Battery energy management plays a crucial role in fuel economy improvement of charge-sustaining parallel hybrid electric vehicles. Currently available control strategies consider battery state of charge (SOC) and driver’s request through the pedal input in decision-making. This method does not achieve an optimal performance for saving fuel or maintaining appropriate SOC level, especially during the operation in extreme driving conditions or hilly terrain. The objective of this thesis is to develop a control algorithm using forthcoming traffic condition and road elevation, which could be fed from navigation systems. This would enable the controller to predict potential of regenerative charging to capture cost-free energy and intentionally depleting battery energy to assist an engine at high power demand. The starting point for this research is the modelling of a small sport-utility vehicle by the analysis of the vehicles currently available in the market. The result of the analysis is used in order to establish a generic mild hybrid powertrain model, which is subsequently examined to compare the performance of controllers. A baseline is established with a conventional powertrain equipped with a spark ignition direct injection engine and a continuously variable transmission. Hybridisation of this vehicle with an integrated starter alternator and a traditional rule-based control strategy is presented. Parameter optimisation in four standard driving cycles is explained, followed by a detailed energy flow analysis. An additional potential improvement is presented by dynamic programming (DP), which shows a benefit of a predictive control. Based on these results, a predictive control algorithm using fuzzy logic is introduced. The main tools of the controller design are the DP, adaptive-network-based fuzzy inference system with subtractive clustering and design of experiment. Using a quasi-static backward simulation model, the performance of the controller is compared with the result from the instantaneous control and the DP. The focus is fuel saving and SOC control at the end of journeys, especially in aggressive driving conditions and a hilly road. The controller shows a good potential to improve fuel economy and tight SOC control in long journey and hilly terrain. Fuel economy improvement and SOC correction are close to the optimal solution by the DP, especially in long trips on steep road where there is a large gap between the baseline controller and the DP. However, there is little benefit in short trips and flat road. It is caused by the low improvement margin of the mild hybrid powertrain and the limited future journey information. To provide a further step to implementation, a software-in-the-loop simulation model is developed. A fully dynamic model of the powertrain and the control algorithm are implemented in AMESim-Simulink co-simulation environment. This shows small deterioration of the control performance by driver’s pedal action, powertrain dynamics and limited computational precision on the controller performance.

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de Janeiro / Neste trabalho apresentamos as etapas para a utilização do método da Programação Dinâmica, ou Princípio de Otimização de Bellman, para aplicações de controle ótimo. Investigamos a noção de funções de controle de Lyapunov (FCL) e sua relação com a estabilidade de sistemas autônomos com controle. Uma função de controle de Lyapunov deverá satisfazer a equação de Hamilton-Jacobi-Bellman (H-J-B). Usando esse fato, se uma função de controle de Lyapunov é conhecida, será então possível determinar a lei de realimentação ótima; isto é, a lei de controle que torna o sistema globalmente assintóticamente controlável a um estado de equilíbrio. Como aplicação, apresentamos uma modelagem matemática adequada a um problema de controle ótimo de certos sistemas biológicos. Este trabalho conta também com um breve histórico sobre o desenvolvimento da Teoria de Controle de forma a ilustrar a importância, o progresso e a aplicação das técnicas de controle em diferentes áreas ao longo do tempo. / This dissertation presents the steps for using the method of Dynamic Programming or Bellman Optimization Principle for optimal control applications. We investigate the notion of control-Lyapunov functions (CLF) and its relation to the stability of autonomous systems with control. A control-Lyapunov function must satisfy the Hamilton-Jacobi- Bellman equation (H-J-B). Using this fact, if a control-Lyapunov function is known, it is possible to determine the optimal feedback law, in other words, the control law which makes the system globally asymptotically controllable at an equilibrium state. As an application, we present a mathematical model suitable for an optimal control problem of certain biological systems. This dissertation also presents a brief historic about the development of the Control Theory in a way of illustrate the importance and the progress of the control techniques, specially where it can be applied, according to the diverse areas and different times that this techniques were discovered and used.

