Made available in DSpace on 2016-06-02T19:55:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1 6624.pdf: 8550248 bytes, checksum: 5ec0bd60b54af457950d157adeb2bc97 (MD5) Previous issue date: 2015-03-13 / Universidade Federal de Sao Carlos / Este trabalho visa a otimização não-linear restrita usando o Método das Tolerâncias Flexíveis (FTM) e na aplicação do mesmo na síntese de sistemas de integração mássica. A integração mássica é uma técnica que permite a compreensão global do fluxo de massa dentro do processo, e emprega tais conhecimentos na identificação de melhorias de desempenho e otimização da geração e mapeamento de espécies ao longo do processo. A integração de massa baseia-se nos princípios fundamentais da engenharia química combinada com a análise do sistema usando ferramentas gráficas e de otimização. Neste contexto, o método direto de otimização foi usado como base para melhorias a fim de tornar possível sua aplicação em problemas de síntese de processo, especialmente a integração de massa. O Método das Tolerância Flexíveis é um método direto de otimização que apresenta algumas vantagens como simplicidade e a capacidade de lidar com igualdade e desigualdade sem empregar o cálculo de derivadas. O método utiliza duas buscas para satisfazer a restrição de viabilidade. A busca externa é uma variação do método de Nelder-Mead (ou o método Poliedro Flexível ou FPM) que minimiza a função objetivo. A busca interna minimiza o valor da função formada pelas restrições de igualdade e/ou desigualdade do problema. Esta busca interna pode ser realizada por qualquer método de otimização não linear irrestrita. Neste trabalho, o método das tolerâncias flexíveis foi hibridizado com diferentes métodos irrestritos para realizar a busca interna: BFGS (Método de Broyden, Fletcher, Goldfarb and Shanno) e Powell modificado. O método estocástico do Enxame de Partículas (PSO) também foi empregado para efetuar a inicialização e geração do ponto de partida viável para sequencial aplicação do método deiii terminístico (FTM e modificações). Outras modificações testadas foram o escalonamento de variáveis, a utilização de parâmetros adaptativos Nelder-Mead e a adição de uma barreira. Os algoritmos propostos neste trabalho foram aplicados a um conjunto de problemas nãolineares restritos que compreende problemas de otimização reais. Os códigos que apresentaram melhor desempenho foram o Método Modificado das Tolerâncias Flexíveis com variáveis escalonadas (MFTMS) e o híbrido FTMS-PSO (o Método das Tolerância Flexíveis com escalonamento de variáveis e hibridizado com PSO). Estes melhores códigos foram aplicados com sucesso na solução de problemas de integração em massa. Os resultados encontrados neste trabalho demonstram a capacidade de métodos simples e diretos em lidar com problemas de otimização complexos, como os problemas de integração mássica. Além disso, um problema inédito de integração mássica proposto neste trabalho, a integração mássica de uma biorefinaria de cana-de-açúcar incluindo 1G, 2G e 3G, foi resolvido com êxito com os métodos propostos neste trabalho (MFTMS e FTMS-PSO). A primeira geração (1G) inclui a produção de etanol utilizando o caldo da cana-de-açúcar e produção de vapor e eletricidade pela cogeração. A segunda geração (2G) utiliza a biomassa lignocelulósica para produção de etanol pela rota bioquímica. A terceira geração (3G) inclui a utilização de algas para produção de biocombustíveis (etanol e biodiesel). Os resultados deste estudo de caso fornecem uma indicação de uma forma economicamente viável de conseguir avanços substanciais em termos de consumo de água e redução da poluição. / This work is focused in constrained nonlinear optimization using the Flexible Tolerance Method (FTM) and in applying in systems synthesis of mass integration. Mass integration is a technique that allows an overall understanding of the mass flow within the process, and employs such knowledge in identification of performance improvements and optimization of the generation and mapping of species throughout the process. The mass integration is based on the fundamental principles of chemical engineering combined with system analysis using graphical and optimization tools. In this context, the direct method of optimization was used as the basis for improvements in order to make possible the application in process synthesis problems, especially mass integration. The Flexible Tolerance Method is a direct method of optimization that present some advantages as simplicity, the ability to lead with equality and inequality constraints without employ derivative calculus. The method uses two searches to satisfy feasibility constraint. The external search is a variation of the Nelder-Mead method (or the Flexible Polyhedron method or FPM). This one seeks to minimizes the objective function. The internal search minimizes the value of the positive function for all equality and/or inequality constraints of the problem. This internal search