lim_superior, q_lim_inferior, barra = get_generator_data(
pes, relatorio=False)
grupo[linha, -4] = pen_ger_reativo(qgen, q_lim_superior,
q_lim_inferior, pes, relatorio=False)
grupo[linha, :] = pen_trafo(grupo[linha, :], n_tap, n_vgen)
grupo[linha, -2] = pen_bshunt(grupo[linha, :],
n_tap, n_vgen, n_bshunt, pes)
return grupo
def fluxo_de_pot_q(grupo, pes):
n_bshunt = len(pes.shunt)
n_vgen = len(pes.gen)+1
n_tap = np.abs(pes.trafo['tap_pos']).count()
matrizg = conductance_matrix(pes, relatorio=False)
for linha in range(grupo.shape[0]):
pes.ext_grid['vm_pu'] = grupo[linha, 0]
pes.gen['vm_pu'] = grupo[linha, 1:n_vgen]
tap_pos, tap_neutral, tap_step_percent, valores_taps = get_trafo_data(
pes, relatorio=False)
pes.trafo['tap_pos'][~pd.isnull(pes.trafo['tap_pos'])] = convert_trafo(
tap_pos, tap_neutral, tap_step_percent, grupo[linha, n_vgen:n_vgen+n_tap])
pes.shunt['q_mvar'] = grupo[linha, n_vgen +
n_tap:n_vgen+n_tap+n_bshunt]*-100