Encontrar a configuração de mínimas perdas ôhmicas ou que forneça um adequado plano de restabelecimento aptos a ocorrência de faltas permanentes são problemas de natureza combinatorial, com múltiplos objetivos e restrições, que envolvem funções cujas características, em geral, dificultam o uso de técnicas de programação matemática. Algoritmos Evolutivos têm apresentado resultados animadores para esses problemas, especialmente quando aplicados em sistemas de distribuição de grande porte. Neste trabalho são propostas duas novas metodologias, baseadas em Algoritmos Evolutivos Multi-Objetivo, para reconfiguração de redes em sistemas de distribuição, que podem ser aplicadas para o tratamento dos problemas de redução de perdas ôhmicas e restabelecimento de energia em sistemas de grande porte (com milhares de barras, linhas e chaves). Para o desenvolvimento dessas metodologias, foi utilizado uma estrutura de dados para manipular grafos produzindo exclusivamente configurações radiais e conexas, chamada Representação Nó-profundidade. As metodologias propostas foram testadas para diversos sistemas, dentre os quais destaca-se um com 30:880 barras, tendo sido satisfatórios os resultados obtidos. Para o problema de restabelecimento de energia foram testados falta única e múltiplas faltas. / Find the distribution system configuration of minimum power losses or that provides an adequate service restoration plan is a combinatorial, multi-objective and multi constraint problems, which involves functions whose characteristics, in general, difficult the use of mathematical programming techniques. Evolutionary Algorithms have shown relevant results for these problems, especially for Large-Scale Distribution Systems. This work proposes two methodologies for network reconfiguration based on Multi-Objective Evolutionary Algorithms, which can be applied to treat the problems of power loss reduction and service restoration in large scale distribution systems (with thousands of buses, lines and switches). In order to develop these methodolgies, it was used a data structure to manipulate graphs producing exclusively radial and connected connections, called Node Depth Encoding. The proposed methodologies were successfully tested in several distribution systems, among them one with 30,880 buses. The problem of service restoration is analyzed considering cases of single and multiple faults.

O restabelecimento de energia em sistemas de distribuição de energia elétrica radiais geralmente envolve a reconfiguração de redes para restaurar eletricidade à(s) área(s) fora de serviço. As principais técnicas para restabelecimento de energia em sistemas de distribuição de grande porte têm sido os algoritmos evolutivos (AEs). Após a falta ter sido identificada e a zona em falta ter sido isolada do sistema, o algoritmo deve encontrar soluções em que: 1) supra com energia o maior número de consumidores possível, 2) minimize o número de operações de chaveamentos, 3) não viole restrições operacionais do sistema, 4) reduza o total de perdas resistivas, 5) a configuração da rede seja radial e, 6) obtenha tal solução em tempo real. Este projeto emprega uma nova estrutura de dados para manipular grafos produzindo exclusivamente configurações radiais e conexas, chamada representação nó-profundidade (RNP), garantindo que todas as soluções potenciais geradas pelo algoritmo satisfaçam os itens (1) e (5). Além disso, propõe-se um AE utilizando a RNP capaz de encontrar planos de restabelecimento adequados para sistemas de distribuição de larga-escala, com milhares de chaves e barras, em tempo real. / Energy restoration in radial distribution systems usually involves the network reconfiguration to restore the electricity to the out-of-service areas. The main approaches for energy restoration in large-scale distribution systems have been the evolutionary algorithms (EAs). After a fault has been identified and isolated, the algorithm must find solutions that: 1) supply energy to the larger number of consumers, 2) reduce the number of switching operations, 3) respect operational constraints of the system, 4) reduce the amount of power losses, 5) generate exclusively radial configurations and 6) find solutions in real time. This work uses a new data structure, called node-depth encoding (NDE), to manipulate graphs producing exclusively radial and connected configurations, and guaranteeing that all potential solutions generated by the algorithm satisfy items (1) and (5). Moreover, we propose an EA using the NDE that is capable of finding adequate restoration plans in real time for large-scale distribution systems, with thousands of switches and buses.

