Made available in DSpace on 2016-03-15T19:38:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Agostinho Benigno Monteiro Gutierrez.pdf: 1771214 bytes, checksum: b247e1232736a440c8348a9a5765749a (MD5) Previous issue date: 2007-09-19 / Fundo Mackenzie de Pesquisa / Evolutionary strategies normally use the Gaussian distributions in order to control the mutations over real values. Since there are other kinds of distributions in nature and in mathematics, such as those of Cauchy, Lévy and S-Lévy, in addition to several stable distributions, it seems a natural step to extend the standard approach, by using an algorithm that would be based upon other existing distributions, or that would even allow the choice of a stable distribution in a self-adaptive way. Such an idea is briefly sketched herein, in the context of populations of individuals that evolve towards the minimum of a test function (namely, the n-dimensional Rastrigin, Rosenberg, Griewangk and Schwefel functions) by means of evolutionary strategies, whose mutations are guided by eight types of specific types of distributions and by a self-adaptive scheme over a subset of the possible stable distributions. During the evolution of the experiment a remarkable influence on the right choice of the distribution family can be noted related to the search for the global minimum of a test function. This is due to the diversity used in the form of distribution: asymmetric and long tale (Lévy) and symmetric with various type of tale on the others. The choice of the type of distribution occurs determining four parameters properly: stability rate, asymmetric, scale and position. The choice of the type of distribution occurs determining if the four parameters above mentiones are part of the chromosome that also contains the possible coordinates of the global minimum that will be mutated according to the chosen distribution. Having applied this different mutation in the evolutionary process will lead to the global minimum of the chosen test function. The results indicate that the combined use of stable distribution controlling the mutations of the coordinates can result in a performance improvement regarding the convergence and consequent determination of the solution, when applied to spatially constrained benchmark functions. / Usualmente, as estratégias evolutivas utilizam as distribuições Gaussianas para governar as mutações sobre valores reais. Já que na natureza e na matemática existem outros tipos de distribuições, tais como de Cauchy, de Lévy e de S-Lévy, além de uma infinidade de distribuições estáveis, é razoável se pensar em expandir a abordagem tradicional, utilizando-se um algoritmo baseado em outras distribuições existentes, ou mesmo que possibilite a escolha de uma distribuição estável, de forma auto-adaptativa. Esta idéia é aqui ilustrada, no contexto de populações de indivíduos que evoluem em busca do mínimo de uma função de teste (no caso, a função de Rastrigin, vale de Rosenberg, Griewangk e Schwefel em n-dimensões) através de estratégias evolutivas cujas mutações são guiadas por oito tipos específicos de distribuições e de um esquema auto-adaptativo em um subconjunto das distribuições estáveis. Durante a evolução dos experimentos observa-se uma forte influência da escolha adequada da família de distribuição na correlação da busca do mínimo global na função de teste. Este fato se deve a diversidade utilizada na forma da distribuição: assimétrica e cauda longa (Lévy) e simétrica com vários tipos de cauda nas demais. A escolha do tipo de distribuição ocorre determinando-se adequadamente quatro parâmetros: Índice de estabilidade (α), assimétrico (β), escala (ϒ) e posição (δ). A escolha do tipo de distribuição ocorre determinando-se os quatro parâmetros acima que fazem parte do cromossomo que também contém as possíveis coordenadas do ponto de mínimo global que seram mutadas com base distribuição escolhida. Com aplicação desta mutação diferenciada no processo evolutivo chegasse ao mínimo global da função de teste escolhida. Os resultados indicaram que a utilização conjunta de distribuições estáveis governando as mutações das coordenadas podem acarretar uma melhora de desempenho com respeito à convergência e conseqüente determinação da solução, quando aplicadas sobre funções de teste delimitadas espacialmente.

