Afin d’accélérer les flux de produits, de réduire les niveaux de stocks et de faire des économies de transport, les entreprises de presque toutes les industries ont mis en place des centres de crossdock. Ces centres sont un point intermédiaire de consolidation dans une chaîne logistique. Les constructeurs automobiles Renault et Nissan s’appuient sur un réseau international de plateformes crossdock pour lier des fournisseurs de pièces de première monte avec des usines de production lointaines, généralement en outre-mer. Dans un cadre d’un partenariat académique-industriel entre le laboratoire LIMOS et Renault, cette thèse est focalisée sur la planification et l’ordonnancement des activités dans ces centres de crossdock. Des études de terrain menées chez Renault et Nissan nous ont permis d’identifier les caractéristiques, les contraintes et les inducteurs de coûts des plateformes de crossdock, ainsi que de cibler notre revue de la littérature. Sur ces bases, nous proposons une approche d’optimisation séquentielle, comprenant deux modèles en programmation linéaire en nombres entiers, implémentés dans CPLEX et testés sur des données industrielles de deux plateformes Renault. Les résultats des expérimentations obtenus sur le premier modèle (planification) ont montré une nette amélioration en termes de coûts, par rapport à la méthode Renault. Fort de ce constat, une implémentation industrielle a été faite, avec des résultats aussi probants. Le deuxième modèle (ordonnancement) s’avère pertinent pour des instances de moyenne taille. L’approche proposée permet de répondre à la configuration actuelle des AILN Renault et nous considérons qu’elle est adaptable à d’autres industries. / In order to accelerate product flow, reduce inventory levels and make economies in transportation, companies in almost all industries have set up cross-dock centres. These centres are an intermediate point of consolidation in a supply chain. Car manufacturers Renault and Nissan rely on an international network of crossdock platforms to link suppliers of OEM parts with overseas production plants. In a framework of an academic-industrial partnership between the LIMOS laboratory and Renault, this thesis focuses on the activity planning and scheduling at these crossdock centres.Field studies conducted at Renault and Nissan allowed us to identify the characteristics, constraints and cost drivers of crossdock platforms, as well as to target our review of the literature. Based on this, we propose a sequential optimization approach, comprising two integer linear programming models, implemented in CPLEX and tested on industrial data of two Renault platforms. Numerical experiments’ results obtained on the first model (planning) showed a significant improvement in cost, compared to the Renault method. In light of this results, an industrial implementation was made, with such convincing results. The second model (scheduling) proved to be relevant for medium-sized instances. The proposed approach fits to the current configuration of AILN Renault and we consider that it is adaptable to other industries.

Neste trabalho foi investigado um novo modelo baseado em inteligência artificial como ferramenta para a resolução do problema de planejamento da operação de sistemas hidrotérmicos de potência. Esta abordagem, que utiliza os princípios da evolução genética, tem se destacado com alta eficiência na solução de problemas de otimização. Para atender a todas as características do problema foram feitas algumas adaptações dos operadores genéticos tradicionais de recombinação e mutação, sendo o problema codificado usando uma cadeia de números reais, e não binários como normalmente é apresentado na literatura. Para isto, foram realizados vários testes visando moldar a técnica ao problema em questão, levando em conta suas características específicas. O algoritmo proposto também foi aplicado em vários testes com usinas pertencentes ao sistema hidroelétrico brasileiro e mostrou o bom desempenho desta abordagem em determinar uma operação ótima, garantindo, da melhor forma possível, o atendimento da demanda por um custo mínimo e com confiabilidade. As aplicações incluíram sistemas complexos, de grande porte, com até 35 usinas hidroelétricas, onde foram obtidos resultados satisfatórios. / The present thesis investigates a new model based on artificial inteligence as a tool to solve the problem of the operational planning of hydrothermal systems. This approach, which uses the principle of genetic evolution, has been very successful and efficient in the solution of optimization problems. To represent all the characteristics of the problem some adaptations of the traditional genetic operators of recombination and mutation were made. The problem used a string of real numbers instead of binary as usually presented in the literature. Thus, several tests were performed in order to adapt the technique to the problem, taking into account its specific characteristics. The proposed algorithm has been applied in several tests in real hydrothermal systems, with plants belonging to the brazilian southeast system. The results achieved so far have indicated that the proposed approach can be an effective alternative or a complementary technique for the planning of hidrothermal system, as it determines an operation strategy for each power plant and minimizes the expected value of the operative cost along the planning horizon. The applications include large systems, with up to 35 hydroelectric plants, where good results were obtained.

Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2016-12-22T11:28:06Z No. of bitstreams: 1 talespulinhoramos.pdf: 7323423 bytes, checksum: 8e91605d60fbb16fc971b4b13d056055 (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2016-12-22T12:24:03Z (GMT) No. of bitstreams: 1 talespulinhoramos.pdf: 7323423 bytes, checksum: 8e91605d60fbb16fc971b4b13d056055 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-12-22T12:24:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1 talespulinhoramos.pdf: 7323423 bytes, checksum: 8e91605d60fbb16fc971b4b13d056055 (MD5) Previous issue date: 2011-03-28 / FAPEMIG - Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais / Nos horizontes de médio e longo prazo, o modelo computacional oficial, denominado NEWAVE, para o planejamento da operação do Sistema Interligado Nacional (SIN) no Brasil é baseado na técnica de Programação Dinâmica Dual Estocástica (PDDE) e em sistemas equivalentes de energia. Para se produzir estimativas individualizadas das usinas hidrelétricas, omodelooficialdoSIN,SUISHI-O,utilizaheurísticasoperativasbaseadasnabuscapelaoperação em paralelo por faixas dos reservatórios e consideração das não linearidades nas restrições operativas associadas ao problema. Ou seja, as decisões operativas geradas pela PDDE para os sistemasequivalentessãodesagregadasentreassuasusinashidrelétricas. OsdoismodeloscomputacionaisforamdesenvolvidospeloCentrodePesquisasdeEnergiaElétrica(CEPEL),sendo que o modelo NEWAVE produz Funções de Custo Futuro (FCFs) mensais através da técnica dePDDEeestasfunçõessãoutilizadaspelomodeloSUISHI-O,responsávelpeladesagregação das decisões associadas aos sistemas equivalentes entre as suas usinas hidrelétricas. Este trabalho propõe um Modelo Individualizado de Usinas Hidrelétricas (MIUH) baseado em programação não linear para o planejamento mensal da operação utilizando-se as FCFs produzidas pelo modelo NEWAVE ou outro modelo de decisão estratégica. O MIUH utiliza uma representação alternativa aos polinômios de quarto grau associados aospolinômioscota-vazãobaseadanafunçãologística,comoobjetivodeestabilizaroprocesso de convergência do modelo de otimização não-linear. Foi desenvolvida uma plataforma computacional robusta, capaz de utilizar o mesmo conjuntodedadosdosmodeloscomputacionaisoficiaisdoSIN,disponibilizadomensalmentepelo Operador Nacional do Sistema (ONS). Com isto, possibilitou-se a comparação dos resultados obtidospelomodeloSUISHI-OcomosobtidospeloMIUH.Paraisto,foramutilizadososdados referentes ao Programa Mensal de Operação de Janeiro de 2011. Esta plataforma está desenvolvida em C++/Java para os sistemas operacionais Windows e LINUX, sendo que utiliza o modelo LINGO para a solução dos problemas de otimização não linear. O MIUH é capaz de representar a maioria dos detalhes associados ao problema de planejamento da operação, como, por exemplo, a expansão dos parques térmicos e hidráulicos, o crescimentodomercado,asrestriçõesdevazãomínimaobrigatória,ovolumemínimoparavertimento nas usinas com reservatório, a geração de pequenas usinas, os limites de intercâmbio entre os subsistemas, os diversos patamares de déficit de energia, a evaporação e o enchimento do volume morto. / On the horizons of long term,the official computing model to the planning of the operation of the National Grid (NG) in Brazil is based in the technique of Stochastic Dual Dynamic Programming (SDDP) and using equivalent systems of energy. In order to produce individual estimates of the hydro plants, NG’s official model uses operative heuristics which search for the operation in parallel of the reservoirs and consider the nonlinear and operative restrictions associated to the problem. In other words, the operative decisions generated by SDDP to the energy equivalent systems are disaggregated between its own hydro plants. Both computing models are developed by CEPEL. The model NEWAVE produces cost-togofunctionmonthlythroughSDDPtechniqueandthesefunctionsarealsousedbytheSUISHIO model (developed by CEPEL), responsible for the disaggregation of the decisions associated to the equivalent systems between its hydro plants. The aim of this thesis is to propose an Individualized Model of Hydro Plants (IMHP) based on nonlinear programming for the monthly planning of the operation using the cost-to-go functions produced by the NEWAVE model. IMHP uses an alternative representation of fourth degree polynomials associated to the outflow-level downstream relationship based on the logistic function in order to stabilize the convergence of the nonlinear optimization model. It has been developed a robust computing platform which is capable of using the same set of datas of the official computing models of NG, which is monthly available by the Independent System Operator (ISO). Consequently, it was possible to compare the results generated by SUISHI-O model with the ones generated by IMHP. In order to do that, the datas regarding the Monthly Program of Operation of January 2011 were used. This platform is developed in C++/Java to the operational systems Windows and LINUX, once that the model LINGO is used to solve problems of nonlinear optimization. IMHP is able to represent the majority of the details associated to the problem, such as, for example, the expansion of thermal and hydraulic parks, the market growth, and the minimum obligatory outflow restrictions, the minimum volume to be transfered in hydro plants with reservoirs, the generation of small hydro plants, the limits of exchange between equivalent systems of energy, various levels of deficit of energy, the evaporation and the act of filling the dead volume.