Submitted by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2014-10-06T15:00:35Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Gustavo Siqueira Vinhal - 2013.pdf: 543638 bytes, checksum: 0cfeff261acd147877fc67035e17c1fb (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2014-10-06T15:58:27Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Gustavo Siqueira Vinhal - 2013.pdf: 543638 bytes, checksum: 0cfeff261acd147877fc67035e17c1fb (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Made available in DSpace on 2014-10-06T15:58:27Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Gustavo Siqueira Vinhal - 2013.pdf: 543638 bytes, checksum: 0cfeff261acd147877fc67035e17c1fb (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Previous issue date: 2013-08-19 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Many relevant problems to NP-Hard class are present in the real world. Among them we can mention the problems of network design (PNDs) that involve electricity distribution, vehicle traffic, and others. There are not algorithms which provide a exact solution for these types of problems with an acceptable computation time. Over the years, research has been developed used evolutionary algorithms (EAs) to provide an efficient solution with a acceptable computation time for these problems. In addition, appropriate data structures may further improve the performance of EAs to PNDs. The node-depth-degree (NDDE) representation have show significant results for PNDs. The application of EAs in hardware can improve the performance of the algorithm. In this sense, this work presents the implementation of a EA in Nios II processor of a FPGA board to solving the PND minimum spanning tree with degree constraint. The results demonstrate that the implementation of EAs in hardware brings significant results with better performance, due to the power of parallelism present in the FPGA. / Diversos problemas pertinentes a classe NP-Difícil estão presentes no mundo real. Dentre eles pode-se citar os problemas de projeto de redes (PPRs) que envolvem distribuição de energia elétrica, tráfego de veículos, entre outros. Não existem algoritmos que forneçam uma solução exata para esses tipos de problemas com um tempo de computação aceitável. Ao longo dos anos pesquisas estão sendo desenvolvidas utilizado algoritmos evolutivos (EAs) para fornecer uma solução eficiente com tempo de computção aceitável para tais problemas. Além disso, estruturas de dados adequadas podem melhorar ainda mais o desempenho dos EAs para PPRs. A representação nó-profundidade-grau (NDDE) apresenta resultados significativos para PPRs. A aplicação de EAs em hardware pode melhorar o desempenho do algoritmo. Nesse sentido, este trabalho apresenta a implementação de um EA no processador Nios II de uma placa FPGA para solução do PPR da árvore geradora mínima com restrição de grau. Os resultados demonstram que a implementação de EAs em hardware traz resultados significativos com melhor desempenho, devido ao poder de paralelismo presente no FPGA.

Desenvolver um sistema de distribuição de energia confiável é certamente um desafio inerente aos profissionais do setor elétrico. Porém, os sistemas estão sujeitos a falhas e, sendo assim, o rápido restabelecimento traz a satisfação do cliente e reduz as compensações pagas pelas concessionárias de energia. Neste contexto a presente dissertação visa avaliar a metodologia para restabelecimento de energia denominada AEMT-H que se baseia em algoritmos evolutivos multi-objetivo se na estrutura de dados chamada Representação Nó- Profundidade (RNP). Esta avaliação ocorrerá através da aplicação do AEMT-H para obtenção de planos de restabelecimento de energia após a ocorrência de faltas simples no sistema COPEL da cidade de Londrina. Os resultados gerados serão avaliados estatisticamente e ainda subjetivamente pelos profissionais do COD da concessionária. Os algoritmos evolutivos têm apresentado resultados animadores para os problemas de restabelecimento de energia. Em especial, os resultados obtidos, quando da representação computacional de sistemas de distribuição de grande porte (com milhares de barras e chaves) através da RNP, possuem como característica o tempo de resposta da ordem de segundos, instigando a evolução das pesquisas para utilização desta metodologia inclusive em aplicativos de tempo real. O sistema de Londrina