Made available in DSpace on 2016-08-10T10:40:24Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Davi Taveira Alencar Alarcao.pdf: 944757 bytes, checksum: 30d55936bd0acaff3d7ecf1816fe22f5 (MD5) Previous issue date: 2015-02-07 / The classroom assignment problem at universities consist in distributing classes scheduled for the appropriate rooms, respecting the requirements in each situation. The objective of this work is to improve the process of allocation of classroom PUC Goiás. The tests were performed with real data from the PUC Goiás for a quantitative of 5116 classes into 312 classrooms. As a result, we solved the problem in approximately 34 minutes and the solution quality was compared both with manual designation usually applied by the institution, which takes a month and a half, as with the results found in Ribeiro (2012). / O problema de designação de salas de aula em Universidades consiste em distribuir turmas programadas para as devidas salas, respeitando os requisitos estabelecidos em cada situação. O objetivo deste trabalho é o de melhorar o processo de alocação de salas de aula da PUC Goiás. Os testes foram realizados com dados reais da PUC Goiás para um quantitativo de 5116 turmas em 312 salas de aula. Como resultados, resolvemos o problema em aproximadamente 34 minutos e comparamos a qualidade da solução tanto com a designação manual usualmente realizada pela Instituição, a qual leva um mês e meio, quanto com os resultados encontrados em Ribeiro (2012).

Transformadores de potência representam um grande volume de investimento em sistemas de transmissão e distribuição. Falhas em transformadores têm um alto impacto econômico na exploração de uma rede. O parâmetro mais importante e que define a vida útil de isolação de um transformador é a temperatura do ponto mais quente de seus enrolamentos. O trabalho analisa dois modelos térmicos de transformadores de potência. Eles nos permitem calcular as temperaturas do óleo no topo e na parte inferior e a temperatura do ponto quente no enrolamento. Ambos os modelos são baseados em circuitos elétricos a parâmetros concentrados. O primeiro é uma proposta de Susa, que envolve a solução de dois circuitos elétricos acoplados. Já Tang sugere um segundo modelo, que consiste em um circuito elétrico de três nós. O principal objetivo deste trabalho é a obtenção dos parâmetros térmicos de ambos os modelos baseados em temperaturas medidas para uma determinada carga. Duas abordagens diferentes de otimização serão avaliadas: uma mono objetivo e outra multi objetivo. A segunda oferece-nos uma análise de sensibilidade de parâmetros do modelo. Ambos os métodos de otimização foram utilizadas para obter os parâmetros térmicos de um transformador de potência 250 MVA resfriamento ONAN (Óleo Natural, Ar Natural). Os parâmetros obtidos do modelo térmico são então utilizadas para outras curvas de carga e também são comparadas com a norma IEEE C57.91 1995 com boa precisão. / Power transformers represent a large amount of investment in transmission and distribution systems. Faults in transformers have a high economic impact in the operation of a network. One of the most important parameters that govern the life of transformers is its hotspot temperature, which defines the loss of life of the equipament. The work analyzes two thermal models for a power transformer. They allow us to calculate the top oil temperature, the bottom oil temperature and the hotspot temperature of power transformers. Both models are based on lumped parameters. The first one is proposed by Susa, and involves the solution of two coupled electrical circuits. Tang suggests the second one, which consists on an electric circuit of three nodes to be solved. The main objective of this work is to obtain the thermal lumped parameters of both models based on measured temperatures for a given load curve. Two different approaches will be adopted: a mono-objective optimization and a multiobjective optimization. The second one provides us a sensitivity analysis of the model parameters. Both optimization methods were used to obtain the thermal lumped parameters in a 250 MVA ONAN power transformer. The obtained parameters of the thermal model are then used for other load curves and compared with the guide IEEE C57.91 1995 with good accuracy.