can be performed by any unconstrained nonlinear optimization method. In this work, the Flexible Tolerance Method was hybridized with different unconstrained methods to perform the inner search: the BFGS (Broyden, Fletcher, Goldfarb and Shanno Method) and the modified Powell. The stochastic PSO method was also employed to perform the initialization and generation of the feasible start point to sequential application of the determination method i (FTM and modifications). Others modifications tested were the scaling of variables, the use of Nelder-Mead adaptive parameters and the addition of a barrier. The algorithms proposed in this work were applied to a benchmark of constrained nonlinear problems that comprises real world optimization problems. The best codes obtained were the Modified Flexible Tolerance Method Scaled (MFTMS) and the hybrid FTMS-PSO (the Flexible Tolerance Method with scaling of variables hybridized with PSO (Particle Swarm Optimization)). These best codes were applied with success in the solution of mass integration problems. The results found in this work demonstrate the capacity of simple and direct methods in deals with complex optimization problems, as the mass integration problems. Additionally an inedited problem of mass integration proposed in this work, the mass integration of 1G, 2G and 3G sugarcane biorefinery was successful solved with the methods proposed in this work (MFTMS and FTMS-PSO). The first generation (1G) includes the ethanol production using the sugarcane juice and production of vapor and electricity throughout cogeneration. The second generation (2G) includes the ethanol production using the lignocellulosic biomass feedstock via the biochemical route. The third generation (3G) includes the algae use for production of biofuels (ethanol and biodiesel). The findings of this study case provide an indication of an economically viable way of achieving substantial advances in terms of water consumption and pollution reduction.

Neste trabalho são estudadas três metodologias de otimização não-linear: o Método da Função Lagrangeana, o Método da Função Penalidade e o Método da Função Lagrangeana Aumentada. Com o estudo da Função Lagrangeana e do Método da Função Penalidade, foi possível alcançar a formulação da Função Lagrangeana Aumentada com o objetivo de resolver problemas de programação não-linear não-convexos. Testes numéricos são apresentados para o problema não-convexo de programação não-linear conhecido como Fluxo de Potência Ótimo. / In this dissertation, three nonlinear optimization methodologies are studied: the Lagrangian Function Method, the Penalty Function Method and Augmented Lagrangian Function Method. Through the studies ofthe Lagrangian Function and the Penalty function Method, it was possible to reach the formulation of the Augmented Lagrangian Function aiming to solve nonlinear nonconvex programming problems. Numerical tests are presented for the nonconvex nonlinear programming problem known as optimal power flow.

Este trabalho tem como objetivo principal o desenvolvimento de uma estratégia de integração da otimização com o controle preditivo multivariável em uma camada. Os problemas de controle e otimização econômica são resolvidos simultaneamente em um mesmo algoritmo. A função objetivo econômica foi inserida no controlador na sua forma diferencial, ou seja, o gradiente da função objetivo econômica. O método foi testado por simulação para o caso do sistema reator regenerador da UFCC (Unit of Fluid Catalytic Cracker). Esta dissertação descreve a estratégia de otimização integrada ao controlador preditivo cuja função objetivo incorpora componentes dinâmicos e estáticos. Para a determinação das condições ótimas do processo no estado estacionário do conversor (unidade de craqueamento catalítico) foi utilizado um modelo empírico do processo. A melhor trajetória para conduzir o processo para o seu ponto ótimo de operação, maximizando lucro ou produto de maior valor agregado, desde que não sejam violadas as restrições de processo, é predita utilizando um modelo dinâmico, obtido através de dados de testes em degrau em um modelo rigoroso. Este modelo linear possibilitou a obtenção das funções de transferência do processo e o modelo em variáveis de estado. O ponto ótimo que é obtido na execução deste algoritmo, leva em consideração a não violação das restrições das variáveis manipuladas e controladas do processo, tanto para o estado estacionário como para o transiente do problema. O problema de otimização não linear resultante é resolvido através de uma rotina de programação quadrática da biblioteca do Matlab. Uma segunda alternativa apresentada para a estratégia de otimização deste trabalho, é a inclusão do gradiente reduzido na função objetivo do controlador quando são observadas violações das restrições das variáveis controladas. Os resultados simulados através de um modelo não linear rigoroso (Moro&Odloak,1995) mostram um bom desempenho dos algoritmos aqui