possui 30.156 barras, 2.660 chaves \"NF\", 250 chaves \"NA\" e atende um universo de mais de 231.000 consumidores ligados diretamente ao sistema de 13,8 kV ou, após os transformadores de distribuição, nas tensões de 220V e 127V. Neste sistema estão presentes 6 subestações 138 kV/13,8 kV e 64 circuitos alimentadores, totalizando uma capacidade de transformação de energia de 541,7 MVA. / The development of a reliable distribution system is certainly a challenge to electrical industry professionals. However, these systems are subject to failures and thus the fast restoration brings customer satisfaction and reduces the compensation paid by the electricity utilities. In this context, this dissertation aims to evaluate the methodology for service restoration called \"AEMT-H\", which is based on multi-objective evolutionary algorithms and in the data structure called Node Depth Encoding (NDE). This evaluation will occur by applying the \"AEMT-H\" to obtain service restoration plans considering the occurrence of simple faults in the COPEL system of the city of Londrina. The obtained results will bee valuated statistically and subjectively by professionals of the Distribution Operation Center. It is important to highlight that Evolutionary algorithms have shown promising results to treat the service restoration problem in distribution systems. In particular, the results obtained when using NDE tocomputationally represent the electrical topology of large distribution systems (with thousand of buses and switchers) are very interesting in terms of time processing (in the order of seconds). The system of Londrina has 30,156 buses, 2,660 switchers normally closed, 250 switchers normally opened and supplies a universe of more than 231,000 consumers connected directly to the system with voltage of 13.8 kV or, after distribution transformers, with voltages of 220V and 127V. This system contains 6 substations 138 kV/13,8 kV and 64 feeders, and a installed power of 541.7 MVA.

Encontrar a configuração de mínimas perdas ôhmicas ou que forneça um adequado plano de restabelecimento aptos a ocorrência de faltas permanentes são problemas de natureza combinatorial, com múltiplos objetivos e restrições, que envolvem funções cujas características, em geral, dificultam o uso de técnicas de programação matemática. Algoritmos Evolutivos têm apresentado resultados animadores para esses problemas, especialmente quando aplicados em sistemas de distribuição de grande porte. Neste trabalho são propostas duas novas metodologias, baseadas em Algoritmos Evolutivos Multi-Objetivo, para reconfiguração de redes em sistemas de distribuição, que podem ser aplicadas para o tratamento dos problemas de redução de perdas ôhmicas e restabelecimento de energia em sistemas de grande porte (com milhares de barras, linhas e chaves). Para o desenvolvimento dessas metodologias, foi utilizado uma estrutura de dados para manipular grafos produzindo exclusivamente configurações radiais e conexas, chamada Representação Nó-profundidade. As metodologias propostas foram testadas para diversos sistemas, dentre os quais destaca-se um com 30:880 barras, tendo sido satisfatórios os resultados obtidos. Para o problema de restabelecimento de energia foram testados falta única e múltiplas faltas. / Find the distribution system configuration of minimum power losses or that provides an adequate service restoration plan is a combinatorial, multi-objective and multi constraint problems, which involves functions whose characteristics, in general, difficult the use of mathematical programming techniques. Evolutionary Algorithms have shown relevant results for these problems, especially for Large-Scale Distribution Systems. This work proposes two methodologies for network reconfiguration based on Multi-Objective Evolutionary Algorithms, which can be applied to treat the problems of power loss reduction and service restoration in large scale distribution systems (with thousands of buses, lines and switches). In order to develop these methodolgies, it was used a data structure to manipulate graphs producing exclusively radial and connected connections, called Node Depth Encoding. The proposed methodologies were successfully tested in several distribution systems, among them one with 30,880 buses. The problem of service restoration is analyzed considering cases of single and multiple faults.