abstract: A principal goal of this dissertation is to study stochastic optimization and real-time scheduling in cyber-physical systems (CPSs) ranging from real-time wireless systems to energy systems to distributed control systems. Under this common theme, this dissertation can be broadly organized into three parts based on the system environments. The first part investigates stochastic optimization in real-time wireless systems, with the focus on the deadline-aware scheduling for real-time traffic. The optimal solution to such scheduling problems requires to explicitly taking into account the coupling in the deadline-aware transmissions and stochastic characteristics of the traffic, which involves a dynamic program that is traditionally known to be intractable or computationally expensive to implement. First, real-time scheduling with adaptive network coding over memoryless channels is studied, and a polynomial-time complexity algorithm is developed to characterize the optimal real-time scheduling. Then, real-time scheduling over Markovian channels is investigated, where channel conditions are time-varying and online channel learning is necessary, and the optimal scheduling policies in different traffic regimes are studied. The second part focuses on the stochastic optimization and real-time scheduling involved in energy systems. First, risk-aware scheduling and dispatch for plug-in electric vehicles (EVs) are studied, aiming to jointly optimize the EV charging cost and the risk of the load mismatch between the forecasted and the actual EV loads, due to the random driving activities of EVs. Then, the integration of wind generation at high penetration levels into bulk power grids is considered. Joint optimization of economic dispatch and interruptible load management is investigated using short-term wind farm generation forecast. The third part studies stochastic optimization in distributed control systems under different network environments. First, distributed spectrum access in cognitive radio networks is investigated by using pricing approach, where primary users (PUs) sell the temporarily unused spectrum and secondary users compete via random access for such spectrum opportunities. The optimal pricing strategy for PUs and the corresponding distributed implementation of spectrum access control are developed to maximize the PU's revenue. Then, a systematic study of the nonconvex utility-based power control problem is presented under the physical interference model in ad-hoc networks. Distributed power control schemes are devised to maximize the system utility, by leveraging the extended duality theory and simulated annealing. / Dissertation/Thesis / Ph.D. Electrical Engineering 2012

abstract: Vehicles powered by electricity and alternative-fuels are becoming a more popular form of transportation since they have less of an environmental impact than standard gasoline vehicles. Unfortunately, their success is currently inhibited by the sparseness of locations where the vehicles can refuel as well as the fact that many of the vehicles have a range that is less than those powered by gasoline. These factors together create a "range anxiety" in drivers, which causes the drivers to worry about the utility of alternative-fuel and electric vehicles and makes them less likely to purchase these vehicles. For the new vehicle technologies to thrive it is critical that range anxiety is minimized and performance is increased as much as possible through proper routing and scheduling. In the case of long distance trips taken by individual vehicles, the routes must be chosen such that the vehicles take the shortest routes while not running out of fuel on the trip. When many vehicles are to be routed during the day, if the refueling stations have limited capacity then care must be taken to avoid having too many vehicles arrive at the stations at any time. If the vehicles that will need to be routed in the future are unknown then this problem is stochastic. For fleets of vehicles serving scheduled operations, switching to alternative-fuels requires ensuring the schedules do not cause the vehicles to run out of fuel. This is especially problematic since the locations where the vehicles may refuel are limited due to the technology being new. This dissertation covers three related optimization problems: routing a single electric or alternative-fuel vehicle on a long distance trip, routing many electric vehicles in a network where the stations have limited capacity and the arrivals into the system are stochastic, and scheduling fleets of electric or alternative-fuel vehicles with limited locations to refuel. Different algorithms are proposed to solve each of the three problems, of which some are exact and some are heuristic. The algorithms are tested on both random data and data relating to the State of Arizona. / Dissertation/Thesis / Ph.D. Industrial Engineering 2014

O principal objetivo dos veículos híbridos é diminuir o consumo de combustível em relação a veículos convencionais. Para isso, existe a necessidade de realizar a integração dos diferentes sistemas do trem-de-força e coordenar o seu funcionamento através de estratégias de controle. Tais estratégias são desenvolvidas e simuladas em conjunto com um modelo computacional da planta do veículo antes de serem aplicadas em uma unidade de controle eletrônica. O presente estudo tem como objetivo analisar o gerenciamento de energia em um veículo híbrido elétrico não-plugin do tipo série-paralelo visando à diminuição de consumo de combustível. O método de otimização global é utilizado para encontrar as variáveis de controle que resultam no mínimo consumo de combustível em um determinado ciclo de condução. Na primeira etapa, um modelo computacional da planta do veículo e da estratégia de controle não-ótima são criados. Os resultados obtidos da simulação são então comparados com dados experimentais do veículo operando em dinamômetro de chassis. A seguir, o método de otimização global é aplicado ao modelo computacional utilizando programação dinâmica e tendo como objetivo a minimização do consumo de combustível total ao final do ciclo. Os resultados mostram considerável redução do consumo de combustível utilizando otimização global e tendo como variável de controle não só a razão de distribuição de torque mas também os pontos de operação do motor de combustão. Os modelos computacionais criados nesse trabalho são disponibilizados e podem ser usados para o estudo de diferentes estratégias de controle para veículos híbridos. / The main goal of hybrid electric vehicles is to decrease engine emission and fuel consumption levels. In order to realize this, one must perform the powertrain system integration and coordinate its operation through supervisory control strategies. These control strategies are developed in a simulation environment containing the plant model of the powertrain before they can be implemented in a real-time control unit. The goal of this work is to analyze the energy management strategy which minimizes the fuel consumption in a series-parallel non-plugin hybrid electric vehicle. Global optimization is used for finding the control variables that result in the minimum fuel consumption for a specific driving cycle. In a first stage, a computational model of vehicle plant and non-optimal control strategy are created. The results from the simulation are compared against experimental data from chassis dynamometer tests. Next, a global optimization strategy is applied using dynamic programming in order to minimize total fuel consumption at the end of the driving cycle. The results from the optimization show a considerable fuel consumption reduction having as control variables not only the torque-split strategy but also the engine operating points. As contribution from this work, the computational models are made available and can be used for analyzing different control strategies for hybrid vehicles.