O problema abordado nesta pesquisa consiste na distribuição de água em redes urbanas para o atendimento de demandas conhecidas, com o objetivo de minimizar o custo da energia elétrica necessária para o funcionamento de bombas hidráulicas. As bombas hidráulicas são utilizadas para captar água de poços artesianos ou estações de tratamento de água para abastecer reservatários distribuídos por bairros de uma cidade, de onde a população será atendida por força gravitacional. Como o custo da energia elétrica varia ao longo do dia, se faz necessário um planejamento do funcionamento das bombas para que não sejam ligadas nos horários em que a energia elétrica é mais cara. O problema de planejamento de estoque de água em reservatórios (PPEAR) consiste em decidir em quais períodos ou frações dos períodos do horizonte de planejamento as bombas hidráulicas que abastecem os reservatórios devem permanecer ligadas e em quais períodos ou frações dos períodos deve haver transporte de água entre os reservatórios para que a demanda de cada reservatório seja atendida em cada período e sejam respeitados os níveis mínimos e máximos de água nos reservatórios. Uma solução heurística para resolver o PPEAR é proposta e analisada por comparação com as soluções obtidas pelo método de enumeração implícita. Resultados computacionais comprovam a eficiência da abordagem, tanto pela qualidade das soluções como pelo baixo tempo de resposta / The problem focused in this study consists of reducing the eletrical energy cost necessary to the operation of hydraulic pumps. The hydraulic pumps are used to catch water from artesians wells or Water Treatment Station to supply tanks which are located in districts in a city, from which the population will be supplied by gravitational force. As the cost of electrical energy varies along the day, a schedule of the pumps run is necessary to avoid that they are not turned in the periods when the energy cost is more expensive. The problem of water stock schedule in tanks (WSST) consists of deciding in which periods or parts of them of the horizon planning the hydraulic pumps have to put on, and in which periods or parts of them should transfer water among the tanks so that the demand of each tank is met for each period and lower and upper limits of water shouldn\'t be violated. A heuristic solution is proposed and analyzed by comparing its solutions with the solutions obtained by the branch and bound method. Computational experiments show the efficiency of the heuristic

Transformadores de potência representam um grande volume de investimento em sistemas de transmissão e distribuição. Falhas em transformadores têm um alto impacto econômico na exploração de uma rede. O parâmetro mais importante e que define a vida útil de isolação de um transformador é a temperatura do ponto mais quente de seus enrolamentos. O trabalho analisa dois modelos térmicos de transformadores de potência. Eles nos permitem calcular as temperaturas do óleo no topo e na parte inferior e a temperatura do ponto quente no enrolamento. Ambos os modelos são baseados em circuitos elétricos a parâmetros concentrados. O primeiro é uma proposta de Susa, que envolve a solução de dois circuitos elétricos acoplados. Já Tang sugere um segundo modelo, que consiste em um circuito elétrico de três nós. O principal objetivo deste trabalho é a obtenção dos parâmetros térmicos de ambos os modelos baseados em temperaturas medidas para uma determinada carga. Duas abordagens diferentes de otimização serão avaliadas: uma mono objetivo e outra multi objetivo. A segunda oferece-nos uma análise de sensibilidade de parâmetros do modelo. Ambos os métodos de otimização foram utilizadas para obter os parâmetros térmicos de um transformador de potência 250 MVA resfriamento ONAN (Óleo Natural, Ar Natural). Os parâmetros obtidos do modelo térmico são então utilizadas para outras curvas de carga e também são comparadas com a norma IEEE C57.91 1995 com boa precisão. / Power transformers represent a large amount of investment in transmission and distribution systems. Faults in transformers have a high economic impact in the operation of a network. One of the most important parameters that govern the life of transformers is its hotspot temperature, which defines the loss of life of the equipament. The work analyzes two thermal models for a power transformer. They allow us to calculate the top oil temperature, the bottom oil temperature and the hotspot temperature of power transformers. Both models are based on lumped parameters. The first one is proposed by Susa, and involves the solution of two coupled electrical circuits. Tang suggests the second one, which consists on an electric circuit of three nodes to be solved. The main objective of this work is to obtain the thermal lumped parameters of both models based on measured temperatures for a given load curve. Two different approaches will be adopted: a mono-objective optimization and a multiobjective optimization. The second one provides us a sensitivity analysis of the model parameters. Both optimization methods were used to obtain the thermal lumped parameters in a 250 MVA ONAN power transformer. The obtained parameters of the thermal model are then used for other load curves and compared with the guide IEEE C57.91 1995 with good accuracy.