Submitted by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2014-11-28T12:18:45Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Camila Soares Barbosa - 2013.pdf: 840210 bytes, checksum: a7c84142e9c6b7a669f16d9057771acf (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2014-11-28T13:14:26Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Camila Soares Barbosa - 2013.pdf: 840210 bytes, checksum: a7c84142e9c6b7a669f16d9057771acf (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Made available in DSpace on 2014-11-28T13:14:26Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Camila Soares Barbosa - 2013.pdf: 840210 bytes, checksum: a7c84142e9c6b7a669f16d9057771acf (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Previous issue date: 2013-11-22 / One of the main challenges in Dynamic Spectrum Selection for Cognitive Radios is the choice of the frequency range for each transmission. This choice should minimize interference with legacy devices and maximize the discovering opportunities or white spaces. There are several solutions to this issue, and Reinforcement Learning algorithms are the most successful. Among them stands out the Q-Learning whose weak point is the parameterization, since adjustments are needed in order to reach successfully the proposed objective. In that sense, this work proposes an algorithm based on evolutionary strategy and presents the main characteristics adaptability to the environment and fewer parameters. Through simulation, the performance of the Q-Learning and the proposal of this work were compared in different scenarios. The results allowed to evaluate the spectral efficiency and the adaptability to the environment. The proposal of this work shows promising results in most scenarios. / Um dos principais desafios da Seleção Dinâmica de Espectro em Rádios Cognitivos é a escolha da faixa de frequência para cada transmissão. Essa escolha deve minimizar a interferência em dispositivos legados e maximizar a descoberta das oportunidades ou espaços em branco. Há várias soluções para essa questão, sendo que algoritmos de Aprendizado por Reforço são as mais bem sucedidas. Entre eles destaca-se o Q-Learning, cujo ponto fraco é a parametrização, uma vez que ajustes são necessários para que se alcance, com sucesso, o objetivo proposto. Nesse sentido, este trabalho propõe um algoritmo baseado em Estratégia Evolutiva e apresenta como características principais a adaptabilidade ao ambiente e a menor quantidade de parâmetros. Através de simulação, o desempenho do Q-Learning e da proposta deste trabalho foram comparados em diversos cenários. Os resultados obtidos permitiram avaliar a eficiência espectral e a adaptabilidade ao ambiente. A proposição deste trabalho apresentou resultados promissores na maioria dos cenários.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / This work presents three evolutionary strategies to solve the problem of scheduling a given set of n jobs to m identical parallel machines with the objective of minimizing makespan. There is a sequence dependent setup times. We also compares our method with two other well succeeded heuristics, one is a tabu search based heuristic and the second is a memetic approach, which combines a population-based method with local search procedures. As benchmarks for smallsized instances, optimal values are used provide by a dichotomous search. For larger instances, the comparisons try to show the robust behavior in solution quality as well as in computational effort of our evolutionary strategy. / Este trabalho propõe três estratégias evolutivas para resolver o problema de seqüenciamento de n tarefas em m máquinas paralelas idênticas, buscando minimizar o tempo máximo de finalização (makespan). São considerados tempos de preparação dependentes da seqüência. Os métodos propostos são comparados com outras duas heurísticas de qualidade comprovada, uma baseada em Busca Tabu e outra baseada em Algoritmos Meméticos. Para algumas instâncias de pequeno porte, comparações são feitas com o valor ótimo obtido através de uma busca dicotômica. Para instâncias maiores, as comparações demonstram a robustez e a boa qualidade das soluções encontradas pelas estratégias evolutivas através da comparação com as outras heurísticas.

Neste trabalho, é proposta uma metodologia para estimar o estado de um sistema elétrico de potência (SEPs) durante variações de tensão de curta duração (VTCDs) causadas por faltas elétricas nas linhas que compõem a rede elétrica avaliada. Para cumprir esta meta, são utilizados os valores registrados nos equipamentos de medição instalados nas redes elétricas. Na realidade, existem poucos equipamentos nas redes elétricas devido aos custos elevados dos medidores de qualidade de energia elétrica (QEE). Embora estes custos tenham diminuído nos últimos anos, ainda é inviável a utilização de um número suficiente de medidores para garantir a monitoração de toda a rede, por tornar-se muito oneroso. Esta realidade constitui um desafio para se desenvolver técnicas que permitam, a partir de um pequeno número de pontos de monitoração, determinar os locais de faltas e estimar os valores das VTCDs em todas as barras que compõem um sistema elétrico. Como contribuição à solução destes problemas, esta tese propõe a utilização do algoritmo