Diversos problemas do mundo real estão relacionados ao projeto de redes, tais como projeto de circuitos de energia elétrica, roteamento de veículos, planejamento de redes de telecomunicações e reconstrução filogenética. Em geral, esses problemas podem ser modelados por meio de grafos, que manipulam milhares ou milhões de nós (correspondendo às variáveis de entrada), dificultando a obtenção de soluções em tempo real. O Projeto de uma Rede é um problema combinatório, em que se busca encontrar a rede mais adequada segundo um critério como, por exemplo, menor custo, menor caminho e tempo de percurso. A solução desses problemas é, em geral, computacionalmente complexa. Nesse sentido, metaheurísticas como Algoritmos Evolutivos têm sido amplamente investigadas. Diversas pesquisas mostram que o desempenho de Algoritmos Evolutivos para Problemas de Projetos de Redes pode ser aumentado significativamente por meio de representações mais apropriadas. Este trabalho investiga a paralelização da Representação Nó-Profundidade (RNP) em hardware, com o objetivo de encontrar melhores soluções para Problemas de Projetos de Redes. Para implementar a arquitetura de hardware, denominada de HP-RNP (Hardware Parallelized RNP), foi utilizada a tecnologia de FPGA para explorar o alto grau de paralelismo que essa plataforma pode proporcionar. Os resultados experimentais mostraram que o HP-RNP é capaz de gerar e avaliar novas redes em tempo médio limitado por uma constante (O(1)) / Many problems related to network design can be found in real world applications, such as design of electric circuits, vehicle routing, telecommunication network planning and phylogeny reconstruction. In general, these problems can be modelled using graphs that handle thousands or millions of nodes (input variables), making it hard to obtain solutions in real-time. The Network Design is the combinatorial problem of finding the most suitable network subject to a evaluation criterion as, for example, lower cost, minimal path and time to traverse the network. The solution of those problems is in general computationally complex. Metaheuristics as Evolutionary Algorithms have been widely investigated for such problems. Several researches have shown that the performance of Evolutionary Algorithms for the Network Design Problems can be significantly increased through more appropriated dynamic data structures (encodings). This work investigates the parallelization of Node-Depth Encoding (NDE) in hardware in order to find better solutions for Network Design Problems. To implement the proposed hardware architecture, called HP-NDE (Hardware Parallellized NDE), the FPGA technology was used to explore the high degree of parallelism that such platform can provide. The experimental results have shown that the HP-NDE can generate and evaluate new networks in average time constrained by a constant (O(1))

A elaboração de planos de restabelecimento de energia (PRE) de forma rápida, para re-energização de sistemas de distribuição radiais (SDR), faz-se necessária para lidar com situações que deixam regiões dos SDR sem energia. Tais situações podem ser causadas por faltas permanentes ou pela necessidade de isolar zonas dos SDR para serviços de manutenção. Dentre os objetivos de um PRE, destacam-se: (i) reduzir o número de consumidores interrompidos (ou nenhum), e (ii) minimizar o número de manobras; que devem ser atendidos sem desrespeitar os limites operacionais dos equipamentos. Conseqüentemente, a obtenção de PRE em SDR é um problema com múltiplos objetivos, alguns conflitantes. As principais técnicas desenvolvidas para obtenção de PRE em SDR baseiam-se em algoritmos evolutivos (AE). A limitação da maioria dessas técnicas é a necessidade de simplificações na rede, para lidar com SDR de grande porte, que limitam consideravelmente a possibilidade de obtenção de um PRE adequado. Propõe-se, neste trabalho, o desenvolvimento e implantação computacional de um algoritmo para obtenção de PRE em SDR, que consiga lidar com sistemas de grande porte sem a necessidade de simplificações, isto é, considerando uma grande parte (ou a totalidade) de linhas, barras, cargas e chaves do sistema. O algoritmo proposto baseia-se em um AE multi-objetivo e na estrutura de dados, para armazenamento de grafos, denominada representação nó-profundidade (RNP), bem como em dois operadores genéticos que foram desenvolvidos para manipular