desenvolvidos tanto com relação aos benefícios econômicos como na estabilização da unidade. / This dissertation aims to develop a strategy to integrate the optimization problem of the plant into the model predictive controller in a one layer strategy, for the real time optimization or online optimization. The control and the optimization of the process are computed simultaneously in the same algorithm. The gradient of the economic objective function is included in the cost function of the controller instead of in its regular form. Thereby, this work describes a predictive control strategy, which can be classified as a one layer strategy and whose objective function has to be optimized obeying constraints, which incorporates dynamic and static components. The optimal conditions of the process in the steady state are defined through the use of an empirical process model. Furthermore, the best trajectory to be followed in order to reach the optimal conditions, without violating the constraints, maximizing profit or the production of its more valuable product, is predicted through the use of the dynamic model, that can be obtained through a plant step test. As a result transfer function and state space models are obtained. The optimal operation point is achieved through the execution of the proposed algorithm. Therefore, the solution to the optimization/control problem will always be in a feasible region, in other words, without violating the process manipulated or controlled variable constraints for both stationary and transient states of the problem. The non-linear optimization problem resulted from the implementation of the proposed algorithm is solved through the quadratic programming routine from the Matlab library. The second online optimization strategy proposed in this work is one that considers the reduced gradient method algorithm modified to evaluate the predicted trajectory. As a result, any violation of the manipulated or controlled variable constraints is prevented and this variable is not considered in the next step of the calculation of the predicted trajectory or even in the search direction of the optimization. Finally the simulations results obtained through the use of a nonlinear rigorous model (Moro&Odloak,1995) presents good performance for the algorithms here proposed, not only related to economic benefits, but also in order to stabilize the unit.

Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2016-04-13T18:29:42Z No. of bitstreams: 1 rodrigovitalmenta.pdf: 1050020 bytes, checksum: 0a0b9fed57688fe227860197468177c5 (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2016-04-24T03:23:52Z (GMT) No. of bitstreams: 1 rodrigovitalmenta.pdf: 1050020 bytes, checksum: 0a0b9fed57688fe227860197468177c5 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-04-24T03:23:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1 rodrigovitalmenta.pdf: 1050020 bytes, checksum: 0a0b9fed57688fe227860197468177c5 (MD5) Previous issue date: 2015-09-28 / Este trabalho propõe uma metodologia para cálculo da tarifa variável de energia elétrica considerando o ambiente de redes inteligentes (“Smart Grids”). Este problema, conhecido como “Resposta de Demanda” (RD) ou “Tarifa Dinâmica” (TD), permite aos consumidores, que até então pagam um preço fixo para energia, participarem ativamente do mercado de energia tendo em vista que a diferença de preço durante as horas do dia induz a redução de consumo nos horários de ponta e aumento em outros horários. A formulação proposta para cálculo da tarifa é baseada em programação não linear onde a rede elétrica é considerada juntamente com os limites operativos. A resposta do programa informa o valor da tarifa durante o dia de tal forma que tanto a empresa distribuidora quanto os consumidores ganham com o novo modelo de tarifa (Modelo Ganha-Ganha/MGG). A metodologia proposta foi testada em sistemas de distribuição conhecidos da literatura. Os resultados mostram que o processo proposto neste trabalho é promissor para aplicação em Smart Grids. / This work proposes a methodology for calculating the variable energy tariff considering the environment of Smart Grids. This problem has been known as "Demand Response" (RD) or "Dynamic Rate" (TD) and it allows consumers, which have been paying a fixed price for energy, to participate in the energy market. The price difference during the day can induce lower consumption at peak times as well as high consumption at other times. The proposed approach for the optimal tariff calculation is based on nonlinear programming where the network is considered. The consumers are represented by using a relationship between energy price and consumption. The proposed optimization problem leads to optimal energy price to obtain a Win-Win strategy for both the Distribution company and consumers. The proposed methodology is tested in known distribution systems of literature and the results show that it is promising for application in Smart Grid system.

Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2016-04-28T17:57:49Z No. of bitstreams: 1 erasmotalesfonseca.pdf: 866120 bytes, checksum: 042a0c3210df8046171b1593162cde44 (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2016-05-02T01:13:24Z (GMT) No. of bitstreams: 1 erasmotalesfonseca.pdf: 866120 bytes, checksum: 042a0c3210df8046171b1593162cde44 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-05-02T01:13:24Z (GMT). No. of bitstreams: 1 erasmotalesfonseca.pdf: 866120 bytes, checksum: 042a0c3210df8046171b1593162cde44 (MD5) Previous issue date: 2015-11-06 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Neste trabalho apresentamos um estudo da influência dos parâmetros de um algoritmo de pontos interiores e direções viáveis para solução de problemas de otimização não linear. Esse algoritmo, denominado FDIPA, tem por objetivo encontrar dentre os pontos de um conjunto definido por restrições de igualdade e/ou desigualdade, aqueles que minimizam uma função diferenciável. O FDIPA baseia-se na resolução de dois sistemas de equações lineares com a mesma matriz de coeficientes, obtidos das condições necessárias de primeira ordem de Karush-Kuhn-Tucker. A partir de um ponto inicial no interior do conjunto viável, o FDIPA gera uma sequência de pontos também interiores ao conjunto. Em cada iteração, uma nova direção de descida é obtida e, em seguida, produz-se uma deflexão da direção de descida no sentido do interior do conjunto viável, de modo a se obter uma nova direção que seja de descida e viável. Realiza-se então uma busca linear para obter um novo ponto interior e garantir a convergência global do método. Uma família de algoritmos pode ser obtida variando-se as regras de atualização dos parâmetros do FDIPA. O estudo apresentado neste trabalho foi feito considerando-se um único algoritmo e com restrições de desigualdade somente. Testes numéricos apontaram para uma escolha de parâmetros que levou a um número menor de iterações na resolução dos problemas teste. / This work presents a study on the influence of the parameters of an interior point and feasible directions algorithm for solving non-linear problems. The algorithm, named FDIPA, aims to find among the points of a set defined by equality and/or inequality constraints, those which minimize a differentiable function. The FDIPA is based on two linear systems with the same coefficient matrix, obtained from the Karush-Kuhn-Tucker first order necessary conditions. From a initial point in the interior of the feasible set, FDIPA generates a sequence of points which are also interior to the set. At each iteration, FDIPA produces a descent direction which is deflected towards the interior of the feasible set in order to create a new descent and feasible direction. Then, a linear search is performed to get a new interior point and assure the global convergence of the method. A family of algorithms can be obtained varying the rules used to update the parameters of the FDIPA. The study presented here has been done considering just one particular algorithm and inequality constraints only. Numerical tests pointed to a certain choice of parameters which led to a fewer number of iterations when solving some test problems.

Orientador: Juan Francisco Camino dos Santos / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica / Made available in DSpace on 2018-08-28T04:17:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Burghi_ThiagoBassinello_M.pdf: 1840182 bytes, checksum: 3a2bb5b751172b5b4c8d9b1647b20748 (MD5) Previous issue date: 2015 / Resumo: O controle do movimento de robôs móveis em altas velocidades e sob condições adversas do solo é um problema difícil, pois as rodas do robô podem estar sujeitas a diferentes tipos de deslizamento. O deslizamento lateral é um problema particularmente complicado quando se lida com robôs móveis de tração diferencial, já que suas rodas não podem produzir movimento nessa direção. Este trabalho apresenta uma aplicação de alguns resultados da Teoria de Lyapunov para sistemas não lineares perturbados. A abordagem proposta pode ser vista como um método de análise de controladores cinemáticos de robôs móveis sujeitos a deslizamentos laterais e longitudinais. Um exemplo de aplicação é dado ao se analisar a estabilidade de um robô móvel de tração diferencial quando este é controlado por uma lei adaptativa não linear cinemática capaz de estimar o deslizamento longitudinal. É mostrado que sob condições razoáveis, as soluções da dinâmica do erro de postura do robô são uniformemente finalmente limitadas. Simulações numéricas são apresentadas para ilustrar esse exemplo. Para tratar um problema de otimização que surge durante a análise de estabilidade, técnicas de decomposição em soma de quadrados (SOS) para otimização polinomial são estudadas e aplicadas. Um estudo minucioso dos recursos computacionais necessários para a resolução de problemas de decomposição SOS também é apresentado / Abstract: Motion control of mobile robots at high speeds and under adverse ground conditions is a difficult problem because the robots¿ wheels may be subject to different kinds of slip. Lateral