denominado Estratégias Evolutivas (EEs), que integra a família dos Algoritmos Evolutivos. Tal algoritmo mostrou ser viável por sua facilidade de implementação e rapidez de resposta na busca de uma solução dentro de um vasto espaço de soluções. As EEs, nesta tese, são utilizadas para se determinar: o local de falta, tipo de falta e impedância de falta, que caracterizam um indivíduo, de forma que as tensões resultantes nas barras monitoradas sejam as mais próximas possíveis das medições realizadas. Para alcançar esse objetivo, inicialmente se constrói uma população inicial de indivíduos que representam alternativas de solução do problema. Em seguida, uma parte destes indivíduos será submetida a mutação e recombinação para então serem selecionados os indivíduos que sobreviverão na geração futura. Este processo iterativo é realizado até que se encontre uma solução o mais próximo da procurada. Cada indivíduo é avaliado através de função objetivo, que representa o erro quadrático entre os valores medidos e os valores calculados. Para este cálculo, é necessário simular um curto-circuito com as características do indivíduo avaliado com base em informações da rede bem como dos valores das tensões provenientes dos medidores. A partir da determinação das características da falta, é feita a estimação dos valores das tensões em toda a rede levando à avaliação das VTCDs. Uma vez atingido este objetivo, é possível, por exemplo, determinar indicadores de qualidade associados às VTCDs, como o SARFI (System Average RMS Frequency Index), determinar as áreas mais propensas a causar as VTCDs e elaborar planos de manutenção preventiva. Foram implementados dois algoritmos que calculam o número mínimo de medidores e os locais onde estes devem ser instalados. O primeiro algoritmo tem a finalidade de garantir o monitoramento de toda a rede em relação às VTCDs enquanto o segundo garante o menor erro de estimação de VTCDs nas barras onde não se têm medidores instalados. A referida metodologia pode ser aplicada em redes radiais ou em malha, sendo inicialmente aplicada em sistemas de pequeno porte (redes de 14 e 30 barras do IEEE) com intuito de verificar a capacidade do algoritmo. Foram então simuladas redes de maior complexidade, por meio de testes em redes de 57 barras e 118 barras do IEEE. Para avaliar a eficiência da metodologia desenvolvida foi feita uma comparação com outra metodologia de otimização baseada em Algoritmos Genéticos (AGs). / A methodology is herein proposed to estimate Short Duration Voltage Variation (SDVV) in electric power systems, caused by electrical faults. To attain this target, values recorded by measurement equipment in specific sites are used. In fact, there are few power quality meters installed in power networks, due to the high cost of such meters. Although these costs have decreased in recent years, the installation of a sufficient number of meters to ensure monitoring the entire network is still unfeasible. This reality poses a challenge to developing techniques that, with a small number of monitoring points, allow the determination of fault locations and estimation of SDVV values in specified buses. As contribution this thesis proposes an algorithm called Evolutionary Strategies (ESE), which integrates the group of evolutionary algorithms. This algorithm can be easily implemented and finds a solution within a wide solution space. The ESE determines the fault location, fault type and fault impedance, that characterize an individual, so that the resulting voltages on monitored buses are as close as possible to the measured ones. An initial population is generated as alternative solutions to the problem. Some of the individuals in the population will be submitted to mutation and recombination operators. Individuals are then selected to the future generation. An iterative process is carried out to determine a solution as close as possible to the desired one. Each individual is evaluated by the objective function, which represents the quadratic error between the measured and calculated values. This calculation is based on short circuit calculation related to the evaluated individual and from information of voltage values gathered from power quality meters. Voltage values in specific network buses can then be determined to monitor their corresponding SDVV values. This allows, for example, determining quality indicators associated to the SDVV, such as the System Average RMS Frequency Index (SARFI), to evaluate sensitive areas, i.e. which are prone to cause SDVVs and to develop plans for preventive maintenance. Two algorithms that calculate the minimum number of meters and their locations have been implemented. The first algorithm aims to ensure monitoring the entire network regarding SDVVs, while the second algorithm ensures the smallest error of SDVV estimation in buses where no meters are installed. This methodology can be applied to meshed or radial networks. It was initially implemented in small networks (IEEE 14 and 30 buses) with the purpose of verifying the ability of algorithm. In sequence the methodology was applied to more complex networks (IEEE 57 and 118 buses). To assess the efficiency of the methodology a comparison with other optimization methodology based on Genetic Algorithms (GA) was carried out.

