Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. / Made available in DSpace on 2013-07-16T01:18:50Z (GMT). No. of bitstreams: 1 226727.pdf: 1256569 bytes, checksum: c588c9657fd3a5089c090159c97d07ac (MD5)

Dissertação (Mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2013 / Made available in DSpace on 2013-12-05T23:09:17Z (GMT). No. of bitstreams: 1 319236.pdf: 1551961 bytes, checksum: a550e20dd8cb324ed2a7571ffb6fc050 (MD5) / Devido aos diversos fatores envolvidos no planejamento da operação de sistemas hidrelétricos, tais como a interligação espacial e temporal entre as usinas e a natureza estocástica das vazões afluentes, no Brasil a geração de energia é coordenada na forma de operação centralizada, de modo a definir um despacho que otimize a utilização do parque gerador instalado. Contudo, esse modelo apresenta alguns desafios quando aplicado a um ambiente de competição na geração. Com o intuito de aumentar a eficiência econômica do setor elétrico sem excluir o papel do operador central, este trabalho visa analisar uma forma alternativa de despacho de geração de um sistema com predomínio de geração hidrelétrica que permita mais autonomia às empresas geradoras. Propõe-se um modelo matemático que representa um despacho descentralizado, no qual ficaria ao operador do sistema a função de coordenar as ofertas feitas pelos agentes geradores, garantindo o suprimento de energia em todo o período tendo em vista os limites físicos e operacionais do sistema. O despacho descentralizado é modelado como um problema de equilíbrio com restrições de equilíbrio (equilibrium problem with equilibrium constraints - EPEC). As soluções de equilíbrio obtidas são comparadas com as soluções ótimas do modelo de despacho clássico (centralizado). A estocasticidade do problema é tratada por uma formulação em dois estágios e, para garantir a qualidade da solução obtida, mantendo-se o problema com uma dimensão de cenários aceitável, utiliza-se a técnica da Janela Deslizante. É demonstrada a viabilidade prática do modelo proposto aplicando-se o mesmo a equivalentes do sistema elétrico brasileiro <br>

Este trabalho apresenta uma abordagem via programação estocástica linear para a tomada de decisão de investimento em um fundo de pensão com plano de benefícios do tipo benefício definido. Propõe-se uma nova metodologia para a definição da alocação da carteira do fundo no instante inicial baseada na média de vários cenários econômicos gerados aleatoriamente. Como exemplo de aplicação, essa metodologia é utilizada para resolver o problema da alocação inicial da carteira de um grande fundo de pensão brasileiro e a alocação inicial obtida é avaliada em termos da probabilidade de insolvência e VaR, valor em risco, do fundo no instante final do horizonte de planejamento de investimento. / This paper presents an approach via linear stochastic programming for investment decision making in a defined benefit pension fund plan. It proposes a new methodology for defining the allocation of the portfolio at the initial time based on the average of several randomly generated economic scenarios. As an illustrative example, this methodology is used to solve the problem of portfolio initial allocation of a large Brazilian pension fund and the obtained initial allocation is evaluated in terms of funds probability of default and VaR, Value-at-Risk, at the final time of the investment planning horizon.