slip is a particularly complicated problem for differential drive mobile robots to deal with, since their wheels cannot directly produce movement in that direction. This work presents an application of some results from Lyapunov Theory for nonlinear perturbed systems. The proposed approach can be seen as a method for analyzing kinematic controllers of mobile robots subject to longitudinal and lateral slip. An example of application is given by analyzing the stability of a differential drive mobile robot when it is controlled by an adaptive nonlinear kinematic controller capable of estimating longitudinal slip. It is shown that under reasonable conditions, the solutions to the robot¿s posture error dynamics are uniformly ultimately bounded. Numerical simulations are presented to illustrate this example. To tackle an optimization problem which arises during the stability analysis, SOS techniques for polynomial optimization are studied and applied. A thorough study of the computational resources required for solving SOS problems is also presented / Mestrado / Mecanica dos Sólidos e Projeto Mecanico / Mestre em Engenharia Mecânica / 33003017 / CAPES

Submitted by Marina Teixeira Costa null (marinateixeiracosta@gmail.com) on 2017-02-14T14:27:15Z No. of bitstreams: 1 Dissertação MARINA 12.pdf: 1807218 bytes, checksum: 95bc28b832360cf51847512b47b234d8 (MD5) / Approved for entry into archive by LUIZA DE MENEZES ROMANETTO (luizamenezes@reitoria.unesp.br) on 2017-02-14T15:29:56Z (GMT) No. of bitstreams: 1 costa_mt_me_bauru.pdf: 1807218 bytes, checksum: 95bc28b832360cf51847512b47b234d8 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-02-14T15:29:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1 costa_mt_me_bauru.pdf: 1807218 bytes, checksum: 95bc28b832360cf51847512b47b234d8 (MD5) Previous issue date: 2016-12-16 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / O problema de Fluxo de Potência Ótimo determina a melhor condição de operação de um sistema elétrico de potência. Há diferentes classes de problemas de Fluxo de Potência Ótimo de acordo com os tipos de funções a serem otimizadas, e os conjuntos de controles e de restrições utilizados. Dentre elas, dá-se destaque ao problema de Fluxo de Potência Ótimo com Restrição de Segurança, o qual é uma importante ferramenta para os Operadores dos Sistemas de Transmissão, tanto para o planejamento operacional, quanto para a precificação da energia. Seu objetivo é minimizar os custos operacionais de geração de energia levando em consideração as restrições decorrentes da operação do sistema sob um conjunto de contingências. Ele é formulado como um problema de otimização não linear, não-convexo de grande porte, com variáveis contínuas e discretas. Neste trabalho investiga-se este problema em relação à sua formulação, dificuldades computacionais e método de solução. Para um tratamento do problema mais próximo à realidade adotam-se alguns controles como variáveis discretas, ou seja, os taps dos transformadores. Estes são tratados através de um método que penaliza a função objetivo quando as variáveis discretas assumem valores não discretos. Desta forma, o problema não linear discreto é transformado em um problema contínuo e o método Primal-Dual Barreira Logarítmica é utilizado em sua resolução. Testes computacionais são apresentados com o problema de Fluxo de Potência Ótimo com Restrição de Segurança associado ao sistema teste IEEE 14 barras em três etapas de teste. Os resultados obtidos e as comparações realizadas comprovam a eficiência do método de resolução escolhido / The Optimum Power Flow problem determines the best operating condition of an electric power system. There are different classes of Optimal Power Flow problems according to the types of functions to be optimized, and the sets of controls and constraints used. Among them, the problem of Optimal Power Flow with Security Constraint is highlighted, which is an important tool for the Transmission System operators, both for operational planning and for energy pricing. Its objective is to minimize the operational costs of power generation taking into account the constraints arising from the operation of the system under a set of contingencies. It is formulated as a nonlinear, nonconvex large optimization problem, of continuous and discrete variables. In this work, the problem in relation to its formulation, computational difficulties and solution method is investigated. For a treatment of the problem closest to the reality, some controls such as discrete variables, i.e. the taps of the transformers, are used. These are treated by a method that penalizes the objective function when the discrete variables assume non-discrete values. Thus, the discrete nonlinear problem is transformed into a continuous problem and the Primal-Dual Logarithmic Barrier method is used in its resolution. Computational tests are performed with the optimal power flow problem with security constraint associated with the test system of IEEE 14 bars in three test stages. The obtained results and the realized comparisons prove the efficiency of the chosen resolution method.

