A Determinação da Estrutura tridimensional de Proteínas (DEP) a partir da sua seqüência de aminoácidos é importante para a engenharia de proteínas e o desenvolvimento de novos fármacos. Uma alternativa para este problema tem sido a aplicação de técnicas de computação evolutiva. As abordagens utilizando Algoritmos Evolutivos (AEs) tem obtido resultados relevantes, porém estão restritas a pequenas proteínas, com dezenas de aminoácidos e a algumas classes de proteínas. Este trabalho propõe a investigação de uma abordagem utilizando AEs para a predição da estrutura terciária de proteínas independentemente do seu tamanho e classe. Os resultados obtidos demonstram que apesar das dificuldades encontradas a abordagem investigada constitue-se em uma alternativa em relação aos métodos clássicos de determinação da estrutura terciária das proteínas. / Protein structure determination (DEP) from aminoacid sequences is very importante to protein engineering and development of new drugs. Evolutionary computation has been aplied to this problem with relevant results. Nevertheless, Evolutionary Algorithms (EAs) can work with only proteins with few aminoacids and some protein classes. This work proposes an approach using AEs to predict protein tertiary structure independly from their size and class. The obtained results show that, despite of the difficulties that have been found, the investigate approach is a relevant alternative to classical methods to protein structure determination.

Desenvolver um sistema de distribuição de energia confiável é certamente um desafio inerente aos profissionais do setor elétrico. Porém, os sistemas estão sujeitos a falhas e, sendo assim, o rápido restabelecimento traz a satisfação do cliente e reduz as compensações pagas pelas concessionárias de energia. Neste contexto a presente dissertação visa avaliar a metodologia para restabelecimento de energia denominada AEMT-H que se baseia em algoritmos evolutivos multi-objetivo se na estrutura de dados chamada Representação Nó- Profundidade (RNP). Esta avaliação ocorrerá através da aplicação do AEMT-H para obtenção de planos de restabelecimento de energia após a ocorrência de faltas simples no sistema COPEL da cidade de Londrina. Os resultados gerados serão avaliados estatisticamente e ainda subjetivamente pelos profissionais do COD da concessionária. Os algoritmos evolutivos têm apresentado resultados animadores para os problemas de restabelecimento de energia. Em especial, os resultados obtidos, quando da representação computacional de sistemas de distribuição de grande porte (com milhares de barras e chaves) através da RNP, possuem como característica o tempo de resposta da ordem de segundos, instigando a evolução das pesquisas para utilização desta metodologia inclusive em aplicativos de tempo real. O sistema de Londrina possui 30.156 barras, 2.660 chaves \"NF\", 250 chaves \"NA\" e atende um universo de mais de 231.000 consumidores ligados diretamente ao sistema de 13,8 kV ou, após os transformadores de distribuição, nas tensões de 220V e 127V. Neste sistema estão presentes 6 subestações 138 kV/13,8 kV e 64 circuitos alimentadores, totalizando uma capacidade de transformação de energia de 541,7 MVA. / The development of a reliable distribution system is certainly a challenge to electrical industry professionals. However, these systems are subject to failures and thus the fast restoration brings customer satisfaction and reduces the compensation paid by the electricity utilities. In this context, this dissertation aims to evaluate the methodology for service restoration called \"AEMT-H\", which is based on multi-objective evolutionary algorithms and in the data structure called Node Depth Encoding (NDE). This evaluation will occur by applying the \"AEMT-H\" to obtain service restoration plans considering the occurrence of simple faults in the COPEL system of the city of Londrina. The obtained results will bee valuated statistically and subjectively by professionals of the Distribution Operation Center. It is important to highlight that Evolutionary algorithms have shown promising results to treat the service restoration problem in distribution systems. In particular, the results obtained when using NDE tocomputationally represent the electrical topology of large distribution systems (with thousand of buses and switchers) are very interesting in terms of time processing (in the order of seconds). The system of Londrina has 30,156 buses, 2,660 switchers normally closed, 250 switchers normally opened and supplies a universe of more than 231,000 consumers connected directly to the system with voltage of 13.8 kV or, after distribution transformers, with voltages of 220V and 127V. This system contains 6 substations 138 kV/13,8 kV and 64 feeders, and a installed power of 541.7 MVA.