Orientador: João Bosco Ribeiro do Val / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-07T09:08:47Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Arruda_EdilsonFernandesde_D.pdf: 7031418 bytes, checksum: 5dc90e2d3823b0e6bcf659159d183007 (MD5) Previous issue date: 2006 / Resumo: Apresenta-se um modelo de controle por intervenções para o problema de produção e estoque de vários itens, com diversos estágios de produção. Este problema pode ser solucionado via programação dinâmica discreta (PD) por um operador de custo descontado. Para contornar a dificuldade de obtenção da solução ótima via PD ao se considerar um número razoável de classes de itens e suas etapas de produção, esta tese desenvolve-se em duas linhas. A primeira delas consiste em tomar uma noção de estabilidade estocástica no sentido Foster-Lyapunov para caracterizar a família de soluções candidatas a ótima, originando uma classe de políticas que geram um subconjunto de estados que são recorrentes positivos. Dessa forma, é possível propor políticas sub-ótimas que sejam estáveis, e cuja consideração de otimalidade possa ser desenvolvida apenas no subconjunto de estados recorrentes, simplificando a tarefa da PD e focando nos estados mais freqüentados no longo prazo. A segunda linha de abordagem consiste em desenvolver técnicas de PD aproximada para o problema, através de uma arquitetura de aproximação fixa aplicada a um subconjunto amostra do espaço de estados. Um avanço analítico é alcançado por observar como uma arquitetura de aproximação pode capturar adequadamente a função valor do problema, vista como uma projeção da função valor na arquitetura. Condições para que um algoritmo de PD aproximada convirja para essa projeção são obtidas. Essas condições são independentes da arquitetura utilizada. Um algoritmo derivado dessa análise é proposto, a partir do monitoramento da variação de passos sucessivos / Abstract: We propose an intervention control model for a multi-product, multi-stage, single machine production and storage problem. The optimal policy is obtained by means of discrete dynamic programming (DP), through a discounted cost contraction mapping. In order to overcome the difficulty of obtaining the optimal solution for problems with a reasonable number of products and production stages, we take two different approaches. The first one consists in using a notion of stochastic stability in the Foster-Lyapunov sense to characterize the candidate policies, thus originating a class of policies that induce a subset of positive recurrent states. Therefore, one can propose suboptimal policies that are stable and seek optimality only in the subset of recurrent states, in such a way that simplifies the DP task and focuses on the states which are visited more frequently in the long run. The second approach consists in developing approximate dynamic programming techniques for the problem, by means of a fixed approximation architecture applied to a sample subset of the state space. A novel result is obtained by observing how an approximation architecture can adequately capture the value function of the problem, which is viewed as a projection of the value function into the architecture. We obtain conditions for an approximate DP algorithm to converge to this projection. These conditions are architecture independent. An algorithm derived from this analysis is proposed that monitors the variation between successive iterates / Doutorado / Automação e Controle / Doutor em Engenharia Elétrica

Orientadores: Secundino Soares Filho, Marinho Gomes de Andrade Filho / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-15T04:56:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Siqueira_ThaisGamade_D.pdf: 1878251 bytes, checksum: c4c0b7a2af163305b181cf917f725354 (MD5) Previous issue date: 2009 / Resumo: O planejamento da operação energética (POE) tem como objetivo determinar metas de geração para cada usina do sistema elétrico a cada estágio (mês) do período de planejamento (anos) que minimizam o custo total de operação, atendendo a demanda e respeitando as restrições operativas das usinas. A Programação Dinâmica (PD) é a ferramenta mais utilizada na resolução do POE devido, entre outras coisas, a sua capacidade de representar a natureza estocástica das vazões afluentes futuras. Entretanto, a PD é restrita pela "maldição da dimensionalidade", pois o esforço computacional cresce exponencialmente com o aumento do número de usinas consideradas. Para poder utilizar a PD no POE de sistemas de grande porte, como o brasileiro, com centenas de usinas, uma abordagem adotada baseia-se na agregação do sistema hidrelétrico em reservatórios equivalentes, reduzindo a dimensão do sistema - quatro reservatórios equivalentes no caso do sistema brasileiro. Este trabalho visa elaborar uma análise comparativa detalhada de diversas políticas operativas para o POE baseadas em PD com o objetivo de estimar o benefício do seu uso em sistemas equivalentes. Para melhor comparar as diferentes políticas são considerados somente sistemas formados por uma única usina, evitando-se assim o efeito das simplificações e limitações dos modelos equivalentes. Alem disso, são comparadas diferentes modelagens para as distribuições de probabilidades das vazões na PD. Os desempenhos das diferentes políticas são avaliados por simulação no histórico de vazões e os resultados, considerando usinas hidrelétricas localizadas em diferentes bacias do sistema brasileiro, indicam que as diferenças não são expressivas / Abstract: The medium term hydrothermal scheduling problem aims to determine, for each stage (month) of the planning period (years), the amount of generation at each hydro and thermal plant that attends the load demand and minimizes the expected operation cost in the planning period. Dynamic programming has been the most applied technique to solve the long term hydrothermal scheduling problem because it adequately copes with the uncertainty of inflows. Although efficient in the treatment of river inflows as random variables described by probability distributions, the dynamic programming technique is limited by the so-called "curse of dimensionality" since its computational burden increases exponentially with the number of hydro plants. In order to overcome this difficulty, allowing the use of dynamic programming in medium term hydrothermal scheduling, one common manipulation adopted is to represent the hydro system by an aggregate model, as it is the case in the Brazilian power system. This work evaluates the influence of inflow modeling in the performance of dynamic programming for medium term hydrothermal scheduling. Different models have been progressively considered in order to evaluate the benefits of increasing sophistication of inflow modelling. Features and sensitivities of different models are discussed. Numerical results for hydrothermal test systems composed by a single hydro plant located in several Brazilian rivers were obtained by simulation and indicated that the differences among the policies are not significant / Doutorado / Energia Eletrica / Doutor em Engenharia Elétrica