de forma eficiente os dados armazenados na RNP. Em razão de se basear em um AE multi-objetivo, o algoritmo proposto possibilita uma investigação mais ampla do espaço de busca. Por outro lado, fazendo uso da RNP, para representar computacionalmente os SDR, e de seus operadores genéticos, o algoritmo proposto aumenta significativamente a eficiência da busca por adequados PRE. Isto porque aqueles operadores geram apenas configurações radiais, nas quais todos os consumidores são atendidos. Para comprovar a eficiência do algoritmo proposto, várias simulações computacionais foram realizadas, utilizando o sistema de distribuição real, de uma companhia brasileira, que possui 3.860 barras, 635 chaves, 3 subestações e 23 alimentadores. / An elaborated and fast energy restoration plan (ERP) is required to deal with steady faults in radial distribution systems (RDS). That is, after a faulted zone has been identified and isolated by the relays, it is desired to elaborate a proper ERP to restore energy on that zone. Moreover, during the normal system operation, it is frequently necessary to elaborate ERP to isolate zones to execute routine tasks of network maintenance. Some of the objectives of an ERP are: (i) very few interrupted customers (or none), and (ii) operating a minimal number of switches, while at the same time respecting security constraints. As a consequence, the service restoration is a multiple objective problem, with some degree of conflict. The main methods developed for elaboration of ERP are based on evolutionary algorithms (EA). The limitation of the majority of these methods is the necessity of network simplifications to work with large-scale RDS. In general, these simplifications restrict the achievement of an adequate ERP. This work proposes the development and implementation of an algorithm for elaboration of ERP, which can deal with large-scale RDS without requiring network simplifications, that is, considering a large number (or all) of lines, buses, loads and switches of the system. The proposed algorithm is based on a multi-objective EA, on a new graph tree encoding called node-depth encoding (NDE), as well as on two genetic operators developed to efficiently manipulate a graph trees stored in NDEs. Using a multi-objective EA, the proposed algorithm enables a better exploration of the search space. On the other hand, using NDE and its operators, the efficiency of the search is increased when the proposed algorithm is used generating proper ERP, because those operators generate only radial configurations where all consumers are attended. The efficiency of the proposed algorithm is shown using a Brazilian distribution system with 3,860 buses, 635 switches, 3 substations and 23 feeders.

A elaboração de planos de restabelecimento de energia (PRE) de forma rápida, para re-energização de sistemas de distribuição radiais (SDR), faz-se necessária para lidar com situações que deixam regiões dos SDR sem energia. Tais situações podem ser causadas por faltas permanentes ou pela necessidade de isolar zonas dos SDR para serviços de manutenção. Dentre os objetivos de um PRE, destacam-se: (i) reduzir o número de consumidores interrompidos (ou nenhum), e (ii) minimizar o número de manobras; que devem ser atendidos sem desrespeitar os limites operacionais dos equipamentos. Conseqüentemente, a obtenção de PRE em SDR é um problema com múltiplos objetivos, alguns conflitantes. As principais técnicas desenvolvidas para obtenção de PRE em SDR baseiam-se em algoritmos evolutivos (AE). A limitação da maioria dessas técnicas é a necessidade de simplificações na rede, para lidar com SDR de grande porte, que limitam consideravelmente a possibilidade de obtenção de um PRE adequado. Propõe-se, neste trabalho, o desenvolvimento e implantação computacional de um algoritmo para obtenção de PRE em SDR, que consiga lidar com sistemas de grande porte sem a necessidade de simplificações, isto é, considerando uma grande parte (ou a totalidade) de linhas, barras, cargas e chaves do sistema. O algoritmo proposto baseia-se em um AE multi-objetivo e na estrutura de dados, para armazenamento de grafos, denominada representação nó-profundidade (RNP), bem como em dois operadores genéticos que foram desenvolvidos para manipular de forma eficiente os dados armazenados na RNP. Em razão de se basear em um AE multi-objetivo, o algoritmo proposto possibilita uma