As infraestruturas de medição avançadas (Advanced Metering Infrastructure - AMI) são um dos principais elementos das redes inteligentes (Smart Grids), permitindo a comunicação bidirecional entre os medidores inteligentes (smart meters) dos clientes e a concessionária da rede. A informação de medição proveniente dos clientes de uma região é concentrada em pontos intermédios, designados por agregadores. Os agregadores encaminham esta informação para o Sistema Central de Processamento (SCP), onde é processada. A localização dos agregadores é um dos maiores desafios no planeamento da Smart Grid, resultando, em geral, num problema NP-completo.Nesta dissertação pretende-se determinar a localização ótima dos agregadores na Smart Grid e definir que ligações smart meter – agregador devem ser feitas, de forma a minimizar o custo total da rede (custo de instalação de cada agregador e custo da sua ligação aos smart meters e ao SCP).Para a resolução deste problema são feitas duas abordagens diferentes baseadas em modelos de programação matemática – uma abordagem exata e outra meta-heurística. Para a implementação da abordagem exata é utilizado o software IBM ILOG CPLEX Optimization Studio. A abordagem meta-heurística foi concretizada através da implementação de um Algoritmo Genético (AG), com recurso ao Matlab. A abordagem exata foi aplicada a sete cenários diferentes (modelos de A a G), enquanto a abordagem meta-heurística foi apenas utilizada para simular o cenário correspondente ao modelo A (com resultados não competitivos em relação aos ótimos dados pelo CPLEX).

Abstract:Advanced Metering Infrastructure (AMI) is one of the key elements of the Smart Grid, allowing bidirectional communication between customers'smart meters and the power grid concessionaire. Measurement information from customers in a region is concentrated in intermediate points called aggregators The aggregators forward this information to the Central Processing System (SCP), where it is processed. The location of the aggregators is one of the biggest challenges in Smart Grid planning, often resulting in an NP-complete problem. This dissertation aims to determine the best location for the aggregators in the Smart Grid and to define which smart meter-aggregator connections should be done in order to minimize the total network cost (installation cost of each aggregator and the cost of its connection to the smart meters and the SCP). To solve this problem, two different approaches based on mathematical programming models were used: an exact approach and a meta-heuristic approach. IBM ILOG CPLEX Optimization Studio software was used for implementing and solving the exact approach. The meta-heuristic approach was carried out through the implementation of a Genetic Algorithm (GA), using Matlab. The exact approach was applied to seven different scenarios (models A to G), while the meta-heuristic approach was only used to simulate the scenario corresponding to model A (with uncompetitive results in relation to the optimum given by the CPLEX).//////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////

Dissertação de Mestrado Integrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores apresentada à Faculdade de Ciências e Tecnologia