Orientador: Alberto Luiz Francato / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Civil, Arquitetura e Urbanismo / Made available in DSpace on 2018-08-23T22:42:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Deantoni_VictordeBarros_M.pdf: 2817178 bytes, checksum: 1c05a50aa818606a82c052b88f62c14d (MD5) Previous issue date: 2013 / Resumo: O planejamento da operação do setor elétrico brasileiro é realizado com base em modelos que por meio de otimização determinam a geração de energia de fontes térmicas e hidráulicas. Utilizando a técnica de otimização estocástica robusta possibilita-se a análise com um conjunto de cenários históricos, com o objetivo de determinar a operação do primeiro intervalo de tempo do horizonte de planejamento, e assim obter uma solução que não necessariamente seja a melhor para um determinado cenário, mas sim uma solução que seja interessante para qualquer um dos cenários que possam ocorrer. O objetivo deste trabalho foi criar uma nova versão do modelo SolverSIN com um módulo de otimização estocástica robusta, chamado de SolverSINR, esse novo modelo permite o planejamento da operação considerando um conjunto de cenários históricos. As séries históricas são obtidas do relatório do programa mensal de operação, que é um arquivo de saída do NEWAVE. Para organização dessas séries foi desenvolvido um aplicativo chamado SHENA. O novo modelo apresentou resultados coerentes em comparação com o modelo SolverSIN determinístico e mostrou valores viáveis para a operação de reservatórios. A ferramenta permite a otimização assumindo a hipótese de repetição de uma série histórica. O modelo SolverSINR vem a contribuir como mais uma alternativa de avaliação crítica às políticas operacionais do SIN implementadas pelos modelos oficiais do SEB. Durante a avaliação de resultados notou-se que uma restrição de geração hidráulica mínima para o subsistema Nordeste causava infactibilidade em alguns cenários, adotou-se uma variável de folga para solucionar esse problema. Destaca-se que houve factibilidade nos procedimentos de operação em tempo de processamento compatível com otimização estocástica de processos em equipamentos usais para tal tarefa / Abstract: The operation planning of the interconnected power generation Brazilian system is carried out based on models through deterministic optimization power generation from thermal and hydraulic sources. Using the robust stochastic optimization technique enables the analysis grounded in a set of historical scenarios, in order to determine the operation of the first time interval of the planning horizon, and thus obtain a solution that is not necessarily the best for a selected scenario, but a solution that is interesting for any of the scenarios that might happen. The objective of this work was to create a new version of the model SolverSIN with a robust stochastic optimization module, called SolverSINR , this new model allows for the operation planning considering a set of historical scenarios . The time series is obtained from the monthly report called "pmo.dat" that is an output file from NEWAVE model. For organizing these series was developed an application called SHENA. The new model showed consistent results in comparison with the deterministic model (SolverSIN) and showed feasible values for reservoir operation. The tool allows the optimization under the assumption of repetition of a historical series. The model SolverSINR comes to contribute as an alternative assessment to critical operational policies implemented by SIN official models of SEB. During the evaluation of results was noted that a restriction of minimum hydraulic generation on Northeast subsystem caused infeasible answer in some scenarios, we adopted a penalty variable to solve this problem. It is noteworthy that there was feasibility in operating procedures in processing time compatible with stochastic optimization of processes in usual equipment for this task / Mestrado / Recursos Hidricos, Energeticos e Ambientais / Mestre em Engenharia Civil

