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Uma abordagem estocástica para aumento de produtividade em linhas de montagem : o problema de balanceamento de produção /

Souza, Yuri Prado. January 2018 (has links)
Orientador: Edson Luiz França Senne / Banca: José Roberto Dale Luche / Banca: Luiz Leduino Neto / Resumo: Neste trabalho propõe-se uma abordagem para o Problema de Balanceamento de Linhas de Montagem (do inglês, Assembly Line Balancing Problem - ALBP) para aumentar a eficiência de uma indústria montadora de veículos. O ALBP caracteriza-se como um problema de sequenciamento de tarefas em estações de trabalho classificado como um problema de Otimização Combinatória NP-difícil e, portanto, a solução exata do problema em ambientes reais geralmente implica em elevado custo computacional. Para resolver o ALBP, foram formulados um modelo matemático de otimização inteira mista para obtenção de soluções determinísticas e um modelo estocástico com recurso que considera a incerteza dos tempos de execução das tarefas pelos operadores. A motivação para o desenvolvimento do presente trabalho decorre da observação de interrupções constantes do fluxo de produção nesta indústria, atribuídas às mais diversas naturezas, e que causavam transtornos e elevados níveis de estresse aos trabalhadores. Ambos os modelos, determinístico e estocástico, aumentaram a capacidade de produção de 196 unidades/dia para 245 e 233 unidades/dia, respectivamente. O modelo estocástico aumentou o tempo de ciclo CT em 5,6% quando comparado ao modelo determinístico, embora diminua a capacidade efetiva em 4,8% Porém, não considerar a incerteza no tempo de execução das tarefas pode diminuir a quantidade produzida em até 10,6%. Contrariamente ao entendimento comum em linhas de montagem, este trabalho conclui que reduzir os tem... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: This work proposes solution approaches to the Assembly Line Balancing Problem (ALBP) to increase the efficiency of a vehicle assembler industry. The ALBP is characterized as a task sequencing in workstations which is classified as a NP-hard Combinatorial Optimization problem and, therefore, the exact solution of the problem in real environments usually implies a high computational cost. In order to solve the ALBP, a mathematical model of mixed integer optimization to obtain deterministic solutions and a stochastic model with resource that considers the uncertainty of the execution times of the tasks by the operators were formulated. The motivation for the development of this work stems from the constant interruptions of the production flow in this industry, attributed to the most diverse natures, which cause disorders and high levels of stress to the workers. The deterministic and stochastic models increased the production capacity from 196 units / day to 245 and 233 units / day, respectively. The stochastic model increased the cycle time by 5.6% when compared to the deterministic model, although it reduced the effective capacity by 4.8%, which is equivalent to 12 vehicles / day. However, not considering the uncertainty in task execution times can decrease the amount produced by up to 10.6% or 26 vehicles / day. Contrary to the most acceptable idea, this work concludes that reducing idle times to minimum levels is detrimental to assembly line productivity. This is due to the ... (Complete abstract click electronic access below) / Mestre
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Procedimento de equilíbrio de mercados de energia e reserva com restrições de segurança em sistemas hidrotérmicos /

Pereira, Augusto Cesar. January 2017 (has links)
Orientador: Leonardo Nepomuceno / Co-orientadora: Edilaine Martins Soler / Banca: Andre Christovão Pio Martins / Banca: Eduardo Nobuhiro Asada / Resumo: Este trabalho propõe um modelo de Procedimento de Equilíbrio de Mercado com Restrições de Segurança Estocásticas (PEMRSE) que pode ser utilizado como um modelo de leilão de energia e reserva do dia seguinte por operadores de sistemas hidrotérmicos. O modelo de PEMRSE tem o objetivo de minimizar o custo esperado da operação, considerando os custos associados aos excedentes de geração e consumo, partidas, contratação de reservas e a penalização econômica associada aos cortes involuntários de carga. O PEMRSE considera vários aspectos que dificultam a resolução de problemas de leilão: i) representação detalhada dos sistemas de geração hidrelétrico e termelétrico; ii) perdas na transmissão; e iii) restrições de segurança pré e pós-contingência. São propostas técnicas de linearização que não demandam o uso de variáveis binárias para a função de produção hidráulica e para as funções de potência e engolimento máximo de geradores hidrelétricos. A estrutura estocástica permite cortes involuntários de carga, isto é, o operador pode optar por não contratar a totalidade das reservas necessárias para cobrir as falhas associadas às contingências, ponderando sua decisão pela probabilidade de ocorrência destas falhas e pelo valor da penalização econômica associada ao corte de carga. Propõe-se também uma técnica para a resolução de modelos de PEMRSE em tempos computacionais menores com relação à sua resolução direta. Simulações em um sistema-teste de três barras e no sistema IEEE de 24 barras ... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: This work proposes a Market Clearing Procedure with Stochastic Security Constraints (MCPSSC) model that can be used as an energy and reserve day-ahead auction model by hydrothermal systems operators. The MCPSSC aims to minimize the expected cost of the operation, considering the costs associated with the generation and consumption surpluses, start-ups, contracting of reserves and the economic penalization associated with involuntary load shedding events. The MCPSSC model considers several aspects that complicate the resolution of auction problems: i) detailed representation of the hydrothermal generating systems; ii) transmission losses; and iii) pre- and post-contingency security constraints. We propose linearization techniques that does not require the use of binary variables for the hydro production function and for the maximum power output and maximum water discharge functions of hydro generators. The stochastic structure allows some load shedding, ie, the operator can choose not to contract the total reserve requirements to cover the failures associated with the contingencies, weighting its decision by the probability of occurrence of these failures and by the value of lost load. We also propose a technique for the resolution of MCPSSC models in lower computational times regarding its direct resolution. Simulations in a three-bus test system and in the IEEE 24-bus system show the efficiency of the model, the linearization techniques and the resolution technique proposed.... (Complete abstract click electronic access below) / Mestre
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Planejamento de reativos em sistemas elétricos de potência multi-área através de modelos estocásticos