The application offloading problem for Mobile Cloud Computing aims at improving the mobile user experience by leveraging the resources of the cloud. The execution of the mobile application is offloaded to the cloud, saving energy at the mobile device or speeding up the execution of the application. We improve the accuracy and performance of application offloading solutions in three main directions. First, we propose a novel fine-grained application model that supports complex module dependencies such as sequential, conditional and parallel module executions. The model also allows for multiple offloading decisions that are tailored towards the current application, network, or user contexts. As a result, the model is more precise in capturing the structure of the application and supports more complex offloading solutions. Second, we propose three cost models, namely, average-based, statistics-based and interval-based cost models, defined for the proposed application model. The average-based approach models each module cost by the expected cost value, and the expected cost of the entire application is estimated considering each of the three module dependencies. The novel statistics-based cost model employs Cumulative Distribution Function (CDFs) to represent the costs of the modules and of the mobile application, which is estimated considering the cost and dependencies of the modules. This cost model opens the doors for new statistics-based optimization functions and constraints whereas the state of the art only support optimizations based on the average running cost of the application. Furthermore, this cost model can be used to perform statistical analysis of the performance of the application in different scenarios such as varying network data rates. The last cost model, the interval-based, represents the module costs via intervals in order to addresses the cost uncertainty while having lower requirements and computational complexity than the statistics-based model. The cost of the application is estimated as an expected maximum cost via a linear optimization function. Finally, we present offloading decision algorithms for each cost model. For the average-based model, we present a fast optimal dynamic programming algorithm. For the statistics-based model, we present another fast optimal dynamic programming algorithm for the scenario where the optimization function meets specific properties. Finally, for the interval-based cost model, we present a robust formulation that solves a linear number of linear optimization problems. Our evaluations verify the accuracy of the models and show higher cost savings for our solutions when compared to the state of the art.

O problema abordado nesta pesquisa consiste na distribuição de água em redes urbanas para o atendimento de demandas conhecidas, com o objetivo de minimizar o custo da energia elétrica necessária para o funcionamento de bombas hidráulicas. As bombas hidráulicas são utilizadas para captar água de poços artesianos ou estações de tratamento de água para abastecer reservatários distribuídos por bairros de uma cidade, de onde a população será atendida por força gravitacional. Como o custo da energia elétrica varia ao longo do dia, se faz necessário um planejamento do funcionamento das bombas para que não sejam ligadas nos horários em que a energia elétrica é mais cara. O problema de planejamento de estoque de água em reservatórios (PPEAR) consiste em decidir em quais períodos ou frações dos períodos do horizonte de planejamento as bombas hidráulicas que abastecem os reservatórios devem permanecer ligadas e em quais períodos ou frações dos períodos deve haver transporte de água entre os reservatórios para que a demanda de cada reservatório seja atendida em cada período e sejam respeitados os níveis mínimos e máximos de água nos reservatórios. Uma solução heurística para resolver o PPEAR é proposta e analisada por comparação com as soluções obtidas pelo método de enumeração implícita. Resultados computacionais comprovam a eficiência da abordagem, tanto pela qualidade das soluções como pelo baixo tempo de resposta / The problem focused in this study consists of reducing the eletrical energy cost necessary to the operation of hydraulic pumps. The hydraulic pumps are used to catch water from artesians wells or Water Treatment Station to supply tanks which are located in districts in a city, from which the population will be supplied by gravitational force. As the cost of electrical energy varies along the day, a schedule of the pumps run is necessary to avoid that they are not turned in the periods when the energy cost is more expensive. The problem of water stock schedule in tanks (WSST) consists of deciding in which periods or parts of them of the horizon planning the hydraulic pumps have to put on, and in which periods or parts of them should transfer water among the tanks so that the demand of each tank is met for each period and lower and upper limits of water shouldn\'t be violated. A heuristic solution is proposed and analyzed by comparing its solutions with the solutions obtained by the branch and bound method. Computational experiments show the efficiency of the heuristic