Desenvolver um sistema de distribuição de energia confiável é certamente um desafio inerente aos profissionais do setor elétrico. Porém, os sistemas estão sujeitos a falhas e, sendo assim, o rápido restabelecimento traz a satisfação do cliente e reduz as compensações pagas pelas concessionárias de energia. Neste contexto a presente dissertação visa avaliar a metodologia para restabelecimento de energia denominada AEMT-H que se baseia em algoritmos evolutivos multi-objetivo se na estrutura de dados chamada Representação Nó- Profundidade (RNP). Esta avaliação ocorrerá através da aplicação do AEMT-H para obtenção de planos de restabelecimento de energia após a ocorrência de faltas simples no sistema COPEL da cidade de Londrina. Os resultados gerados serão avaliados estatisticamente e ainda subjetivamente pelos profissionais do COD da concessionária. Os algoritmos evolutivos têm apresentado resultados animadores para os problemas de restabelecimento de energia. Em especial, os resultados obtidos, quando da representação computacional de sistemas de distribuição de grande porte (com milhares de barras e chaves) através da RNP, possuem como característica o tempo de resposta da ordem de segundos, instigando a evolução das pesquisas para utilização desta metodologia inclusive em aplicativos de tempo real. O sistema de Londrina possui 30.156 barras, 2.660 chaves \"NF\", 250 chaves \"NA\" e atende um universo de mais de 231.000 consumidores ligados diretamente ao sistema de 13,8 kV ou, após os transformadores de distribuição, nas tensões de 220V e 127V. Neste sistema estão presentes 6 subestações 138 kV/13,8 kV e 64 circuitos alimentadores, totalizando uma capacidade de transformação de energia de 541,7 MVA. / The development of a reliable distribution system is certainly a challenge to electrical industry professionals. However, these systems are subject to failures and thus the fast restoration brings customer satisfaction and reduces the compensation paid by the electricity utilities. In this context, this dissertation aims to evaluate the methodology for service restoration called \"AEMT-H\", which is based on multi-objective evolutionary algorithms and in the data structure called Node Depth Encoding (NDE). This evaluation will occur by applying the \"AEMT-H\" to obtain service restoration plans considering the occurrence of simple faults in the COPEL system of the city of Londrina. The obtained results will bee valuated statistically and subjectively by professionals of the Distribution Operation Center. It is important to highlight that Evolutionary algorithms have shown promising results to treat the service restoration problem in distribution systems. In particular, the results obtained when using NDE tocomputationally represent the electrical topology of large distribution systems (with thousand of buses and switchers) are very interesting in terms of time processing (in the order of seconds). The system of Londrina has 30,156 buses, 2,660 switchers normally closed, 250 switchers normally opened and supplies a universe of more than 231,000 consumers connected directly to the system with voltage of 13.8 kV or, after distribution transformers, with voltages of 220V and 127V. This system contains 6 substations 138 kV/13,8 kV and 64 feeders, and a installed power of 541.7 MVA.

A Determinação da Estrutura tridimensional de Proteínas (DEP) a partir da sua seqüência de aminoácidos é importante para a engenharia de proteínas e o desenvolvimento de novos fármacos. Uma alternativa para este problema tem sido a aplicação de técnicas de computação evolutiva. As abordagens utilizando Algoritmos Evolutivos (AEs) tem obtido resultados relevantes, porém estão restritas a pequenas proteínas, com dezenas de aminoácidos e a algumas classes de proteínas. Este trabalho propõe a investigação de uma abordagem utilizando AEs para a predição da estrutura terciária de proteínas independentemente do seu tamanho e classe. Os resultados obtidos demonstram que apesar das dificuldades encontradas a abordagem investigada constitue-se em uma alternativa em relação aos métodos clássicos de determinação da estrutura terciária das proteínas. / Protein structure determination (DEP) from aminoacid sequences is very importante to protein engineering and development of new drugs. Evolutionary computation has been aplied to this problem with relevant results. Nevertheless, Evolutionary Algorithms (EAs) can work with only proteins with few aminoacids and some protein classes. This work proposes an approach using AEs to predict protein tertiary structure independly from their size and class. The obtained results show that, despite of the difficulties that have been found, the investigate approach is a relevant alternative to classical methods to protein structure determination.