This study considers a vehicle routing problem with time windows, accessibility restrictions on customers and a fleet that is heterogeneous with regard to capacity, average speed and cost. A vehicle can perform multiple routes per day, all starting and ending at a single depot, and it is assigned to a single driver, whose total work hours are limited. The available fleet is divided into an owned fleet, for which a variable cost is incurred, and a chartered fleet, for which only a fixed cost is incurred for each vehicle used. A column generation algorithm embedded in a branch-and-bound framework is proposed. The column generation pricing subproblem required a specific elementary shortest path problem with resource constraints algorithm to address the possibility for each vehicle performing multiple routes per day and to address the need to determine the workdays start time within the planning horizon. To make the algorithm efficient, a constructive heuristic and a learning metaheuristic algorithm based on tabu search were also developed. Both were used on branch-and-bound tree nodes to generate a good initial solution to the linear restricted master problem; particularly, to find a good initial primal bound to the branch-and-bound tree. / Este estudo aborda um problema de roteirização de veículos com janelas de tempo, restrições de acessibilidade nos clientes e uma frota que é heterogênea em relação à capacidade de carga, velocidade média de deslocamento e custo. Um veículo pode percorrer múltiplas rotas por dia, todas começando e terminando em um mesmo depósito, e está designado a um único motorista, cujo total de horas trabalhadas no dia está limitado a um valor máximo. A frota disponível é dividida em uma frota própria, para a qual um custo variável é incorrido, e uma frota de freteiros, para a qual apenas um custo fixo é incorrido para cada veículo utilizado. Um algoritmo baseado em geração de colunas, integrado a um procedimento de branch-and-bound, é proposto neste estudo. O subproblema de precificação da geração de colunas requereu um algoritmo específico para o problema do caminho mínimo elementar com restrições sobre recursos capaz de lidar com a possibilidade de cada veículo percorrer múltiplas rotas por dia e capaz de lidar com a necessidade de determinar o instante de início do dia de trabalho do motorista dentro do horizonte de planejamento. Para tornar o algoritmo eficiente, uma heurística construtiva e uma heurística de melhoria baseada em busca tabu também foram desenvolvidos. Ambos são utilizados nos nós da árvore de branch-and-bound para gerar boas soluções iniciais para o problema mestre restrito da geração de colunas; particularmente, para encontrar um bom limitante primal inicial para a árvore de branch-and-bound.