investigação mais ampla do espaço de busca. Por outro lado, fazendo uso da RNP, para representar computacionalmente os SDR, e de seus operadores genéticos, o algoritmo proposto aumenta significativamente a eficiência da busca por adequados PRE. Isto porque aqueles operadores geram apenas configurações radiais, nas quais todos os consumidores são atendidos. Para comprovar a eficiência do algoritmo proposto, várias simulações computacionais foram realizadas, utilizando o sistema de distribuição real, de uma companhia brasileira, que possui 3.860 barras, 635 chaves, 3 subestações e 23 alimentadores. / An elaborated and fast energy restoration plan (ERP) is required to deal with steady faults in radial distribution systems (RDS). That is, after a faulted zone has been identified and isolated by the relays, it is desired to elaborate a proper ERP to restore energy on that zone. Moreover, during the normal system operation, it is frequently necessary to elaborate ERP to isolate zones to execute routine tasks of network maintenance. Some of the objectives of an ERP are: (i) very few interrupted customers (or none), and (ii) operating a minimal number of switches, while at the same time respecting security constraints. As a consequence, the service restoration is a multiple objective problem, with some degree of conflict. The main methods developed for elaboration of ERP are based on evolutionary algorithms (EA). The limitation of the majority of these methods is the necessity of network simplifications to work with large-scale RDS. In general, these simplifications restrict the achievement of an adequate ERP. This work proposes the development and implementation of an algorithm for elaboration of ERP, which can deal with large-scale RDS without requiring network simplifications, that is, considering a large number (or all) of lines, buses, loads and switches of the system. The proposed algorithm is based on a multi-objective EA, on a new graph tree encoding called node-depth encoding (NDE), as well as on two genetic operators developed to efficiently manipulate a graph trees stored in NDEs. Using a multi-objective EA, the proposed algorithm enables a better exploration of the search space. On the other hand, using NDE and its operators, the efficiency of the search is increased when the proposed algorithm is used generating proper ERP, because those operators generate only radial configurations where all consumers are attended. The efficiency of the proposed algorithm is shown using a Brazilian distribution system with 3,860 buses, 635 switches, 3 substations and 23 feeders.

Submitted by JÚLIO HEBER SILVA (julioheber@yahoo.com.br) on 2017-09-13T18:01:57Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Roney Lopes Lima - 2017.pdf: 3471034 bytes, checksum: 2dd29fe3cd16f3d5ac0ddabf0ce316b4 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2017-09-19T14:01:45Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Roney Lopes Lima - 2017.pdf: 3471034 bytes, checksum: 2dd29fe3cd16f3d5ac0ddabf0ce316b4 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2017-09-19T14:01:45Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Roney Lopes Lima - 2017.pdf: 3471034 bytes, checksum: 2dd29fe3cd16f3d5ac0ddabf0ce316b4 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2017-08-23 / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Goiás - FAPEG / The application of Evolutionary Algorithms in the solution of problems characterized by the unviability through deterministic methods, has made this technique a vast object investigated. Its application to Network Design Problems (NDPs), has been specially studied. NDPs are characterized by modeling real world problems related to network design applied to resource distribution, logistics, telecommunications, routing and even social networks. The solution to these problems involves searching for a graph such as trees that meets criteria for cost minimization, availability, scaling among other constraints that make them complex. The application of Evolutionary Agorithms to NDPs requires a Representation that codes solutions properly towards to these problems. The Node-Depth Encoding (NDE) has been studied and presented results that have aroused the attention of researchers in this topic. In this work, we propose the development of a new recombination operator for NDE called NCX, based on the permutation