Submitted by Luanna Matias (lua_matias@yahoo.com.br) on 2015-04-01T14:19:27Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Lucas de Almeida Ribeiro - 2014.pdf: 6237054 bytes, checksum: 085446421b01a7e7b9174daf3da9b192 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Approved for entry into archive by Luanna Matias (lua_matias@yahoo.com.br) on 2015-04-01T15:19:35Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Lucas de Almeida Ribeiro - 2014.pdf: 6237054 bytes, checksum: 085446421b01a7e7b9174daf3da9b192 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-04-01T15:19:35Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Lucas de Almeida Ribeiro - 2014.pdf: 6237054 bytes, checksum: 085446421b01a7e7b9174daf3da9b192 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Previous issue date: 2014-10-29 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / This work proposes the use of multi-objective evolutionary algorithm on tables (AEMT) for variable selection in classification problems, using linear discriminant analysis. The proposed algorithm aims to find minimal subsets of the original variables, robust classifiers that model without significant loss in classification ability. The results of the classifiers modeled by the solutions found by this algorithm are compared in this work to those found by mono-objective formulations (such as PLS, APS and own implementations of a Simple Genetic Algorithm) and multi-objective formulations (such as the simple genetic algorithm multi -objective - MULTI-GA - and the NSGA II). As a case study, the algorithm was applied in the selection of spectral variables for classification by linear discriminant analysis (LDA) of samples of biodiesel / diesel. The results showed that the evolutionary formulations are solutions with a smaller number of variables (on average) and a better error rate (average) and compared to the PLS APS. The formulation of the AEMT proposal with the fitness functions: medium risk classification, number of selected variables and number of correlated variables in the model, found solutions with a lower average errors found by the NSGA II and the MULTI-GA, and also a smaller number of variables compared to the multi-GA. Regarding the sensitivity to noise the solution found by AEMT was less sensitive than other formulations compared, showing that the AEMT is more robust classifiers. Finally shows the separation regions of classes, based on the dispersion of samples, depending on the selected one of the solutions AEMT, it is noted that it is possible to determine variables of regions split from the selected variables. / Este trabalho propõe o uso do algoritmo evolutivo multi-objetivo em tabelas (AEMT) para a seleção de variáveis em problemas de classificação, por meio de análise discriminante linear. O algoritmo proposto busca encontrar subconjuntos mínimos, das variáveis originais, que modelem classificadores robustos, sem perda significativa na capacidade de classificação. Os resultados dos classificadores modelados pelas soluções encontradas por este algoritmo são comparadas, neste trabalho, às encontradas por formulações mono-objetivo (como o PLS, o APS e implementações próprias de um Algoritmo Genético Simples) e formulações multi-objetivos (como algoritmo genético multi-objetivo simples - MULTI-GA - e o NSGA II). Como estudo de caso, o algoritmo foi aplicado na seleção de variáveis espectrais, para a classificação por análise discriminante linear (LDA - Linear Discriminant Analysis), de amostras de biodiesel/diesel. Os resultados obtidos mostraram que as formulações evolutivas encontram soluções com um menor número de variáveis (em média) e uma melhor taxa de erros (média) se comparadas ao PLS e o APS. A formulação do AEMT proposta com as funções de aptidão: risco médio de classificação, número de variáveis selecionadas e quantidade de variáveis correlacionadas presentes no modelo, encontrou soluções com uma média de erros inferior as encontradas pelo NSGA II e pelo MULTI-GA, e também uma menor quantidade de variáveis se comparado ao MULTI-GA. Em relação à sensibilidade a ruídos a solução encontrada pelo AEMT se mostrou menos sensível que as outras formulações comparadas, mostrando assim que o AEMT encontra classificadores mais robustos. Por fim, são apresentadas as regiões de separação das classes, com base na dispersão das amostras, em função das variáveis selecionadas por uma das soluções do AEMT, nota-se que é possível determinar regiões de separação a partir das variáveis selecionadas.