Orientadores: Christiano Lyra Filho, Celso Cavellucci / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-18T02:44:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1 VizcainoGonzalez_JoseFederico_D.pdf: 9526841 bytes, checksum: 9fc3b73df592526f56693f9b329fc70c (MD5) Previous issue date: 2011 / Resumo: O trabalho desenvolve alternativas de otimização combinatória para a redução de perdas técnicas e melhoria das condições de operação de sistemas de distribuição de energia elétrica. Sua principal contribuição é na área de redução dos fluxos de reativos através da instalação e controle de bancos de capacitores. Duas alternativas de otimização são desenvolvidas. A primeira, propõe um algoritmo genético híbrido com buscas locais nas representações fenotípicas e genotípicas das soluções. A segunda alternativa utiliza conceitos de programação dinâmica no projeto de algoritmos que encontram soluções ótimas globais para o problema de localização, dimensionamento e controle de capacitores. Outro algoritmo genético híbrido, para a instalação de reguladores de tensão, complementa a possibilidade de melhoria nos perfis de tensão proporcionada pelos capacitores. Os algoritmos baseados em programação dinâmica são de complexidade polinomial; adicionalmente, suas complexidades são lineares para instâncias reais. As características desses algoritmos estabelecem novas referências para a área de localização e controle de capacitores em sistemas de distribuição de energia elétrica, hoje povoada por métodos heurísticos / Abstract: This work develops combinatorial optimization alternatives for technical loss reduction and improvements on operational conditions of power distribution networks. Its main contribution is in the area of loss reduction by decreasing reactive flows, through allocation and control of shunt capacitors banks. Two optimization strategies are proposed. The first one develops a hybrid genetic algorithm with local searches in both genotypical and fenotypical representations of solutions. The second alternative uses dynamic programming concepts in the design of algorithms that unveil global optimal solutions for capacitor location, sizing and control. Another hybrid genetic algorithm for allocation of voltage regulators complements the improvement in voltage profiles obtained with the allocation of capacitors. The algorithms based on dynamic programming concepts have polynomial-time complexity; further, they have linear-time complexity for practical applications. Therefore, these algorithms establish a new reference for the area of shunt capacitors allocation and control on power distribution systems, which is today populated by heuristic methods / Doutorado / Energia Eletrica / Doutor em Engenharia Elétrica

Orientadores: Secundino Soares Filho, Takaaki Ohishi / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-06T02:53:29Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ArceEncina_AnastacioSebastian_D.pdf: 1529112 bytes, checksum: a6a22a9ce6cd536449dd06144205c2e5 (MD5) Previous issue date: 2006 / Resumo: A Programação diária de um sistema de energia elétrica busca obter um despacho de geração para o próximo dia, que seja compatível com as metas definidas pelo Planejamento energético e que sirva como referência operativa para a operação em tempo real. Assim, a modelagem do sistema deve ser detalhada levando em consideração as características dos sistemas de geração, de transmissão, requisitos do mercado, critérios de segurança e custos associados à operação. Este trabalho apresenta um modelo de despacho ótimo de unidades geradoras hidrelétricas que adota como critério de desempenho um modelo que avalia as perdas no sistema de geração, ocasionadas pela elevação do nível de canal de fuga, pela variação do rendimento do conjunto turbina-gerador e pelo atrito do fluxo d¿água nas tubulações do sistema hidráulico. Além das perdas no sistema de geração também forma parte do critério de desempenho o custo associado à partida e parada das unidades geradoras. Na formulação do problema, verifica-se a presença de variáveis inteiras, não lineares; restrições de atendimento à demanda, de meta de geração oriunda do Planejamento energético e restrições de capacidade de geração. Isto caracteriza o problema do despacho de unidades geradoras como sendo um problema de programação misto inteiro-não linear, combinatório e de grande porte quando considerado um sistema de geração como o do Sistema Elétrico Brasileiro. Como técnica de solução foi adotada uma heurística que combina Relaxação Lagrangeana e Programação Dinâmica. A metodologia foi aplicada a uma parte do sistema de geração do Sistema Elétrico Brasileiro, composta por 78 usinas hidrelétricas e o total de 398 unidades geradoras. Tomando como referência os dados de programação de um dia típico de operação, os resultados apontam ganhos significativos pela diminuição de perdas. Verifica-se também a importância de se considerar o custo das partidas e paradas no despacho das unidades geradoras / Abstract: The daily scheduling operation of the electrical energy system has by target to find the dispatch generation to the next day which must be compatible with the daily generation target defined by the energy planning models and to be an operational guide. Because of its proximity with the real time operation the modeling must represent the main characteristic of the generation and transmission systems, requirements market¿s, security criterion and operational costs. This work is concerned with the dispatch of hydro generating