Made available in DSpace on 2014-07-29T15:08:18Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao Sistemas Hidrotermicos.pdf: 1921130 bytes, checksum: 988097a7877583ede959085e07eade65 (MD5) Previous issue date: 2012-06-21 / Particle Swarm Optimization has been widely used to solve real-world problems, including the operation planning of hydrothermal generation systems, where the main goal is to achieve rational strategies of operation. This can be accomplished by minimizing the high-cost thermoelectric generation, while maximizing the low-cost hydroelectric generation. The optimization process must consider a set of complex constrains. This work presents the application of some recently proposed Particle Swarm Optimizers for a group of hydroelectric power plants of the Brazilian interconnected system, using real data from existing plants. There were performed some tests by using the standard PSO, PSO-TVAC, Clan PSO, Clan PSO with migration, Center PSO, and one approach proposed in this work, called Center Clan PSO, over three different mid-term periods. All PSO approaches were compared to the results achieved by a Non-linear Programming algorithm (NLP). Furthermore, another approach was proposed, based on Center PSO, named Extended Center PSO. It was observed that the PSO approaches presented as promising solutions to the problem, even better than NLP in some cases. / A Otimização por Enxame de Partículas tem sido amplamente utilizada na solução de problemas do mundo real, inclusive para o problema do planejamento da operação de sistemas de geração hidrotérmicos, em que o principal objetivo é encontrar estratégias racionais de operação. A solução é obtida através da minimização da geração térmica, alto custo, enquanto maximiza-se a geração hidrelétrica, que é de baixo custo. O processo de otimização deve considerar um conjunto complexo de restrições. Este trabalho apresenta a aplicação de uma abordagem recente chamada de Otimização por Enxame de Partículas para o problema com um grupo de usinas hidrelétricas do sistema interligado brasileiro, utilizando dados reais das usinas existentes. Foram realizados testes usando o PSO original, PSO-TVAC, Clan PSO, Clan PSO com a migração, Center PSO, e uma abordagem proposta neste trabalho, denominada Center Clan PSO, ao longo de três diferentes períodos de médio prazo. Todas as abordagens PSO foram comparadas com os resultados obtidos por um algoritmo de programação não linear (NLP). Além disso, uma outra abordagem foi proposta, com base no algoritmo Center PSO, chamada Extended Center PSO. Observou-se que as abordagens PSO apresentaram resultados promissores na solução do problema, com resultados até mesmo melhores, em alguns casos, que os obtidos pelo NLP.