Na ocorrência de uma ou de múltiplas faltas permanentes em sistemas de distribuição de energia elétrica é inevitável a ausência de fornecimento à algumas cargas. Contudo, devido à presença de chaves seccionadoras, após a localização e isolação do trecho sob falta, é possível restaurar o abastecimento de energia a estas cargas fora de serviço. Para tal é necessária a obtenção de um plano de restabelecimento adequado, no menor intervalo de tempo possível, capaz de informar as chaves que devem ser operadas a fim de reconectar estas cargas à rede e sem sobrecarregar nenhum equipamento. Neste sentido, têm sido propostas metodologias para auxiliar as atividades dos operadores de sistemas de distribuição por meio do fornecimento de planos de restabelecimento de energia em situações de contingência. Todavia, a aplicação da maioria destas técnicas restringe-se à redes pequenas, quando comparadas às redes reais que possuem milhares de barras e chaves. Em outras metodologias, na tentativa de superar esta limitação, são feitas simplificações na representação da rede, desconsiderando alguns dos seus elementos. Nestes casos, a solução fornecida para a rede simplificada pode não ter o mesmo desempenho na rede em operação, o que compromete a confiabilidade dessas metodologias. Em outros métodos, ainda, a rede é representada com todas as suas barras e chaves, no entanto, deixam de considerar a presença de consumidores especiais, que exigem prioridade de fornecimento, bem como de chaves existentes na rede que podem ser operadas remotamente. Face ao exposto, propõe-se uma metodologia para determinação, em tempo real, de planos de restabelecimento de energia elétrica em sistemas de distribuição de grande porte em situações de uma ou de múltiplas faltas. Para lidar com os múltiplos objetivos deste problema, sendo alguns dele conflitantes entre si, esta será baseada em Algoritmos Evolutivos Multi-Objetivo, enquanto que a representação computacional sem simplificações da rede será proporcionada por uma codificação de dados apoiada na teoria de grafos e denominada Representação Nó-Profundidade. A fim de diminuir o tempo e o custo de implementação dos planos obtidos, será considerada e dado prioridade de manobra às chaves controladas remotamente, que podem ser alteradas do centro de operações. Será dado prioridade também ao fornecimento de energia de consumidores especiais. Por fim, para cada plano de restabelecimento fornecido será definida uma sequência factível de chaves que, quando alteradas, reconectarão as cargas sãs fora de serviço e eliminarão sobrecargas ou perfis de tensão inadequados. Para validar a metodologia proposta serão realizadas simulações computacionais no sistema de distribuição real da cidade de São Carlos-SP, em operação no ano de 1994, e nas suas versões duplicada, quadruplicada e octuplicada. / The occurrence of one or multiple permanent faults in electric power distribution systems is inevitable the privation of the service to some loads. However, due to the presence of switches, after the location and isolation of the faulted section, you can restore the power supply to these out of service loads. To this it is necessary to obtain, as soon as possible, a suitable restoration plan. It must be able to inform the switches that must be operated in order to reconnect these loads without overloading on any network or equipment. In this sense, it has been proposed methods to assist the operators\' activities of the of distribution systems by providing plans to restore the service in contingency situations. However, the application of the most of these techniques is limited to small networks, when they are compared to real networks that have thousands of bars and keys. In other methodologies, in order to overcome this limitation, simplications are made in the representation of the network, ignoring some of its elements. In these cases, the solution provided for a simplied network may not have the same performance on the network in operation, which aects the reliability of these methodologies. In other methods, the network is represented with all of its bars and switches. However, these methodologies do not consider the presence of the special consumers that require service priority neither the switches that can be operated remotely. Given the above, we propose a methodology for determining, in real time, plans for service restoration in large-scale electric distribution systems in situations of one or multiple faults. To deal with the multiple objectives of this problem, some of them con icting, the proposed method will be based on Multi-Objective Evolutionary Algorithms. Moreover, the computational representation without simplications of the network will be provided by a data encoding based in graph theory and called Node-Depth Encoding. In order to reduce the time and cost of the implementation of the plans obtained, it will be considered and given priority to maneuvers in remotely controlled switches, which can be changed from the operation center. Priority will be given also to the power supply of special consumers. Finally, for each restoration plan provided will be gotten a feasible switching sequence that, when implemented, will reconnect the out of service loads and eliminate overloads or inadequate voltage proles. To validate the proposed methodology it will be performed computer simulations in the real distribution system of the São Carlos-SP city, in operation in 1994, and their doubled, quadruplicate and octuplicate versions.