Neste trabalho, é proposta uma metodologia para estimar o estado de um sistema elétrico de potência (SEPs) durante variações de tensão de curta duração (VTCDs) causadas por faltas elétricas nas linhas que compõem a rede elétrica avaliada. Para cumprir esta meta, são utilizados os valores registrados nos equipamentos de medição instalados nas redes elétricas. Na realidade, existem poucos equipamentos nas redes elétricas devido aos custos elevados dos medidores de qualidade de energia elétrica (QEE). Embora estes custos tenham diminuído nos últimos anos, ainda é inviável a utilização de um número suficiente de medidores para garantir a monitoração de toda a rede, por tornar-se muito oneroso. Esta realidade constitui um desafio para se desenvolver técnicas que permitam, a partir de um pequeno número de pontos de monitoração, determinar os locais de faltas e estimar os valores das VTCDs em todas as barras que compõem um sistema elétrico. Como contribuição à solução destes problemas, esta tese propõe a utilização do algoritmo denominado Estratégias Evolutivas (EEs), que integra a família dos Algoritmos Evolutivos. Tal algoritmo mostrou ser viável por sua facilidade de implementação e rapidez de resposta na busca de uma solução dentro de um vasto espaço de soluções. As EEs, nesta tese, são utilizadas para se determinar: o local de falta, tipo de falta e impedância de falta, que caracterizam um indivíduo, de forma que as tensões resultantes nas barras monitoradas sejam as mais próximas possíveis das medições realizadas. Para alcançar esse objetivo, inicialmente se constrói uma população inicial de indivíduos que representam alternativas de solução do problema. Em seguida, uma parte destes indivíduos será submetida a mutação e recombinação para então serem selecionados os indivíduos que sobreviverão na geração futura. Este processo iterativo é realizado até que se encontre uma solução o mais próximo da procurada. Cada indivíduo é avaliado através de função objetivo, que representa o erro quadrático entre os valores medidos e os valores calculados. Para este cálculo, é necessário simular um curto-circuito com as características do indivíduo avaliado com base em informações da rede bem como dos valores das tensões provenientes dos medidores. A partir da determinação das características da falta, é feita a estimação dos valores das tensões em toda a rede levando à avaliação das VTCDs. Uma vez atingido este objetivo, é possível, por exemplo, determinar indicadores de qualidade associados às VTCDs, como o SARFI (System Average RMS Frequency Index), determinar as áreas mais propensas a causar as VTCDs e elaborar planos de manutenção preventiva. Foram implementados dois algoritmos que calculam o número mínimo de medidores e os locais onde estes devem ser instalados. O primeiro algoritmo tem a finalidade de garantir o monitoramento de toda a rede em relação às VTCDs enquanto o segundo garante o menor erro de estimação de VTCDs nas barras onde não se têm medidores instalados. A referida metodologia pode ser aplicada em redes radiais ou em malha, sendo inicialmente aplicada em sistemas de pequeno porte (redes de 14 e 30 barras do IEEE) com intuito de verificar a capacidade do algoritmo. Foram então simuladas redes de maior complexidade, por meio de testes em redes de 57 barras e 118 barras do IEEE. Para avaliar a eficiência da metodologia desenvolvida foi feita uma comparação com outra metodologia de otimização baseada em Algoritmos Genéticos (AGs). / A methodology is herein proposed to estimate Short Duration Voltage Variation (SDVV) in electric power systems, caused by electrical faults. To attain this target, values recorded by measurement equipment in specific sites are used. In fact, there are few power quality meters installed in power networks, due to the high cost of such meters. Although these costs have decreased in recent years, the installation of a sufficient number of meters to ensure monitoring the entire network is still unfeasible. This reality poses a challenge to developing techniques that, with a small number of monitoring points, allow the determination of fault locations and estimation of SDVV values in specified buses. As contribution this thesis proposes an algorithm called Evolutionary Strategies (ESE), which integrates the group of evolutionary algorithms. This algorithm can be easily implemented and finds a solution within a wide solution space. The ESE determines the fault location, fault type and fault impedance, that characterize an individual, so that the resulting voltages on monitored buses are as close as possible to the measured ones. An initial population is generated as alternative solutions to the problem. Some of the individuals in the population will be submitted to mutation and recombination operators. Individuals are then selected to the future generation. An iterative process is carried out to determine a solution as close as possible to the desired one. Each individual is evaluated by the objective function, which represents the quadratic error between the measured and calculated values. This calculation is based on short circuit calculation related to the evaluated individual and from information of voltage values gathered from power quality meters. Voltage values in specific network buses can then be determined to monitor their corresponding SDVV values. This allows, for example, determining quality indicators associated to the SDVV, such as the System Average RMS Frequency Index (SARFI), to evaluate sensitive areas, i.e. which are prone to cause SDVVs and to develop plans for preventive maintenance. Two algorithms that calculate the minimum number of meters and their locations have been implemented. The first algorithm aims to ensure monitoring the entire network regarding SDVVs, while the second algorithm ensures the smallest error of SDVV estimation in buses where no meters are installed. This methodology can be applied to meshed or radial networks. It was initially implemented in small networks (IEEE 14 and 30 buses) with the purpose of verifying the ability of algorithm. In sequence the methodology was applied to more complex networks (IEEE 57 and 118 buses). To assess the efficiency of the methodology a comparison with other optimization methodology based on Genetic Algorithms (GA) was carried out.