O presente trabalho aborda o problema de determinação de datas de entrega e o sequenciamento de tarefas com tempos de processamento estocásticos. O ambiente considerado constitui em uma máquina simples e tarefas com custos individuais e distintos de adiantamento e atraso de entrega (earliness e tardiness ou simplesmente E/T). O objetivo é determinar a sequência e as datas de entrega ótimas que simultaneamente minimizam o custo total esperado de E/T. Para a determinação de sequências candidatas, são apresentadas diversas heurísticas construtivas com tempo de execução polinomial baseadas em um método de inserção de tarefas. Considerando tarefas com distribuição normal, experimentos computacionais comprovam a eficácia dos algoritmos para problemas de menor porte, os quais fornecem soluções ótimas em 99,85% dos casos avaliados. Quando aplicadas a um conjunto com uma maior quantidade de tarefas, as heurísticas apresentaram resultados melhores do que o algoritmo disponível na literatura em mais de 80% dos casos. Consideradas tarefas com distribuição lognormal, obteve-se um percentual de otimalidade entre 93,87% e 96,45%, a depender da heurística aplicada. Demonstra-se ainda para o caso com distribuição normal que os métodos propostos são assintoticamente ótimos e, portanto, são indicados para a resolução de problemas de grande porte. / This work addresses the problem of concurrent due-date assignment and sequencing of a set of jobs on a stochastic single-machine environment with distinct job earliness and tardiness penalty costs. It is assumed that the jobs processing times are statistically independent and follow a normal distribution whose mean and variance are provided and they are not necessarily integer values. The objective is to determine the job sequence and the integer due dates which minimize the expected total earliness and tardiness costs. Several efficient insertion-based construction heuristics are proposed in order to find candidates for the optimal sequence with polynomial time complexity. For the normal distribution problem, numerical experiments show that the proposed heuristic methods are able to find the optimal solution in 99,85% when applied to problems with a smaller size. When applied to problems with a bigger size, the solutions found by the proposed heuristics had better costs than the solutions described in the literature in more than 80% of cases. For the lognormal distribution problem, the proposed heuristic methods provided solutions with a percentage of optimality between 93,87% and 96,45%. Furthermore, for the normal distribuition case, it was proven that the heuristics are asymptotically optimal, i.e., it can be used for problems of any size.

O presente trabalho aborda o problema de determinação de datas de entrega e o sequenciamento de tarefas com tempos de processamento estocásticos. O ambiente considerado constitui em uma máquina simples e tarefas com custos individuais e distintos de adiantamento e atraso de entrega (earliness e tardiness ou simplesmente E/T). O objetivo é determinar a sequência e as datas de entrega ótimas que simultaneamente minimizam o custo total esperado de E/T. Para a determinação de sequências candidatas, são apresentadas diversas heurísticas construtivas com tempo de execução polinomial baseadas em um método de inserção de tarefas. Considerando tarefas com distribuição normal, experimentos computacionais comprovam a eficácia dos algoritmos para problemas de menor porte, os quais fornecem soluções ótimas em 99,85% dos casos avaliados. Quando aplicadas a um conjunto com uma maior quantidade de tarefas, as heurísticas apresentaram resultados melhores do que o algoritmo disponível na literatura em mais de 80% dos casos. Consideradas tarefas com distribuição lognormal, obteve-se um percentual de otimalidade entre 93,87% e 96,45%, a depender da heurística aplicada. Demonstra-se ainda para o caso com distribuição normal que os métodos propostos são assintoticamente ótimos e, portanto, são indicados para a resolução de problemas de grande porte. / This work addresses the problem of concurrent due-date assignment and sequencing of a set of jobs on a stochastic single-machine environment with distinct job earliness and tardiness penalty costs. It is assumed that the jobs processing times are statistically independent and follow a normal distribution whose mean and variance are provided and they are not necessarily integer values. The objective is to determine the job sequence and the integer due dates which minimize the expected total earliness and tardiness costs. Several efficient insertion-based construction heuristics are proposed in order to find candidates for the optimal sequence with polynomial time complexity. For the normal distribution problem, numerical experiments show that the proposed heuristic methods are able to find the optimal solution in 99,85% when applied to problems with a smaller size. When applied to problems with a bigger size, the solutions found by the proposed heuristics had better costs than the solutions described in the literature in more than 80% of cases. For the lognormal distribution problem, the proposed heuristic methods provided solutions with a percentage of optimality between 93,87% and 96,45%. Furthermore, for the normal distribuition case, it was proven that the heuristics are asymptotically optimal, i.e., it can be used for problems of any size.