López Quizhpi, Julio César [UNESP] 22 December 2014 (has links) (PDF)
Made available in DSpace on 2015-05-14T16:53:27Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2014-12-22Bitstream added on 2015-05-14T16:58:48Z : No. of bitstreams: 1 000825243.pdf: 1012739 bytes, checksum: 8d886a62545f4312c83a0776894e8252 (MD5) / Neste trabalho, o problema de planejamento ótimo de reativos é formulado e resolvido como um problema de otimização convexo multi-período estocástico de dois estágios para sistemas elé- tricos de potência multi-área. O modelo clássico de planejamento de reativos não linear inteiro misto é reformulado como um modelo cônico convexo inteiro misto multi-período conside- rando os taps dos transformadores com controle de taps como variáveis inteiras. No contexto dos sistemas multi-área, o problema é resolvido de forma descentralizada através de relaxação lagrangiana, dividindo o problema multi-área em subproblemas associados a cada área. Os operadores dos sistemas de transmissão de cada área resolvem os seus subproblemas de forma coordenada com as áreas adjacentes mantendo a confidencialidade dos dados dos seus sistemas, trocando apenas informações das barras de fronteiras. Na formulação estocástica, a demanda em cada área é considerada como parâmetro aleatório através de uma função de distribuição Normal, e os cenários são gerados para cada período através da técnica de amostragem Latin Hypercube. A quantificação da presença das incertezas no sistema elétrico é realizada atra- vés do cálculo dos valores característicos dos parâmetros incertos. Além disso, o problema de planejamento de reativos estocástico é formulado também como um problema de programação multiobjetivo que otimiza a função de custos totais de expansão e a função de risco de corte de carga que é modelada através do regret, considerando limites nos investimentos relacionados com os custos fixos de alocação de novas fontes. A metodologia baseada na restrição- ε é uti- lizada para a solução do problema multiobjetivo. Finalmente o trabalho proposto é analisado e avaliado através de testes e simulações usando o sistema de potência real Sul Sudeste Brasileiro e o sistema de ... / In this work, the reactive power planning problem is modeled and solved as a two stage sto- chastic multi-period convex optimization problem in multi-area power systems. The classical mixed integer reative power planning model is reformulated as a multi-period conic convex mi- xed integer model considering the taps of transformers as integer variables. In the multi-area power system context the problem is decentralized by lagrangian relaxation, decomposing the multi-area problem in subproblems associated with each area. The transmission system opera- tors in each area solve their subproblems in coordination with adjacent areas while maintaining the confidentiality of their power system data, only exchanging boundary buses information. In the stochastic formulation, demand uncertainty in each area is considered by a Normal distribu- tion function, and the scenario generation in each period is made through the efficient technique Latin Hypercube sampling. The uncertainty presence at the problem is analyzed by computing the values that quantify the importance of that parameters. Moreover, the stochastic reactive power planning problem is formulated as a multiobjective mathematical programming problem optimizing the expansion costs function and load shedding risk function that is modeled by regret, considering the fix cost budget limit. A ε -constraint methodology is used to solve the multiobjective mathematical programming problem. Finally the obtained solutions from propo- sed problem are analyzed using the real equivalent South and Southeast Brazilian power system and the IEEE-118 test power system
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Planejamento de reativos em sistemas elétricos de potência multi-área através de modelos estocásticos /