units. The performance criterion adopted takes into account variations in tailrace elevation, penstock head losses, turbine-generator efficiencies and start-up and shutdown costs. In the hydro generating units dispatch problem formulation there are integer, non-linear variables, constraints concerned with the generation capacity, load attainment and daily generation target, this last defined by the energy planning models. According above mentioned the dispatch of hydro generating units is a combinatorial and mixed integer non-linear programming problem whose solution can be quite complex for large hydroelectric system such as the Brazilian¿s generation system. A heuristic procedure based on Lagrangian Relaxation and Dynamic Programming is adopted as solution methodology. The approach has been tested on a hydro system composed of seventy and eight hydro plants with three hundred and ninety eight generating units of the Brazilian power generation system. The generation scheduling verified on a typical day was considered for comparison with the solution provided by the approach and the results show significant improvement in term of minimization looses and the importance of to consider the start-up and shut-down costs of hydro generating units / Doutorado / Energia Eletrica / Doutor em Engenharia Elétrica

Orientador: Paulo de Barros Correia / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecanica / Made available in DSpace on 2018-08-12T23:08:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Takahashi_Leticia_D.pdf: 1724341 bytes, checksum: 68c46a3326d999920325d0f1d3e21a9d (MD5) Previous issue date: 2008 / Resumo: A reestruturação do setor elétrico brasileiro tem ampliado as oportunidades de livre negocia ção de energia elétrica, particularmente por meio de contratos bilaterais. Estes contratos são realizados, fundamentalmente, entre os agentes geradores, comercializadores e consumidores livres. Com a liberdade de negociação permitida pelo Ambiente de Contratação Livre - ACL, há uma tendência das empresas procurarem por contratos de compra e venda de energia elétrica que permitem adaptar-se às necessidades de mercado, com a incorporação de flexibilidades com relação à demanda e, principalmente, com relação ao preço. Porém, tem exigido, em contrapartida uma maior atenção com o gerenciamento do risco contratual. No Brasil, este risco é agravado pelo fato de não haver propriamente um mercado spot, mas apenas um mercado de curto prazo para liquidação das diferenças entre oferta e demanda, e cujo Preço de Liquidação das Diferenças - PLD apresenta grande volatilidade. Desta forma, o objetivo principal deste trabalho consiste na precificação de contratos flexíveis de energia elétrica, com destaque para os dois tipos usados com maior frequência: contrato-a-termo e contrato de opção. Enquanto os contratos inflexíveis fixam o montante e o preço de energia elétrica para entrega futura, os contratos flexíveis permitem ajustes na determinação da carga de energia a ser entregue em cada intervalo de discretização, dentro de um limite máximo e mínimo de energia especificado. Essas características motivaram a utilização de Programação Dinâmica Estocástica. Além disso, a abordagem proposta busca a eficiêcia nos contratos dentro de um contexto de programação multiobjetivo: maximizar o benefício e minimizar o risco. Conclui-se que as abordagens fixadas com este trabalho podem contribuir para melhorar a gerência do risco contratual das empresas geradoras (impacto de primeira ordem) e reduzir o preço de energia elétrica para o consumidor final (impacto de segunda ordem) / Abstract: The restructuring of the Brazilian electric sector has expanded the opportunities for freedom of electricity trading on the open market, particularly through bilateral contracts. These contracts are accomplished, fundamentally, among generators agents, commercialization agents and free consumers. With the freedom of trading allowed by the Free Contracting Environment, there is a trend by companies seeking contracts for the electric energy purchase and sale that adapt to market needs with the incorporation of flexibility with respect to demand and, particularly, with respect to price. However, it has demanded in return for greater attention to the contractual risk management. In Brazil, this risk is compounded by the fact that there isn't exactly a spot market, but only a short-term market for settlement for the differences between supply and demand, and whose Settlement Price for the Differences, presents great volatility. Thus, the main objective of this work is pricing electricity flexible contracts, with emphasis on the two types used with greater frequency:forward and option contract. While the inflexible contracts fix the electricity amount and price for future delivery, the flexible contracts allow adjustments in determining the electricity load to be delivered at each interval of discretization, within a energy maximum and minimum limit specified. These characteristics motivated the use of Stochastic Dynamic Programming. Moreover, this proposed approach seeks efficiency in the contracts within a multicriteria programming context: maximize the benefit and minimize the risk. We can conclude that approaches used in this work can help improve the contractual risk management of generating companies (impact of the first order) and reduce the electricity price for the final consumer (impact of the second order) / Doutorado / Doutor em Planejamento de Sistemas Energéticos

