Submitted by JÚLIO HEBER SILVA (julioheber@yahoo.com.br) on 2017-08-31T17:54:58Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Edson da Silva Ramos - 2017.pdf: 3997839 bytes, checksum: 46c0db17187cdc3a0d29e581ce8b11f0 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2017-09-15T13:42:24Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Edson da Silva Ramos - 2017.pdf: 3997839 bytes, checksum: 46c0db17187cdc3a0d29e581ce8b11f0 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2017-09-15T13:42:24Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Edson da Silva Ramos - 2017.pdf: 3997839 bytes, checksum: 46c0db17187cdc3a0d29e581ce8b11f0 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2016-09-15 / The problem of planning the hydrothermal systems is complex, dynamic, stochastic, interconnected and nonlinear. In this work this problem is treated to meet one goal: minimize the use of water tank during a scenario of natural river flows lean period. This paper presents the application of meta-heuristics mono-objective of this problem, using a set of eight real plants in the National Interconnected System during the period of five years. The algorithms used were: PSO, ABeePSO, LSSPSO and KFPSO. The experiments were compared to studies using Nonlinear Programming and it appears that this work presents a simulation model and optimization for flexible hydrothermal system and highly adaptable to the use of different meta-heuristics allowing the researcher to apply different algorithms and compare the results between them. / O problema do planejamento da operação de sistemas hidrotérmicos é complexo, dinâmico, estocástico, interconectado e não linear. Nesse trabalho esse problema é tratado de forma a atender um objetivo: minimizar o uso do reservatório de água durante um cenário de período de escassez de vazão natural dos rios. Este trabalho apresenta a aplicação de meta-heurísticas mono-objetivo a esse problema, utilizando um conjunto de oito usinas reais do Sistema Interligado Nacional durante o período de cinco anos. Os algoritmos utilizados foram: PSO, ABeePSO, LSSPSO e KFPSO. Os experimentos realizados foram comparados com estudos que utilizaram Programação Não Linear. E conclui-se que esse trabalho apresenta um modelo de simulação e otimização para sistema hidrotérmicos flexível e altamente adaptável para o uso de diversas meta-heurísticas possibilitando o pesquisador aplicar diferentes algoritmos e comparar esses resultados entre os mesmos.

Submitted by Cássia Santos (cassia.bcufg@gmail.com) on 2017-07-03T12:59:51Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Guilherme Resende Deus - 2016.pdf: 3406372 bytes, checksum: aaa431a0fa0dd2323a74cf35fb63f892 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2017-07-10T11:44:22Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Guilherme Resende Deus - 2016.pdf: 3406372 bytes, checksum: aaa431a0fa0dd2323a74cf35fb63f892 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2017-07-10T11:44:22Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Guilherme Resende Deus - 2016.pdf: 3406372 bytes, checksum: aaa431a0fa0dd2323a74cf35fb63f892 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2016-02-02 / The objective of this work is to find reasonable solutions to the problem of optimization of hydrothermal generating systems by means of metaheuristics based on particle swarms. The proposed problem is complex, dynamic, nonlinear and presents some stochastic variables. The study consisted of the implementation of particle swarm algorithms, more specifically the variants of the Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm: LSSPSO, ABeePSO and KFPSO. The algorithms were run in a mill simulator containing data from eight National Interconnected System mills during the five year period. The results were compared with the studies using the Nonlinear Programming (NLP) algorithm, and it was concluded that although the presented meta-heuristics were able to obtain a Final Storage Energy value equal to NLP, they did not have a generation cost Equivalent to or less than the Nonlinear Programming method. / O trabalho objetiva encontrar soluções razoáveis para o problema de otimização de sistemas hidrotérmicos de geração por meio de meta-heurísiticas baseadas em enxame de partículas. O problema proposto é complexo, dinâmico, não linear e apresenta algumas variáveis estocásticas. O estudo consistiu na implementação de algoritmos baseados em enxame de partículas, mais especificamente das variantes do algoritmo Particle Swarm Optimization (PSO): LSSPSO, ABeePSO e KFPSO. Os algoritmos foram executados em um simulador de usinas que contém dados de oito usinas do Sistema Interligado Nacional durante o período de cinco anos. Os resultados foram comparados com os estudos que utilizam o algoritmo de Programação Não-Linear (PNL), e conclui-se que apesar de as meta-heurísticas apresentadas conseguirem obter um valor de Energia Armazenada Final igual ao PNL, não obtiveram um custo de geração equivalente ou inferior ao método de Programação Não-Linear.