Made available in DSpace on 2016-08-17T14:52:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Aniceto_de_Deus_Pereira_Neto.pdf: 1168768 bytes, checksum: adc4488efe00f3201345ff8a783ac6bb (MD5) Previous issue date: 2008-07-25 / The restructuring and deregulation of electricity markets has caused signi¯cant changes in electrical power systems in several countries. This process has result in a market-based competition by creating an open market environment. In this new environment each generation company runs the Unit Commitment to maximize their pro¯ts, and have no obligation to meet the energy and spinning reserve demands, as happened in the past. With this new structure, the Unit Commitment problem has received special attention, since generation companies in actual model always seek the maximum pro¯t without concern to serve all demands. On the other hand, there is the system operator, which always seeks to optimize overall system at the lowest cost. So, there are two di®erent situations into this competitive market environment: generators seeking the maximum bene¯t without concern to the system security operating, and independent system operator seeking always operate the system safely and at less cost. This work presents the mathematical models and the solution Unit Commitment problem, which was implemented considering two view points: the generation companies and the system independent operator views. Moreover, an auction model is extended to PRD in a horizon of 24 hours. This auction model simulates the interaction between generators and system operator to meet demands and security of the system. The idea is to stimulate the players to o®er products to energy (primary) and reserve (Ancilar Service) markets using only prices o®ered by market operator for each product. This iterative process is ¯nalized when generators supply su±cient to meet demand, and not cause any violation on °ow limits in transmission lines. The solution method proposed for Unit Commitment is based on evolution strategies and Lagrange Relaxation, resulting in a robust hybrid algorithm. The method have been validated in a test system composed of 6 buses, 7 transmission lines and 10 generating units. The results showed the e±ciency of the hybrid model proposed, which was able to solve the unit commitment problem in its various models considered here. / A reestruturação dos mercados de energia elétrica provocou mudanças significativas nos sistemas elétricos de potência de diversos países. Neste novo ambiente, cada empresa de geração executa individualmente o Pré-Despacho para maximizar seus benefícios financeiros, e não têm a obrigação em atender suas demandas de potência e reserva girante, como acontecia no modelo tradicional. Por outro lado existe o operador do sistema, o qual sempre busca a otimização global do sistema ao menor custo. Assim, têm-se duas situações distintas neste ambiente competitivo: os geradores buscando o máximo benefício sem preocupação com a segurança operativa do sistema, e o operador independente buscando sempre operar o sistema de forma segura e ao menor custo. Este trabalho apresenta as modelagens matemáticas e a solução do Pré- Despacho executado sob os dois pontos de vista: dos agentes de geração e do operador independente do sistema. Além do mais, um modelo de leilão é estendido para o PRD num horizonte de 24 horas. Este modelo simula a interação entre os agentes de geração e o operador do sistema na busca por uma solução única que concilie o interesse de ambos. A idéia é estimular os agentes geradores a ofertarem os produtos para os mercados de energia (primário) e de reserva (Serviço Ancilar) mediante oferta de preços pelo operador do mercado para os respectivos produtos. Esse procedimento iterativo é finalizado quando a oferta dos geradores for suficiente para atender completamente a demanda e, não provocar violações em nenhum limite de fuxos na malha de transmissão. O método de solução proposto para o Pré-Despacho é baseado em estratégias evolutivas e Relaxação de Lagrange, resultando em um modelo híbrido robusto. Os modelos e técnicas foram validados em um sistema teste composto por 6 barras, 7 linhas de transmissão e 10 unidades geradoras. Os resultados obtidos demonstraram a eficiência do método de solução, o qual se mostrou capaz de resolver o problema de Pré-Despacho nas suas diversas modelagens utilizadas.