Na ocorrência de uma ou de múltiplas faltas permanentes em sistemas de distribuição de energia elétrica é inevitável a ausência de fornecimento à algumas cargas. Contudo, devido à presença de chaves seccionadoras, após a localização e isolação do trecho sob falta, é possível restaurar o abastecimento de energia a estas cargas fora de serviço. Para tal é necessária a obtenção de um plano de restabelecimento adequado, no menor intervalo de tempo possível, capaz de informar as chaves que devem ser operadas a fim de reconectar estas cargas à rede e sem sobrecarregar nenhum equipamento. Neste sentido, têm sido propostas metodologias para auxiliar as atividades dos operadores de sistemas de distribuição por meio do fornecimento de planos de restabelecimento de energia em situações de contingência. Todavia, a aplicação da maioria destas técnicas restringe-se à redes pequenas, quando comparadas às redes reais que possuem milhares de barras e chaves. Em outras metodologias, na tentativa de superar esta limitação, são feitas simplificações na representação da rede, desconsiderando alguns dos seus elementos. Nestes casos, a solução fornecida para a rede simplificada pode não ter o mesmo desempenho na rede em operação, o que compromete a confiabilidade dessas metodologias. Em outros métodos, ainda, a rede é representada com todas as suas barras e chaves, no entanto, deixam de considerar a presença de consumidores especiais, que exigem prioridade de fornecimento, bem como de chaves existentes na rede que podem ser operadas remotamente. Face ao exposto, propõe-se uma metodologia para determinação, em tempo real, de planos de restabelecimento de energia elétrica em sistemas de distribuição de grande porte em situações de uma ou de múltiplas faltas. Para lidar com os múltiplos objetivos deste problema, sendo alguns dele conflitantes entre si, esta será baseada em Algoritmos Evolutivos Multi-Objetivo, enquanto que a representação computacional sem simplificações da rede será proporcionada por uma codificação de dados apoiada na teoria de grafos e denominada Representação Nó-Profundidade. A fim de diminuir o tempo e o custo de implementação dos planos obtidos, será considerada e dado prioridade de manobra às chaves controladas remotamente, que podem ser alteradas do centro de operações. Será dado prioridade também ao fornecimento de energia de consumidores especiais. Por fim, para cada plano de restabelecimento fornecido será definida uma sequência factível de chaves que, quando alteradas, reconectarão as cargas sãs fora de serviço e eliminarão sobrecargas ou perfis de tensão inadequados. Para validar a metodologia proposta serão realizadas simulações computacionais no sistema de distribuição real da cidade de São Carlos-SP, em operação no ano de 1994, e nas suas versões duplicada, quadruplicada e octuplicada. / The occurrence of one or multiple permanent faults in electric power distribution systems is inevitable the privation of the service to some loads. However, due to the presence of switches, after the location and isolation of the faulted section, you can restore the power supply to these out of service loads. To this it is necessary to obtain, as soon as possible, a suitable restoration plan. It must be able to inform the switches that must be operated in order to reconnect these loads without overloading on any network or equipment. In this sense, it has been proposed methods to assist the operators\' activities of the of distribution systems by providing plans to restore the service in contingency situations. However, the application of the most of these techniques is limited to small networks, when they are compared to real networks that have thousands of bars and keys. In other methodologies, in order to overcome this limitation, simplications are made in the representation of the network, ignoring some of its elements. In these cases, the solution provided for a simplied network may not have the same performance on the network in operation, which aects the reliability of these methodologies. In other methods, the network is represented with all of its bars and switches. However, these methodologies do not consider the presence of the special consumers that require service priority neither the switches that can be operated remotely. Given the above, we propose a methodology for determining, in real time, plans for service restoration in large-scale electric distribution systems in situations of one or multiple faults. To deal with the multiple objectives of this problem, some of them con icting, the proposed method will be based on Multi-Objective Evolutionary Algorithms. Moreover, the computational representation without simplications of the network will be provided by a data encoding based in graph theory and called Node-Depth Encoding. In order to reduce the time and cost of the implementation of the plans obtained, it will be considered and given priority to maneuvers in remotely controlled switches, which can be changed from the operation center. Priority will be given also to the power supply of special consumers. Finally, for each restoration plan provided will be gotten a feasible switching sequence that, when implemented, will reconnect the out of service loads and eliminate overloads or inadequate voltage proles. To validate the proposed methodology it will be performed computer simulations in the real distribution system of the São Carlos-SP city, in operation in 1994, and their doubled, quadruplicate and octuplicate versions.

