Uma das aplicações mais importantes da análise de sistemas no planejamento de recursos hídricos diz respeito à determinação de estratégias operacionais de sistemas de múltiplos reservatórios, elementos indispensáveis aos aproveitamentos hídricos, cuja operação é alvo de análises que podem envolver muitas restrições e variáveis de decisão. Fica evidenciada, portanto, a necessidade de a operação destes ser otimizada, propiciando assim, o seu melhor aproveitamento, com o menor custo para a sociedade. A presente pesquisa estuda a operação otimizada de um sistema de reservatórios destinado a geração de energia elétrica, usando um modelo híbrido composto de algoritmos genéticos e o SIMPLEX de Nelder e Mead acoplado à programação linear sucessiva. Em conformidade com a recente proposta de Reis et al. (2005), o problema de otimização é resolvido através da decomposição em subproblemas seqüenciais independentes relativos a cada estágio de operação, conectados entre si por supor que os volumes dos reservatórios no final de cada estágio correspondam ao estado do sistema no início do estágio subseqüente. Para estimular a utilização mais eficiente dos volumes armazenados, no suprimento das demandas hídricas dos estágios futuros, são aplicados fatores de redução de custo (FRCs) sobre os volumes armazenados remanescentes no final de cada estágio / One of the most important uses for system analysis in water resources planning is the determination of the operational strategy for multiple reservoir systems, fundamental to better water supply, whose operation is the purpose of analysis that may involve many operation constraints and decision variables. Stay clear, so, the need of optimize their operation, creating in this manner, its best utilization with the less cost to society. This research on the optimal operation of a reservoir system has hydropower generation as its main objective. The optimization framework employs a hybrid model which corresponds to a combination of genetic algorithms and SIMPLEX of Nelder e Mead before employing successive linear programming. Accordant to recent Reis et. al (2005) proposal, the problem of optimizing is solved through decomposition in independents sequential sub problems related to each stage of operation, connected among themselves by supposing that reservoir storage at the end of each stage corresponds to the system state at the beginning of the subsequent stage. To promote the most efficient use of storage for water supply in future stages, FRC (cost reduction factors) are applied on the storage left at the end of each stage

Uma das aplicações mais importantes da análise de sistemas no planejamento de recursos hídricos diz respeito à determinação de estratégias operacionais de sistemas de múltiplos reservatórios, elementos indispensáveis aos aproveitamentos hídricos, cuja operação é alvo de análises que podem envolver muitas restrições e variáveis de decisão. Fica evidenciada, portanto, a necessidade de a operação destes ser otimizada, propiciando assim, o seu melhor aproveitamento, com o menor custo para a sociedade. A presente pesquisa estuda a operação otimizada de um sistema de reservatórios destinado a geração de energia elétrica, usando um modelo híbrido composto de algoritmos genéticos e o SIMPLEX de Nelder e Mead acoplado à programação linear sucessiva. Em conformidade com a recente proposta de Reis et al. (2005), o problema de otimização é resolvido através da decomposição em subproblemas seqüenciais independentes relativos a cada estágio de operação, conectados entre si por supor que os volumes dos reservatórios no final de cada estágio correspondam ao estado do sistema no início do estágio subseqüente. Para estimular a utilização mais eficiente dos volumes armazenados, no suprimento das demandas hídricas dos estágios futuros, são aplicados fatores de redução de custo (FRCs) sobre os volumes armazenados remanescentes no final de cada estágio / One of the most important uses for system analysis in water resources planning is the determination of the operational strategy for multiple reservoir systems, fundamental to better water supply, whose operation is the purpose of analysis that may involve many operation constraints and decision variables. Stay clear, so, the need of optimize their operation, creating in this manner, its best utilization with the less cost to society. This research on the optimal operation of a reservoir system has hydropower generation as its main objective. The optimization framework employs a hybrid model which corresponds to a combination of genetic algorithms and SIMPLEX of Nelder e Mead before employing successive linear programming. Accordant to recent Reis et. al (2005) proposal, the problem of optimizing is solved through decomposition in independents sequential sub problems related to each stage of operation, connected among themselves by supposing that reservoir storage at the end of each stage corresponds to the system state at the beginning of the subsequent stage. To promote the most efficient use of storage for water supply in future stages, FRC (cost reduction factors) are applied on the storage left at the end of each stage