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Análise geoespacial para mapeamento e visualização da infraestrutura da rede elétrica de média tensão no apoio à sua expansão
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Authors
Abstract(s)
Recent studies have highlighted the growing importance of integrating geospatial analysis into the planning of Medium Voltage distribution networks. For this analysis, it is important to incorporate land use, slope constraints, and regulatory factors into cost models, ensuring solutions that are both technically feasible and economically sustainable. Building upon these foundations, this thesis explores the integration of Geographic Information Systems to support the expansion of Medium Voltage electricity distribution networks. Using Least Cost Path
analysis in QGIS, multiple candidate routes were generated across eight case studies covering different regions, from south to north, of the Portuguese mainland. Each study area presented unique challenges, such as urbanized zones, industrial areas, aerodromes, agricultural land, and slope constraints, which were incorporated into spatial cost surfaces. These geospatial outputs were then processed with an optimization model built in Python, using Pyomo library and the optimization solver Gurobi, to evaluate engineering feasibility and economic efficiency. The model accounted for an optimal pole spacing and evaluated the cost related to each pathway
generated. The findings demonstrate that the integration of Geographic Information Systems and optimization offers a powerful tool for Medium Voltage grid planning, enabling the identification of cost-effective and technically feasible routes. Results highlight the variability of costs across different conditions, showing that minor routing changes can lead to significant savings. Overall, this methodology bridges spatial analysis and decision-making, contributing to more sustainable and efficient energy infrastructure planning.
Estudos recentes têm destacado a crescente importância da integração da análise geoespacial no planeamento das redes de distribuição de média tensão. Para esta análise, é fundamental incorporar a utilização do solo, as restrições de declive e os fatores regulamentares nos modelos de custo, garantindo soluções que sejam simultaneamente tecnicamente viáveis e economicamente sustentáveis. Com base nestes fundamentos, esta dissertação explora a integração dos sistemas de informação geográfica para apoiar a expansão das redes de distribuição de eletricidade de média tensão. Através da análise da função do Least Cost Path no software QGIS, foram geradas múltiplas rotas candidatas em oito estudos de caso que cobrem diferentes regiões, de sul a norte, do território continental português. Cada área de estudo apresentou desafios específicos, tais como zonas urbanizadas, áreas industriais, aeródromos, terrenos agrícolas e restrições de declive, que foram incorporados em superfícies de custo espacial. Estes resultados geoespaciais foram posteriormente processados com um modelo de otimização desenvolvido em Python, permitindo calcular um número ótimo de postes e os custos associados para cada tipo de percurso gerado, utilizando a biblioteca Pyomo e a ferramenta de otimização Gurobi, para avaliar a viabilidade técnica e a eficiência económica. O modelo considerou parâmetros como o espaçamento entre postes, o número de ângulos e curvas, os materiais, os custos de instalação e de licenciamento, garantindo resultados realistas. As conclusões demonstram que a integração dos sistemas de informação Geográfica e da otimização constitui uma ferramenta poderosa para o planeamento das redes de média tensão, permitindo identificar percursos simultaneamente económicos e tecnicamente viáveis. Os resultados evidenciam a variabilidade dos custos em diferentes condições, mostrando que pequenas alterações no traçado podem originar poupanças significativas. De forma geral, esta metodologia estabelece uma ponte entre a análise espacial e o processo de decisão, contribuindo para um planeamento mais sustentável e eficiente das infraestruturas energéticas.
Estudos recentes têm destacado a crescente importância da integração da análise geoespacial no planeamento das redes de distribuição de média tensão. Para esta análise, é fundamental incorporar a utilização do solo, as restrições de declive e os fatores regulamentares nos modelos de custo, garantindo soluções que sejam simultaneamente tecnicamente viáveis e economicamente sustentáveis. Com base nestes fundamentos, esta dissertação explora a integração dos sistemas de informação geográfica para apoiar a expansão das redes de distribuição de eletricidade de média tensão. Através da análise da função do Least Cost Path no software QGIS, foram geradas múltiplas rotas candidatas em oito estudos de caso que cobrem diferentes regiões, de sul a norte, do território continental português. Cada área de estudo apresentou desafios específicos, tais como zonas urbanizadas, áreas industriais, aeródromos, terrenos agrícolas e restrições de declive, que foram incorporados em superfícies de custo espacial. Estes resultados geoespaciais foram posteriormente processados com um modelo de otimização desenvolvido em Python, permitindo calcular um número ótimo de postes e os custos associados para cada tipo de percurso gerado, utilizando a biblioteca Pyomo e a ferramenta de otimização Gurobi, para avaliar a viabilidade técnica e a eficiência económica. O modelo considerou parâmetros como o espaçamento entre postes, o número de ângulos e curvas, os materiais, os custos de instalação e de licenciamento, garantindo resultados realistas. As conclusões demonstram que a integração dos sistemas de informação Geográfica e da otimização constitui uma ferramenta poderosa para o planeamento das redes de média tensão, permitindo identificar percursos simultaneamente económicos e tecnicamente viáveis. Os resultados evidenciam a variabilidade dos custos em diferentes condições, mostrando que pequenas alterações no traçado podem originar poupanças significativas. De forma geral, esta metodologia estabelece uma ponte entre a análise espacial e o processo de decisão, contribuindo para um planeamento mais sustentável e eficiente das infraestruturas energéticas.
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Geographic Information Systems Geospatial Analysis Least Cost Path Medium Voltage Optimal Planning Python Análise geoespacial Média tensão Planeamento ótimo Sistemas de informação geográfica
Pedagogical Context
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