No contexto da operação de sistemas de distribuição, um dos problemas com os quais os operadores lidam frequentemente é o de restabelecimento de energia. Este problema surge na ocorrência de uma falta permanente e pode ser tratado por meio de manobras em chaves presentes na rede primária. Uma vez que tais redes operam com topologia radial, a ocorrência de uma falta pode resultar no desligamento de consumidores saudáveis. Desta maneira, o problema consiste em definir, num curto intervalo de tempo, um número mínimo de chaves que devem ser operadas a fim de isolar a falta e restaurar o máximo de consumidores saudáveis desligados. Os esforços para a obtenção de ferramentas computacionais para fornecimento de soluções para o problema de restabelecimento têm sido intensificados nos últimos anos. Isto ocorre, em especial, devido aos enormes prejuízos causados pela falta de energia às companhias de eletricidade e a toda a sociedade. Neste sentido, o objetivo deste trabalho é a obtenção de um método para auxiliar o trabalho dos operadores através do fornecimento de planos adequados de restabelecimento em curtos intervalos de tempo. Os diferenciais deste método proposto são a sua capacidade de: lidar, em especial, com redes reais de grande porte com reduzido esforço computacional; considerar a existência de vários níveis de prioridade de atendimento entre os consumidores (note, por exemplo, que um hospital ou um centro de segurança pública devem ter maior prioridade de atendimento que um grande supermercado ou unidades residenciais) e priorizar o atendimento deles de acordo a sua prioridade; fornecer uma sequência por meio da qual as chaves possam ser operadas a fim de isolar os setores em falta e reconectar o maior número de consumidores saudáveis desligados executando-se o mínimo de manobras em chaves e priorizando os consumidores com maior prioridade; ser capaz de selecionar cargas menos prioritárias para permaneceram desligadas nas situações em que não é possível obter uma solução que restaure todas as cargas saudáveis fora de serviço; e, adicionalmente, priorizar a operação de chaves controladas remotamente, que, diferentemente das chaves controladas manualmente, podem ser operadas com menores custos e de maneira mais rápida. O método proposto consiste, de maneira sintética, na união de uma busca exaustiva aplicada localmente a um novo algoritmo evolutivo multi-objetivo em tabelas de subpopulação que faz uso de uma estrutura de dados eficiente denominada Representação Nó-Profundidade. Para avaliar a performance relativa do método proposto, simulações foram realizadas num sistema de distribuição de pequeno porte e os resultados foram comparados com os obtidos por um método de Programação Matemática. Na sequência, novos experimentos foram realizadas em diversos casos de falta na rede de distribuição da cidade de Londrina-PR e cidades adjacentes. As soluções fornecidas mostraram-se adequadas ao tratamento dos casos de falta, assim como as sequências de chaveamento associadas a elas, as quais foram capazes de priorizar o restabelecimento dos consumidores prioritários seguindo seus níveis de prioridade. Adicionalmente, estudos avaliaram a variação do tempo de processamento computacional do método proposto com a dimensão das redes de distribuições e também com o número de gerações realizadas pelo algoritmo evolutivo multi-objetivo proposto e os resultados mostraram-se satisfatórios às necessidades do problema Portanto, pode-se comprovar que o método proposto atingiu os objetivos especificados, em especial, o tratamento de aspectos práticos do problema. Além do próprio método proposto, algumas contribuições desta pesquisa são a proposição um novo algoritmo evolutivo multiobjetivo em tabelas de subpopulação e de um novo operador para manipulação de florestas de grafo armazenadas pela Representação Nó-Profundidade e voltado ao problema de restabelecimento. / In the context of distribution systems operation, service restoration is one of the problems with which operators constantly deal. It arises when a permanent fault occurs and is treated trough operations in switches at primary grid. Since distribution systems are usually radial, fault occurrence turns-off healthy customers. Thereby, the service restoration problem consists in defining, in a short processing time, the minimum amount of switches that must be operated for the isolation of the fault and reconnection of the maximum amount of healthy out-of-service customers. The efforts of developing computational tools for getting solution to this problems has increased in the last years. It is, in special, due to enormous losses caused to the utilities and to the whole society. In this sense, the main objective of this research is getting a method able to help the distribution system operator\'s work through