Submitted by JÚLIO HEBER SILVA (julioheber@yahoo.com.br) on 2017-08-31T17:54:58Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Edson da Silva Ramos - 2017.pdf: 3997839 bytes, checksum: 46c0db17187cdc3a0d29e581ce8b11f0 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2017-09-15T13:42:24Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Edson da Silva Ramos - 2017.pdf: 3997839 bytes, checksum: 46c0db17187cdc3a0d29e581ce8b11f0 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2017-09-15T13:42:24Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Edson da Silva Ramos - 2017.pdf: 3997839 bytes, checksum: 46c0db17187cdc3a0d29e581ce8b11f0 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2016-09-15 / The problem of planning the hydrothermal systems is complex, dynamic, stochastic, interconnected and nonlinear. In this work this problem is treated to meet one goal: minimize the use of water tank during a scenario of natural river flows lean period. This paper presents the application of meta-heuristics mono-objective of this problem, using a set of eight real plants in the National Interconnected System during the period of five years. The algorithms used were: PSO, ABeePSO, LSSPSO and KFPSO. The experiments were compared to studies using Nonlinear Programming and it appears that this work presents a simulation model and optimization for flexible hydrothermal system and highly adaptable to the use of different meta-heuristics allowing the researcher to apply different algorithms and compare the results between them. / O problema do planejamento da operação de sistemas hidrotérmicos é complexo, dinâmico, estocástico, interconectado e não linear. Nesse trabalho esse problema é tratado de forma a atender um objetivo: minimizar o uso do reservatório de água durante um cenário de período de escassez de vazão natural dos rios. Este trabalho apresenta a aplicação de meta-heurísticas mono-objetivo a esse problema, utilizando um conjunto de oito usinas reais do Sistema Interligado Nacional durante o período de cinco anos. Os algoritmos utilizados foram: PSO, ABeePSO, LSSPSO e KFPSO. Os experimentos realizados foram comparados com estudos que utilizaram Programação Não Linear. E conclui-se que esse trabalho apresenta um modelo de simulação e otimização para sistema hidrotérmicos flexível e altamente adaptável para o uso de diversas meta-heurísticas possibilitando o pesquisador aplicar diferentes algoritmos e comparar esses resultados entre os mesmos.

Este trabalho apresenta um algoritmo determinístico para o planejamento da operação de sistemas hidrotérmicos de potência com representação individualizada das usinas hidroelétricas. Este problema caracteriza-se por ser não-linear, não diferenciável e de grande porte. O modelo de otimização foi baseado em algoritmos de fluxo em rede não-linear e foi utilizado o método do gradiente reduzido para se encontrar a direção ótima e o método da razão áurea para a busca do tamanho do passo ótimo. A estrutura da rede hidráulica formada pelas equações de balanço de água foi explorada através da definição da base na matriz defluência básica. Testes no programa foram realizados em diversos sistemas compostos por usinas reais pertencentes ao sistema sudeste brasileiro. Esses estudos foram realizados visando apresentar os princípios básicos que regem a operação ótima dos reservatórios e validar o algoritmo implementado. / This work presents a deterministic algorithm for the operational planning of hydrothermal power systems where each plant is represented individually. This problem is characterized by non-linear, non-diferenciable and large scale. The optimization model was based in non-linear network flow algorithm and it was used the reduced gradient method to find the optimal direction and the golden ratio method to find the best step size. The structure of hydraulic network formed by the water balance equation was exploited through the definition of the base in the basic flow matrix. Many tests were done with some system composed by real plants located on brazilian southeast. This studies was done to show the basics principles that rule the optimal operation of reservoirs and to validate the algorithm implemented.

Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2016-06-22T12:09:45Z No. of bitstreams: 1 cristinamarciabarrosdecastro.pdf: 9219339 bytes, checksum: 92fbbaf80500b5c629a4e62bcd9aa49d (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2016-07-13T15:29:14Z (GMT) No. of bitstreams: 1 cristinamarciabarrosdecastro.pdf: 9219339 bytes, checksum: 92fbbaf80500b5c629a4e62bcd9aa49d (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-13T15:29:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1 cristinamarciabarrosdecastro.pdf: 9219339 bytes, checksum: 92fbbaf80500b5c629a4e62bcd9aa49d (MD5) Previous issue date: 2012-12-27 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Com o objetivo de atendimento à demanda de energia elétrica, buscando um baixo custo na geração de energia, é imprescindível o desenvolvimento do planejamento da operação do setor elétrico brasileiro. O planejamento da operação no horizonte de médio prazo leva em consideração a alta estocasticidade das afluências e é avaliado através da série histórica de Energia Natural Afluente (ENA). No modelo homologado pelo setor, o estudo da ENA tem sido feito por meio da metodologia Box e Jenkins, para determinar os modelos autorregressivos periódicos (PAR(p)), bem como sua ordem . Aos resíduos gerados na modelagem do PAR(p), são aplicados uma distribuição lognormal três parâmetros, como forma de gerar séries sintéticas hidrológicas semelhantes à série histórica original. Contudo, a transformação lognormal incorpora não linearidades que afetam o processo de convergência da Programação Dinâmica Dual Estocástica (PDDE). Este trabalho incorpora a técnica de bootstrap para a geração de cenários sintéticos que servirão de base para a aplicação da PDDE. A técnica estatística Bootstrap é um método alternativo a ser empregado ao problema de planejamento e que permite tanto determinar a ordem ( ) do modelo PAR(p), quanto gerar novas séries sintéticas hidrológicas. Assim, o objetivo do trabalho é analisar os impactos existentes com o uso do Bootstrap no planejamento da operação dos sistemas hidrotérmicos e, em seguida estabelecer uma comparação com a metodologia que tem sido aplicada no setor. Diante dos resultados foi possível concluir que a técnica bootstrap permite a obtenção de séries hidrológicas bem ajustadas e geram resultados confiáveis quanto ao planejamento da operação de sistemas hidrotérmicos, podendo ser usada como uma técnica alternativa ao problema em questão. / Aiming to match the long term load demand with a low cost in power generation, it is very important to improve more and more the operation planning of the Brazilian electric sector. The operation planning of medium/long term takes into account the water inflows, which are strongly stochastic, and it must be evaluated using the series of Natural Energy Inflows (NEI). In the current computational model applied to Brazilian operation planning of medium/long term, the study of ENA has been done by Box and Jenkins methodology, which determines the periodic autoregressive model (PAR (p)), as well as its order p. A lognormal distribution with three parameters is applied on the residues that are created by the PAR (p) model, as a way to generate synthetic hydrologic series similar to the original series. However, this lognormal transformation brings nonlinearities which can disturb the stability and convergence of Stochastic Dual Dynamic Programming (SDDP). This thesis incorporates the bootstrap technique to create synthetic scenarios which will be taken into account as a basis for the SDDP implementation. This statistical technique, called bootstrap, is an alternative method used to determine both the order (p) of the model PAR (p), and, after that, to produce synthetic hydrological series. Thus, the objective of this thesis is to analyze the impact of the Bootstrap technique compared to the current methodology. The results showed that the bootstrap technique is suitable to obtain adherent hydrological series. So, it was created reliable scenarios regarding the planning of the operation of hydrothermal systems. Finally, this new methodology can be used as an alternative technique to long term hydrothermal planning problems.

Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2016-07-20T13:53:44Z No. of bitstreams: 1 rafaelbrunodasilvabrandi.pdf: 3504861 bytes, checksum: 82d36b1bf645c59e92876390b55e996b (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2016-07-22T15:19:11Z (GMT) No. of bitstreams: 1 rafaelbrunodasilvabrandi.pdf: 3504861 bytes, checksum: 82d36b1bf645c59e92876390b55e996b (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-22T15:19:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1 rafaelbrunodasilvabrandi.pdf: 3504861 bytes, checksum: 82d36b1bf645c59e92876390b55e996b (MD5) Previous issue date: 2011-03-30 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / O Sistema Elétrico Brasileiro (SEB) apresenta características peculiares devido às grandes dimensões do país e pelo fato da geração elétrica ser proveniente predominantemente de usinashidráulicasqueproporcionamaosistemaacapacidadedeumaregularizaçãoplurianualdos seusreservatórios. Asafluênciasnestasusinassãoestocásticasemuitasvezesapresentamcomportamentos complementares entre as diversas regiões do país, o que incentiva a existência de grandes intercâmbios energéticos entre os subsistemas através do Sistema Interligado Nacional (SIN). O planejamento da operação no horizonte de médio/longo prazo no país (que compreende a um período de 5 a 10 anos à frente com discretização mensal) é realizado por uma cadeia de modelos