Orientador: Vinicius Amaral Armentano / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-11T06:29:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Shiguemoto_AndreLuis_D.pdf: 2284701 bytes, checksum: 01f64264e516fb8e883b2f2632cace5b (MD5) Previous issue date: 2008 / Resumo: Este trabalho aborda a otimização de dois problemas integrados de uma seção de uma cadeia de suprimento. O primeiro é um problema de produção-distribuição ao longo de períodos de um horizonte de planejamento finito. Uma planta com restrições de capacidade processa vários produtos e uma frota homogênea de veículos está disponível para distribuição de produtos para atender a demanda dos clientes. Em cada período, o problema de produção determina quanto processar de cada produto, e o problema de distribuição define a quantidade de cada produto a ser entregue aos clientes e as rotas dos veículos. O objetivo é minimizar os custos de produção e estoque na planta, custos de estoque no cliente e custos de distribuição. O problema é resolvido pela meta-heurística busca tabu integrada com um procedimento de religamento de caminho, que permite soluções infactíveis durante a busca. O segundo problema envolve a seção estoque-produção com demanda estocástica de um único produto, especificada por uma distribuição discreta de probabilidades. O fornecedor deve definir quando visitar os clientes, quanto entregar, e as rotas de cada período, de forma a maximizar o rendimento pelas quantidades entregues e minimizar os custo de estoque nos clientes, custos de demanda perdida e custos de distribuição. O problema é modelado por meio de uma árvore de cenários que aproxima um processo de decisão markoviano. Uma heurística baseada em horizonte rolante é desenvolvida, de forma que em cada passo, o modelo definido em uma janela de tempo é resolvido de forma ótima pelo software de otimização CPLEX / Abstract: This work addresses the optimization of two integrated problems in a section of a suppy chain. The first is a production-distribution problem along periods of a finite planning horizon. A plant with capacity constraints processes several products and a homogeneous fleet of vehicles is available for the distribution of the products in order to satisfy the customers¿ demand. In each period, the production problem determines how much to process of each product, and the distribution problem defines the quantity of the product that should be delivered, and the vehicle routes. The objective is to minimize the production and inventory cost at the plant, inventory costs at the clients and the distribution costs. The problem is solved by the tabu search meta-heuristic integrated with a path relinking procedure, and infeasible solutions are allowed during the search. The second problem involves the section inventory-distribution with stochastic demand defined by a discrete probability distribution. The supplier must define when to visit the clients, how much to deliver, and the routes of each period in order to maximize the reward from delivering the delivered quantities and minimize the inventory costs at the clients, costs for lost demand and distribution costs. The problem is modeled as a scenario tree that approximates a markovian decision process. A heuristic based on a rolling horizon is developed, such that at each step, the model defined in a sliding time window is solved optimally by the optimization software CPLEX / Doutorado / Automação / Doutor em Engenharia Elétrica

O presente trabalho desenvolve uma extensão do problema de corte de estoque unidimensional no caso em que a demanda pelos vários tipos de itens não é exatamente conhecida. Para considerar a aleatoriedade, foi proposto um modelo de programação estocástica de dois estágios com recurso. As varáveis de primeiro estágio são os números de barras cortadas por padrão de corte, e as variáveis de segundo estágio, os números de itens produzidos em escassez e em escassez. O objetivo do modelo é minimizar o custo total esperado. Para resolver a relaxação linear do modelo, foram propostos um método exato baseado no método Simplex com geração de colunas e uma estratégia heurística, que considera o valor esperado da demanda na resolução do problema de corte de estoque. As duas estratégias foram comparadas, assim como a possibilidade de resolver o problema de corte ignorando as incertezas. Finalmente, observou-se que é mais interessante determinar o valor ótimo do modelo recurso quando o problema sofre mais influência da aleatoriedade / This paper presents an integer linear optimization model of large scale for the one-dimensional cutting stock problem in the case which a demand is considered a random variable. To take this randomness into account, the problem was formulated as a two-stage stochastic linear program with recourse. The first stage decision variables are given by the number of bars that has to be cut according to each pattern, and the second stage decision variables by the number of holding items or backordering items production. The model objective is minimizes the total expected cost. We propose two methods to solve the model linear relaxation, one of them it is a Simplex-based method with column generation. The second method is a heuristic strategy that adopted the expected value of demand. We compare both strategies and the possibly of ignoring uncertainties on model. Finally, we observe that is much more interesting to determine the optimal recourse model solution when we have problems that are more afected by randomness