providing service restoration plans quickly. The differentials of this research are its ability to: deal, in special, with large scale grids whit a reduced computational effort; consider costumers of several priority levels (note, for instance, a hospital has a higher supply priority in relation to a big supermarket) and prioritize the higher priority customers; provide a switching sequence able to isolate and reconnect the maximum amount of healthy out-of-service customer by the minimum amount of switching actions; select lower priority customers to keep out-of-service in order to reconnect higher priority customers when a it is not possible to restore all customers; and, additionally, prioritize switching operation in remotely controlled switches, whose operation is faster and cheapest than the operation of manually controlled switches. The proposed method mixes a local exhaustive search and a new multi-objective evolutionary algorithm in subpopulation tables that uses a data structure named Node-Depth Encoding. For evaluating the relative performance of proposed method, simulations were performed in small distribution systems and the performance was compared with the performance a Mathematical Programing method from literature. New experiments were performed a Mathematical Programing method from literature. New experiments were performed in several fault situations in the real and large-scale distribution system of Londrina-PR and adjacent cities. The solutions provided were appropriated to the treatment of such contingency situations. The same occurs with the switching sequences provided, which were able to prioritize the restoration of higher priority customers. Additional studies evaluated the variation of the running time with the size of grids and with the values adopted for the maximum number of generations of the evolutionary algorithm (which is an input parameter). The results expressed the running time of the proposed method is suitable to the problem needs. Therefore, it could be proved the proposed method achieved the specified objectives, in special, the treatment of practical aspects of the problem. Besides the proposed method, some contributions of this research are proposition of a new multi-objective evolutionary algorithm in subpopulation tables and a new reproduction operator to manipulate graph forests computationally represented by Node-Depth Encoding.

No contexto da operação de sistemas de distribuição, um dos problemas com os quais os operadores lidam frequentemente é o de restabelecimento de energia. Este problema surge na ocorrência de uma falta permanente e pode ser tratado por meio de manobras em chaves presentes na rede primária. Uma vez que tais redes operam com topologia radial, a ocorrência de uma falta pode resultar no desligamento de consumidores saudáveis. Desta maneira, o problema consiste em definir, num curto intervalo de tempo, um número mínimo de chaves que devem ser operadas a fim de isolar a falta e restaurar o máximo de consumidores saudáveis desligados. Os esforços para a obtenção de ferramentas computacionais para fornecimento de soluções para o problema de restabelecimento têm sido intensificados nos últimos anos. Isto ocorre, em especial, devido aos enormes prejuízos causados pela falta de energia às companhias de eletricidade e a toda a sociedade. Neste sentido, o objetivo deste trabalho é a obtenção de um método para auxiliar o trabalho dos operadores através do fornecimento de planos adequados de restabelecimento em curtos intervalos de tempo. Os diferenciais deste método proposto são a sua capacidade de: lidar, em especial, com redes reais de grande porte com reduzido esforço computacional; considerar a existência de vários níveis de prioridade de atendimento entre os consumidores (note, por exemplo, que um hospital ou um centro de segurança pública devem ter maior prioridade de atendimento que um grande supermercado ou unidades residenciais) e priorizar o atendimento deles de acordo a sua prioridade; fornecer uma sequência por meio da qual as chaves possam ser operadas a fim de isolar os setores em falta e reconectar o maior número de consumidores saudáveis desligados executando-se o mínimo de manobras em chaves e priorizando os consumidores com maior prioridade; ser capaz de selecionar cargas menos prioritárias para permaneceram desligadas nas situações em que não é possível obter uma solução que restaure todas as cargas saudáveis fora de serviço; e, adicionalmente, priorizar a operação de chaves controladas remotamente, que, diferentemente das chaves controladas manualmente, podem ser operadas com menores custos e de maneira mais rápida. O método proposto consiste, de maneira sintética, na união de uma busca exaustiva aplicada localmente a um novo algoritmo evolutivo multi-objetivo em tabelas