computacionais validados pelos principais agentes que atuam no SEB (comercialização, geração, transmissão e distribuição de energia). O principal modelo desta cadeia, a qual é desenvolvida pelo Centro de Pesquisas de Energia Elétrica/ELETROBRÁS, é o modelo NEWAVE que baseia-se na técnica de Programação Dinâmica Dual Estocástica (PDDE) para a determinação da política eletroenergética de médio prazo. O objetivo deste trabalho é implementar um modelo computacional para o planejamento da operação de médio prazo utilizando a metodologia de Programação Dinâmica Estocástica conjuntamente ao algoritmo de fechos convexos (PDE-ConvexHull) de uma forma computacionalmente eficiente (Fast-PDE-ConvexHull). Isto porque observou-se que quando utiliza-se a técnicadaPDE-ConvexHull,umnúmeroelevadodehiperplanossãoobtidosnacomposiçãodas funçõesdecustofuturoe,comisto,osdiversosproblemasdeprogramaçãolinearaseremresolvidos durante o processo iterativo podem tornar-se maiores, aumentando consideravelmente o tempodaexecuçãodocálculodapolíticaoperativa. Sendoassim,aprincipalcontribuiçãodeste trabalho é apresentar uma nova metodologia para a representação da função de custo futuro no problema de programação linear na qual o tempo computacional se torne menos sensível ao númerodehiperplanosobtidospeloalgoritmodefechosconvexos. Ressalta-sequetambémsão utilizadas técnicas de computação paralela com o objetivo de tornar o processo mais eficiente. A metodologia foi utilizada para o cálculo do planejamento de médio prazo do SEB, baseando-se em subsistemas equivalentes de energia. A metodologia Fast-PDE-ConvexHull foi incorporada a uma plataforma computacional, desenvolvida em C++/Java, capaz de considerar o mesmo conjunto de dados utilizado pelos modelos oficiais do SEB, compondo assim um modelo robusto para a resolução do problema. Primeiramente, para fins de validação da metodologia proposta, comparou-se os resultados obtidos pela metodologia da Fast-PDE-ConvexHull com os resultados obtidos pela utilização da técnica da PDE-ConvexHull com o objetivo verificar o ganho computacional e a aderência dos resultados. Por fim, como a plataforma computacional desenvolvida é capaz de utilizar o conjunto de dados oficiais disponibilizados para o SIN, fez-se o uso do Programa Mensal de Operação (PMO) de janeiro de 2011, disponibilizado pelo Operador Nacional do Sistema (ONS), como caso de estudo para comparação dos resultados obtidos pela metodologia proposta com os resultados obtidos pelo modelo NEWAVE. / The Brazilian National Grid (BNG) presents peculiar characteristics due to the huge territory dimensions and by the fact that the electricity generation is predominantly originated from hydraulic plants that provide for the system the capacity of a pluriannual regularization of the reservoirs. The water inflows to these plants are stochastic and often present complementary behavior among the regions of the country, stimulating the existence of big amounts of energy exchanges between the subsystems through the national grid. The long term operation planning problem (that includes a period of 5 to 10 years ahead with monthly discretization) is made by a chain of computational models that are validated by the main agents that act on BNG (commercialization, generation, transmition and distribution of energy). The primary model of this chain, which is developed by Electric Energy Research Center/ELETROBRÁS, is the NEWAVE model, which is based on the Stochastic Dual Dynamic Programming (SDDP) for electroenergetic policy determination on a long term horizon. Thisworkhastheobjectiveofimplementacomputationalmodelforthemid/longtermoperation planning using the Stochastic Dynamic Programming (SDP) together with the Convex Hull algorithm (PDE-ConvexHull) in a computationally efficient way (Fast-PDE-ConvexHull). This is because it was observed that when utilizing the PDE-ConvexHull technique, an elevated amount of hyperplanes are obtained for the composition of the cost-to-go function. So, the different linear programming problems to be solved during the iterative process can be turned larger, increasing the execution time for the operational policy calculus in a considerably manner. Thus, the main contribution of this work is to present a new methodology (FastPDE-ConvexHull) for the representation of the cost-to-go function on the linear programming problems where the computational time become less sensible to the number of hyperplanes obtained from the Convex Hull algorithm. It is highlighted that techniques of parallel computing was employed in order to turn the process more efficient. The methodology was utilized for the BNG’s long term planning calculus, based on the equivalent subsystems of energy. The methodology Fast-PDE-ConvexHull was incorporated to a computational platform, developed in C++/Java programming language, that is able to consider the same data set used by the official models acting on the BNG, compounding a robust model for the resolution of the problem. Firstly, in order to validate the proposed methodology, the results obtained from the FastPDE-ConvexHullarecomparedwiththoseobtainedfromtheutilizationofthePDE-ConvexHull technique aiming to verify the computational gain and the adherence between both results. Finally, as the elaborated computational platform is capable to use the official data set availablefortheNG,itwaspossibletheutilizationoftheMonthlyOperationalProgram(MOP) of January 2011, released by the Independent System Operator (ISO), as the study case for comparingtheresultsobtainedbytheproposedmethodologywiththeresultsobtainedfromthe NEWAVE model.

Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2017-04-20T11:43:47Z No. of bitstreams: 1 talespulinhoramos.pdf: 7331628 bytes, checksum: 1e84783a250c8c0407056e674872967a (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2017-04-20T12:44:15Z (GMT) No. of bitstreams: 1 talespulinhoramos.pdf: 7331628 bytes, checksum: 1e84783a250c8c0407056e674872967a (MD5) / Made available in DSpace on 2017-04-20T12:44:15Z (GMT). No. of bitstreams: 1 talespulinhoramos.pdf: 7331628 bytes, checksum: 1e84783a250c8c0407056e674872967a (MD5) Previous issue date: 2011-03-28 / FAPEMIG - Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais / Nos horizontes de médio e longo prazo, o modelo computacional oficial, denominado NEWAVE, para o planejamento da operação do Sistema Interligado Nacional (SIN) no Brasil é baseado na técnica de Programação Dinâmica Dual Estocástica (PDDE) e em sistemas equivalentes de energia. Para se produzir estimativas individualizadas das usinas hidrelétricas, o modelo oficial do SIN, SUISHI-O, utiliza heurísticas operativas baseadas na busca pela operação em paralelo por faixas dos reservatórios e consideração das não linearidades nas restrições operativas associadas ao problema. Ou seja, as decisões operativas geradas pela PDDE para os sistemas equivalentes são desagregadas entre as suas usinas hidrelétricas. Os dois modelos computacionais foram desenvolvidos pelo Centro de Pesquisas de Energia Elétrica(CEPEL),sendo que o modelo NEWAVE produz Funções de Custo Futuro (FCFs) mensais através da técnica de PDDE e estas funções são utilizadas pelo modelo SUISHI-O, responsável pela desagregação das decisões associadas aos sistemas equivalentes entre as suas usinas hidrelétricas. Este trabalho propõe um Modelo Individualizado de Usinas Hidrelétricas (MIUH) baseado em programação não linear para o planejamento mensal da operação utilizando-se as FCFs produzidas pelo modelo NEWAVE ou outro modelo de decisão estratégica. O MIUH utiliza uma representação alternativa aos polinômios de quarto grau associados aos polinômios cota-vazão baseada na função logística, com o objetivo de estabilizar o processo de convergência do modelo de otimização não-linear. Foi desenvolvida uma plataforma computacional robusta, capaz de utilizar o mesmo conjunto de dados dos modelos computacionais oficiais do SIN, disponibilizado mensalmente pelo Operador Nacional do Sistema (ONS). Com isto, possibilitou-se a comparação dos resultados obtidos pelo modelo SUISHI-O com os obtidos pelo MIUH. Para isto, foram utilizados os dados referentes ao Programa Mensal de Operação de Janeiro de 2011. Esta plataforma está desenvolvida em C++/Java para os sistemas operacionais Windows e LINUX, sendo que utiliza o modelo LINGO para a solução dos problemas de otimização não linear. O MIUH é capaz de representar a maioria dos detalhes associados ao problema de planejamento da operação, como, por exemplo, a expansão dos parques térmicos e hidráulicos, o crescimento do mercado, as restrições de vazão mínima obrigatória, o volume mínimo para vertimento nas usinas com reservatório, a geração de pequenas usinas, os limites de intercâmbio entre os subsistemas, os diversos patamares de déficit de energia, a evaporação e o enchimento do volume morto. / On the horizons of long term, the official computing model to the planning of the operation of the National Grid (NG) in Brazil is based in the technique of Stochastic Dual Dynamic Programming (SDDP) and using equivalent systems of energy. In order to produce individual estimates of the hydro plants, NG’s official model uses operative heuristics which search for the operation in parallel of the reservoirs and consider the nonlinear and operative restrictions associated to the problem. In other words, the operative decisions generated by SDDP to the energy equivalent systems are disaggregated between its own hydro plants. Both computing models are developed by CEPEL. The model NEWAVE produces cost-to- go function monthly through SDDP technique and these functions are also used by the SUISHI- O model (developed by CEPEL), responsible for the disaggregation of the decisions associated to the equivalent systems between its hydro plants. The aim of this thesis is to propose an Individualized Model of Hydro Plants (IMHP) based on nonlinear programming for the monthly planning of the operation using the cost-to-go functions produced by the NEWAVE model. IMHP uses an alternative representation of fourth degree polynomials associated to the outflow-level downstream relationship based on the logistic function in order to