Orientador: Ana Maria Frattini Fileti / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica / Made available in DSpace on 2018-08-13T11:28:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Pereira_PauloRobertoAlves_D.pdf: 4037300 bytes, checksum: da84be7f1c008bf7d365f44936f53414 (MD5) Previous issue date: 2007 / Resumo: Um grande número de indústrias químicas, bioquímicas e farmacêuticas, utiliza reatores de polimerização em batelada para a produção de polímeros especiais de alto valor agregado. Para tanto, são requeridas ferramentas de controle que forneçam informações confiáveis e otimizem as principais variáveis envolvidas na reação, conferindo propriedades específicas aos polímeros. Para o presente trabalho, adotou-se a reação de polimerização em batelada do metacrilato de metila (MMA) via radicais livres em solução, formando o polimetacrilato de metila (PMMA). O peróxido de benzoíla foi usado como iniciador e o acetato de etila como solvente. Para as etapas da reação do MMA, utilizou-se um modelo matemático fenomenológico conhecido e testado experimentalmente. Para o controle ótimo da temperatura do reator (T), manipulou-se a vazão do líquido de resfriamento (Fcw) e a potência de aquecimento on/off (Q) para o reator em batelada, composto de vidro encamisado, com capacidade para um litro de mistura reacional e um litro de fluido de resfriamento em sua jaqueta. Para a otimização do sistema MMA-PMMA, optou-se pela metodologia IDP (Iterative Dynamic Programming). Desenvolveu-se um programa IDP em Matlab, cuja confiabilidade foi testada com sucesso por um exemplo disponível na literatura especializada. Os resultados mostraram que o programa IDP é capaz de otimizar diferentes características de interesse como a conversão do monômero (Xm), representando um potencial de melhoria econômica. A comparação dos resultados das trajetórias de T e de Fcw obtidos pela otimização off line via IDP, com os resultados experimentais obtidos por Nunes (2004) e Antunes et al. (2005), apresenta comportamentos discrepantes ao longo do tempo. Esta discrepância pode explicar o rendimento experimental de 0,4 para Xm, cujo setpoint para T foi fixado em 63 ºC (336 K) e o seu controle executado pelo modelo PIDFuzzy, contra 0,6 da otimização off line via IDP, que considera os valores de Xm obtidos em cada estágio P para indicar novos setpoints de T. Logo, pode-se inferir que não é o controle de T através de um setpoint fixo que irá permitir um valor máximo de Xm, mas o controle de T para setpoints variáveis em cada estágio de tempo P, definidos pela trajetória de Xm obtida na otimização off line. Esta constatação pode ser considerada a grande contribuição da metodologia IDP para este trabalho. Portanto, pode-se afirmar que o programa IDP desenvolvido é adequado para a otimização off line do processo de polimerização do MMA. / Abstract: A considerable number of chemical, biochemical and pharmaceutical industries, make use of batch polymerization reactors in their processes, mainly to produce polymers with special characteristics and high aggregated value. In order to supply products with high quality standards required by the market, control tools are necessary to provide as fast as possible reliable processes information and at the same time, to optimize the main variables involved in the reaction and attribute special properties to the polymers. This work is concerned with the methyl metacrilate (MMA) free-radical batch solution polymerization reaction, which produces the polymethyl methacrilate (PMMA). Ethyl acetate is used as solvent and benzoyl peroxide as the reaction initiator. To represent the MMA polymerization reaction, a known and experimented phenomenological mathematical model was used. For the reaction optimal temperature (T) control were defined as manipulated variables the inlet cooling water flow rate (Fcw) and the heating power (Q). The equipment is a glass reactor of one liter capacity surrounded by a glass jacket for the heat exchange with the cooling water. To optimize the MMA-PMMA system, a program based on IDP (Iterative Dynamic Programming) technique was developed in Matlab and successfully tested through an example from the specialized literature. The results showed that the IDP program is capable of optimizing different characteristics of interest as the monomer conversion (Xm), and may represent a potential of economic improvement. The comparison between the results of trajectories T and Fcw from the off line optimization via IDP, with the experimental results presented by Nunes (2004) and Antunes et al. (2005), shows discrepant behaviors along the reaction time. This discrepancy may explain the poor experimental value of 0.4 for Xm, once the set point for T was set up in 336 K and its control performed by a PID-Fuzzy model during the runs, against a value of 0.6 for Xm from the off line optimization trough IDP program, which suggests new set points based on the results of Xm for each stage P. Therefore, it is possible to affirm that the use of a fixed set point to control T during the reaction probably will not lead the reaction to a maximum value of Xm, but the use of variable set points for each time stage P, according to off line optimization results for Xm. This description may be considered the major contribution from the IDP methodology for this work. Therefore, the program IDP developed in this work can be considered suitable for the off line optimization of MMA polymerization reaction. / Doutorado / Sistemas de Processos Quimicos e Informatica / Doutor em Engenharia Química