Submitted by Rafael Ramos de Souza null (rr.souza@live.com) on 2016-08-09T15:45:13Z No. of bitstreams: 1 VERSÃO_ENTREGUE.pdf: 1452852 bytes, checksum: ae6aa21d2282113ac3abaade8414218e (MD5) / Approved for entry into archive by Ana Paula Grisoto (grisotoana@reitoria.unesp.br) on 2016-08-11T12:16:39Z (GMT) No. of bitstreams: 1 souza_rr_me_bauru.pdf: 1452852 bytes, checksum: ae6aa21d2282113ac3abaade8414218e (MD5) / Made available in DSpace on 2016-08-11T12:16:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1 souza_rr_me_bauru.pdf: 1452852 bytes, checksum: ae6aa21d2282113ac3abaade8414218e (MD5) Previous issue date: 2016-06-10 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / O problema de Fluxo de Potência Ótimo tem por objetivo a otimização de um critério de desempenho elétrico sujeito ao atendimento das demandas de potência ativa e reativa em cada barra e de restrições técnico-operacionais dos sistemas de geração e transmissão. É um problema de otimização, não-linear, não-convexo e de grande porte. Neste trabalho é explorado o problema de Fluxo de Potência Ótimo Reativo com o objetivo de minimizar as perdas de potência ativa na transmissão e para resolvê-lo é proposto um método primal-dual de pontos interiores/exteriores barreira logarítmica modificada com estratégias de teste quadrático e determinação de direções de busca combinadas. O teste quadrático é proposto como alternativa ao procedimento de Cholesky na verificação da positividade da matriz hessiana do problema, que, se definida positiva, garante direções de descida para o método. As novas direções de busca são determinadas através de combinações das direções dos procedimentos previsor e corretor, determinadas através da análise das condições de complementaridade das variáveis primais e duais do problema. O método proposto foi implementado em Matlab e aplicado aos sistemas elétricos 9 e 39 barras e aos sistemas IEEE 14, 30, 57 e 118 barras. O desempenho do método com as estratégias propostas é avaliado em termos do número de iterações e do tempo computacional. Os resultados são promissores e permitem a aplicação do presente método, com as estratégias propostas, para resolver o problema de Fluxo de Potência Ótimo Reativo com maior dimensão do que os sistemas testados. / The reactive optimal power flow problem is concerned with the optimization of a specific criterion associated with the transmission system while enforcing the power balance in each transmission bus, as well as operational and physical constraints associated with generation and transmission systems. It is a nonlinear, non-convex and large optimization problem. In this work we consider the active losses minimization in the transmission system as a criterion for the optimal power flow problem. The solution of the problem is investigated by proposing a modified log-barrier primal-dual interior/exterior point method with a quadratic test strategy and new search direction procedures. The quadratic test is proposed as an alternative strategy to the Cholesky procedure for calculating the positivity of the Hessian matrix of the problem.The new search directions investigated in the paper are determined by combining the search directions calculated in the predictor and corrector steps, respectively, and also by using information associated with the complementarity conditions. The method proposed is implemented in Matlab and applied to solving the reactive optimal power flow problem for 9 and 39-bus systems, as well as for the IEEE 14, 30, 57 and 118-bus test systems. The performance of the method with the proposed strategies for search directions is evaluated in terms of the number of iterations and computational times. The results are promising and allow the application of the present method with the proposed search strategies for solving problems of larger dimensions.

Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2016-07-01T11:43:52Z No. of bitstreams: 1 germandavidyagimoromisato.pdf: 4216499 bytes, checksum: a1b6dec404f94fd91a0a919755636775 (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2016-07-13T16:00:06Z (GMT) No. of bitstreams: 1 germandavidyagimoromisato.pdf: 4216499 bytes, checksum: a1b6dec404f94fd91a0a919755636775 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-13T16:00:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1 germandavidyagimoromisato.pdf: 4216499 bytes, checksum: a1b6dec404f94fd91a0a919755636775 (MD5) Previous issue date: 2012-08-02 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Este trabalho tem como objetivo apresentar uma nova metodologia baseada em Programação Dinâmica Dual Determinística (PDDD) para o cálculo da Energia Firme de sistemas energéticos. A Energia Firme tem uma relação direta com os certificados de energia garantida atribuídos às usinas hidráulicas, os quais representam o limite superior para os contratos de energia estabelecidos com os consumidores (distribuidores e consumidores livres). Neste contexto, este trabalho possui uma importância relevante para o cenário atual do Setor Elétrico Brasileiro (SEB). Os resultados são comparados com aqueles obtidos pela metodologia em vigor no SEB, o qual é baseado em métodos heurísticos. / The objective of this work is to introduce a new methodology based in The Deterministic Dual Dynamic Programming (DDDP) to calculate the firm energy of energetic systems. The firm energy is directly related to the guaranteed energy certificates assigned to hydraulic power plants. These energy certificates represent the limits of energy contracts that can be established with consumers (energy distributors and free consumers). In this context, this work has a relevant importance to the current scenario of the Brazilian Electric Sector (BES). The results are compared to those obtained by the BES approved computational model based in heuristic methods.