de subpopulação que faz uso de uma estrutura de dados eficiente denominada Representação Nó-Profundidade. Para avaliar a performance relativa do método proposto, simulações foram realizadas num sistema de distribuição de pequeno porte e os resultados foram comparados com os obtidos por um método de Programação Matemática. Na sequência, novos experimentos foram realizadas em diversos casos de falta na rede de distribuição da cidade de Londrina-PR e cidades adjacentes. As soluções fornecidas mostraram-se adequadas ao tratamento dos casos de falta, assim como as sequências de chaveamento associadas a elas, as quais foram capazes de priorizar o restabelecimento dos consumidores prioritários seguindo seus níveis de prioridade. Adicionalmente, estudos avaliaram a variação do tempo de processamento computacional do método proposto com a dimensão das redes de distribuições e também com o número de gerações realizadas pelo algoritmo evolutivo multi-objetivo proposto e os resultados mostraram-se satisfatórios às necessidades do problema Portanto, pode-se comprovar que o método proposto atingiu os objetivos especificados, em especial, o tratamento de aspectos práticos do problema. Além do próprio método proposto, algumas contribuições desta pesquisa são a proposição um novo algoritmo evolutivo multiobjetivo em tabelas de subpopulação e de um novo operador para manipulação de florestas de grafo armazenadas pela Representação Nó-Profundidade e voltado ao problema de restabelecimento. / In the context of distribution systems operation, service restoration is one of the problems with which operators constantly deal. It arises when a permanent fault occurs and is treated trough operations in switches at primary grid. Since distribution systems are usually radial, fault occurrence turns-off healthy customers. Thereby, the service restoration problem consists in defining, in a short processing time, the minimum amount of switches that must be operated for the isolation of the fault and reconnection of the maximum amount of healthy out-of-service customers. The efforts of developing computational tools for getting solution to this problems has increased in the last years. It is, in special, due to enormous losses caused to the utilities and to the whole society. In this sense, the main objective of this research is getting a method able to help the distribution system operator\'s work through providing service restoration plans quickly. The differentials of this research are its ability to: deal, in special, with large scale grids whit a reduced computational effort; consider costumers of several priority levels (note, for instance, a hospital has a higher supply priority in relation to a big supermarket) and prioritize the higher priority customers; provide a switching sequence able to isolate and reconnect the maximum amount of healthy out-of-service customer by the minimum amount of switching actions; select lower priority customers to keep out-of-service in order to reconnect higher priority customers when a it is not possible to restore all customers; and, additionally, prioritize switching operation in remotely controlled switches, whose operation is faster and cheapest than the operation of manually controlled switches. The proposed method mixes a local exhaustive search and a new multi-objective evolutionary algorithm in subpopulation tables that uses a data structure named Node-Depth Encoding. For evaluating the relative performance of proposed method, simulations were performed in small distribution systems and the performance was compared with the performance a Mathematical Programing method from literature. New experiments were performed a Mathematical Programing method from literature. New experiments were performed in several fault situations in the real and large-scale distribution system of Londrina-PR and adjacent cities. The solutions provided were appropriated to the treatment of such contingency situations. The same occurs with the switching sequences provided, which were able to prioritize the restoration of higher priority customers. Additional studies evaluated the variation of the running time with the size of grids and with the values adopted for the maximum number of generations of the evolutionary algorithm (which is an input parameter). The results expressed the running time of the proposed method is suitable to the problem needs. Therefore, it could be proved the proposed method achieved the specified objectives, in special, the treatment of practical aspects of the problem. Besides the proposed method, some contributions of this research are proposition of a new multi-objective evolutionary algorithm in subpopulation tables and a new reproduction operator to manipulate graph forests computationally represented by Node-Depth Encoding.