recombination operator CX. In addition, a method is proposed for correction of infeasible solutions due to an invalid depth for a position in the array. The correction method is applied to both NCX, NOX and NPBX. The operators with their methods of correction are validated for the bias and heritability properties and finally are applied to the Bounded Diameter Minimmum Spanning Tree (BDMSTP) through Evolutionary Algorithms developed for this NDP. The results show that the operators have bias towards to star like trees and good heritability of the edges and depths of the vertices. The developed operators also showed competitiveness when applied to the BDMSTP, even surpassing other representations in the quality of the solutions. / A aplicação de Algoritmos Evolutivos na resolução de problemas caracterizados pela inviabilidade de solução através de métodos determinísticos, fez dessa técnica um objeto vastamente investigado. Sua aplicação para Problemas de Projeto de Redes (PPRs), tem sido especialmente estudada. PPRs são caracterizados por modelar problemas reais relacionados a design de redes aplicados a distribuição de recursos, logística, telecomunicações, roteamento e até mesmo redes sociais. A solução desses problemas envolve a busca de um grafo como uma árvore por exemplo que atenda a critérios de minimização de custos, disponibilidade, escala entre outras restrições que os tornam complexos. A aplicação de Algoritmos Evolutivos a PPRs demanda a utilização de uma Representação que codifique adequadamente soluções para esses problemas. A Representação Nó-Profundidade (RNP) tem sido estudada e apresentado resultados que despertaram a atenção dos pesquisadores nesse tema. Neste trabalho, propõe-se o desenvolvimento de um novo operador de recombinação para a RNP chamado NCX, com base no operador CX de recombinação em permutações. Além disso, é proposto um método para correção de soluções infactíveis devido a profundidade inválida para a posição no \textit{array}. O método de correção é aplicado tanto para NCX, quanto para outros dois operadores de recombinação já desenvolvidos para a RNP, o NOX cujo funcioamento é inspirado no operador OX, e NPBX cujo funcionamento é inspirado no operador PBX. Os operadores com os seus devidos métodos de correção são validados para as propriedades tendência e hereditariedade e por fim são aplicados ao Problema da Árvore Geradora Mínima com Restrição de Diâmetro (BDMSTP) através de Algoritmos Evolutivos desenvolvidos para esse PPR. Os resultados mostram que os operadores possuem tendência para árvores estrela e boa hereditariedade das arestas e das profundidades dos vértices. Os operadores desenvolvidos também mostraram competitividade ao serem aplicados ao BDMSTP, chegando a superar outras representações em qualidade das soluções.

Orientador: Jose Sanches Mantovani / Resumo: Neste trabalho propõem-se metodologias para realizar o planejamento de sistemas de distribuição de energia elétrica de média tensão (MT), baixa tensão (BT) e o planejamento integrado de sistemas de média e baixa tensão (MT/BT). Nos modelos de funções objetivos considerados minimizam-se os custos associados à construção, expansão, operação e confiabilidade das redes de MT, BT e MT/BT, considerando a presença de geradores distribuídos e variáveis de natureza estocástica. A geração distribuída presente no planejamento de sistemas de distribuição é avaliada através de metodologias de geração de cenários e análise de risco. Como método de busca de soluções para o problema de planejamento dos sistemas de distribuição é proposta a meta-heurística de busca em vizinhança variável GVNS (General Variable Neighborhood Search). A meta-heurística GVNS trabalha com uma série de estruturas de vizinhanças que permitem explorar o espaço de busca de forma eficiente através dos critérios de diversificação e intensificação, aumentando a probabilidade de obter soluções que não sejam ótimos locais. No planejamento integrado MT/BT, as soluções obtidas são analisadas através de um fluxo de potência integrado entre as redes de MT e BT, considerando as relações de conexão dos transformadores entre estes sistemas. Os algoritmos propostos relacionados ao planejamento de sistemas MT, BT e MT/BT são implementados em linguagem de programação C++ e testado em diferentes sistemas testes de MT (54 barras e 182... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Doutor