stabilize the convergence of the nonlinear optimization model. It has been developed a robust computing platform which is capable of using the same set of datas of the official computing models of NG, which is monthly available by the Indepen- dent System Operator (ISO). Consequently, it was possible to compare the results generated by SUISHI-O model with the ones generated by IMHP. In order to do that, the datas regarding the Monthly Program of Operation of January 2011 were used. This platform is developed in C++/Java to the operational systems Windows and LINUX, once that the model LINGO is used to solve problems of nonlinear optimization. IMHP is able to represent the majority of the details associated to the problem, such as, for example, the expansion of thermal and hydraulic parks, the market growth, and the minimum obligatory outflow restrictions, the minimum volume to be transfered in hydro plants with reservoirs, the generation of small hydro plants, the limits of exchange between equivalent systems of energy, various levels of deficit of energy, the evaporation and the act of filling the dead volume.

[pt] Nos últimos anos, o Brasil tem enfrentado frequentes desafios para garantir o suprimento de energia elétrica. A produção de energia fotovoltaica tem ganhado destaque, pois a fonte solar é um recurso abundante e renovável. No entanto, no âmbito do planejamento da operação energética de médio prazo, a estimativa proveniente dos parques geradores fotovoltaicos tem caráter determinístico. Quanto à geração fotovoltaica distribuída, pouco se sabe como é feita sua consideração para os próximos anos. Nesse contexto, essa dissertação propõe uma metodologia para mensuração do impacto do potencial de geração fotovoltaica residencial no planejamento da operação energética de médio prazo. Para alcançar tal objetivo, utilizou-se a metodologia Box and Jenkins com simulação de cenários via Bootstrap, levando em consideração os níveis de irradiação solar, a área de telhado útil e a eficiência na conversão do recurso solar em eletricidade. Os principais resultados dessa dissertação são: custo total da operação, custo marginal de operação, energia armazenada, custo de déficit, risco de déficit, geração hidráulica, geração térmica, intercâmbio de energia e custo de vertimento. A consideração de cenários do potencial de geração fotovoltaica residencial reduziu o custo total da operação nos Programas Mensais da Operação Energética de janeiro/2015 e janeiro/2016, chegando a máxima redução de (7,8 por cento) e (1,5 por cento), respectivamente. Os demais resultados também foram impactados. Conclui-se que, a geração fotovoltaica residencial impacta, significativamente, o planejamento da operação energética de médio prazo, sendo necessário o desenvolvimento de outros estudos para avaliar a inserção e evolução dessa geração na matriz energética brasileira. / [en] In recent years, Brazil has faced frequent challenges to ensure the supply of electricity. The production of photovoltaic energy has gained prominence, because the solar source is an abundant and renewable resource. However, in the context of long-term energy operation planning, the estimation from photovoltaic generating parks is deterministic. As for distributed photovoltaic generation, little is known how its consideration is made for the next few years. In this context, this Master s thesis proposes a methodology for measuring the impact of the potential of residential photovoltaic generation in the planning of medium-term energy operation. In order to achieve this objective, the Box and Jenkins methodology was simulated using Bootstrap scenarios, taking into account the levels of solar radiation, the useful roof area and the efficiency in the conversion of the solar resource into electricity. The main results of this dissertation are: total cost of operation, marginal cost of operation, stored energy, cost of deficit, deficit risk, hydraulic generation, thermal generation, energy exchange and delivery cost. The consideration of scenarios of the potential of residential photovoltaic generation reduced the total cost of operation in the Monthly Energy Operation Programs of January 2015 and January 2016, reaching the maximum reduction of 7.8 percent and 1.5 percent), Respectively. The other results were also impacted. It is concluded that, residential photovoltaic generation significantly impacts medium-term energy operation planning, and it is necessary to develop other studies to evaluate the insertion and evolution of this generation in the Brazilian energy matrix.