La chaine d’approvisionnement énergétique a fortement évolué aux cours des 20 dernières années. La libéralisation des marchés de l’électricité et les nouvelles technologies ont fortement influencé la manière d’envisager la production et la transmission d’électricité. Les modèles mathématiques classiques utilisés dans les problèmes lié à l’énergie ont besoin d’être revus pour intégrer les contraintes pratiques modernes.Un problème classique pour un Compagnie Génératrice (CG) est le problème de Unit Commitment (UC) qui consiste à établir un plan de production pour une demande en électricité connue. Lorsque ce problème fut considéré, le prix de l’électricité et la demande étaient relativement simple à estimer comme une seule CG nationale avait le monopole du marché. Ce problème a été étudié de manière extensive en utilisant de la Programmation Mathématique (PM). Aujourd’hui, le prix de l’électricité est relativement volatile à cause de l’introduction de marchés dérégulés et la demande du marché est répartie entre plusieurs CGs en compétition sur divers marchés. Une CG ne peut se limiter à considérer un problème de UC seul pour envisager sa production. Il y a un besoin d’intégrer les incertitudes liées au marché de l’électricité et aux quantités à produire aux modèles utilisés pour qu’une CG puisse établir un plan de production rentable.La technologie a aussi permis d’envisager de nouveaux concept tel que les Micro-Grilles (MGs). Une MG est composée d’un ensemble de consommateurs reliés à travers un réseau de transmission, possédant des générateurs d’électricité et optimisant leur consommation interne. Ce concept est possible grâce à l’utilisation croissante d’énergies renouvelables locales ainsi que l’utilisant croissante d’appareils interconnectés. Cependant, étant donné que les énergies renouvelables ont un faible rendement, sont intermittentes et que les appareils de stockage d’énergie sont encore peu efficaces, les MGs ne peuvent pas envisager d’être pleinement autonome en électricité. Il y a donc une nécessité d’avoir un fournisseur d’électricité externe pour avoir suffisamment d’électricité disponible à tout moment. Une CG jouant le rôle de fournisseur auprès d’une MG fait face énormément d’incertitude concernant la demande à cause de la gestion interne de la MG sur laquelle elle n’a pas de contrôle.Dans cette thèse, des problèmes d’optimisation intégrant de nouvelles contraintes modernes liés à l’approvisionnement énergétique sont étudiés via la PM. Plusieurs problèmes considèrant des interactions entre plusieurs acteurs sont modélisés via des formulations bi-niveau. Nous illustrons comment les difficultés liées aux contraintes modernes peuvent être exploitées pour obtenir des propriétés permettant de reformuler les problèmes étudiés en formulation linéaire en nombre entiers. Des heuristiques performantes sont obtenus à partir des formulations exactes dont certaines sont applicables à des problèmes plus généraux. Une analyse extensive de la performance des méthodes de résolution ainsi que de l’influence des contraintes modernes sont présentées dans diverses expériences numériques. / Doctorat en Sciences / info:eu-repo/semantics/nonPublished

A multi-commodity flow problem consists of moving several commodities from their respective sources to their sinks through a network where each edge has different costs and capacity constraints. This paper explores different linear programming algorithms and their performance regarding finding an optimal solution for multi-commodity flow problems. By testing several of different network constraints, we examine which algorithms are most suitable for specific network and problem structures. Furthermore, we implement our own multi-commodity solver and compare its performance against state-of-the-art linear programming solvers. The results show that for the methods we tested it is difficult to discern which class of linear programming methods are optimal solvers for multi-commodity flow problems and that their performance depends on how the network and commodities are structured.

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