López Quizhpi, Julio César. January 2014 (has links)
Orientador: José Roberto Sanches Mantovani / Co-orientador: Javier Contreras Sanz / Banca: Antonio Padilha Feltrin / Banca: Edison Righeto / Banca: Fabricio Carlos Pinheiro de Oliveira / Banca: Aurélio Ribeiro Leite de Oliveira / Resumo: Neste trabalho, o problema de planejamento ótimo de reativos é formulado e resolvido como um problema de otimização convexo multi-período estocástico de dois estágios para sistemas elé- tricos de potência multi-área. O modelo clássico de planejamento de reativos não linear inteiro misto é reformulado como um modelo cônico convexo inteiro misto multi-período conside- rando os taps dos transformadores com controle de taps como variáveis inteiras. No contexto dos sistemas multi-área, o problema é resolvido de forma descentralizada através de relaxação lagrangiana, dividindo o problema multi-área em subproblemas associados a cada área. Os operadores dos sistemas de transmissão de cada área resolvem os seus subproblemas de forma coordenada com as áreas adjacentes mantendo a confidencialidade dos dados dos seus sistemas, trocando apenas informações das barras de fronteiras. Na formulação estocástica, a demanda em cada área é considerada como parâmetro aleatório através de uma função de distribuição Normal, e os cenários são gerados para cada período através da técnica de amostragem Latin Hypercube. A quantificação da presença das incertezas no sistema elétrico é realizada atra- vés do cálculo dos valores característicos dos parâmetros incertos. Além disso, o problema de planejamento de reativos estocástico é formulado também como um problema de programação multiobjetivo que otimiza a função de custos totais de expansão e a função de risco de corte de carga que é modelada através do regret, considerando limites nos investimentos relacionados com os custos fixos de alocação de novas fontes. A metodologia baseada na restrição- ε é uti- lizada para a solução do problema multiobjetivo. Finalmente o trabalho proposto é analisado e avaliado através de testes e simulações usando o sistema de potência real Sul Sudeste Brasileiro e o sistema de ... / Abstract: In this work, the reactive power planning problem is modeled and solved as a two stage sto- chastic multi-period convex optimization problem in multi-area power systems. The classical mixed integer reative power planning model is reformulated as a multi-period conic convex mi- xed integer model considering the taps of transformers as integer variables. In the multi-area power system context the problem is decentralized by lagrangian relaxation, decomposing the multi-area problem in subproblems associated with each area. The transmission system opera- tors in each area solve their subproblems in coordination with adjacent areas while maintaining the confidentiality of their power system data, only exchanging boundary buses information. In the stochastic formulation, demand uncertainty in each area is considered by a Normal distribu- tion function, and the scenario generation in each period is made through the efficient technique Latin Hypercube sampling. The uncertainty presence at the problem is analyzed by computing the values that quantify the importance of that parameters. Moreover, the stochastic reactive power planning problem is formulated as a multiobjective mathematical programming problem optimizing the expansion costs function and load shedding risk function that is modeled by regret, considering the fix cost budget limit. A ε -constraint methodology is used to solve the multiobjective mathematical programming problem. Finally the obtained solutions from propo- sed problem are analyzed using the real equivalent South and Southeast Brazilian power system and the IEEE-118 test power system / Doutor
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Programação estocástica aplicada ao planejamento de sistemas de distribuição considerando geração distribuída e emissões de CO2 /

Lima, Tayenne Dias de January 2019 (has links)
Orientador: John Fredy Franco Baquero / Resumo: A presença de Geração Distribuída (GD) no Sistema de Distribuição de Energia Elétrica (SDEE) tem se incrementado nos últimos anos devido a mudanças na regulação e a incentivos governamentais, proporcionando benefícios técnicos e econômicos. Em particular, é esperado que a GD renovável (eólica ou solar) seja integrada adequadamente no SDEE, visando contribuir na redução de emissões de gases de efeito estufa. Entretanto, a presença da GD renovável, junto com suas inerentes incertezas, aumenta a complexidade no planejamento do SDEE. Diante do exposto, neste trabalho propõe-se um modelo de programação estocástica de dois estágios para o problema de planejamento da expansão do SDEE multi-período. As incertezas da geração renovável (associadas à irradiação solar e velocidade do vento) e demanda são representadas por meio de cenários. A função objetivo minimiza o valor presente líquido dos investimentos (subestações, circuitos, e alocação de GD), custo da energia, manutenção e operação, assim como o custo das emissões de CO2. A operação das unidades de GD é representada limitando a potência ativa/reativa que pode ser injetada segundo as curvas de capabilidade e restrições de fator de potência. O modelo proposto foi implementado na linguagem de modelamento AMPL e resolvido com o solver CPLEX. Testes utilizando um SDEE de 24 e 54 nós comprovam a eficiência do modelo. / Abstract: The presence of Distributed Generation (DG) in Electrical Distribution Systems (EDSs) has been increased in recent years due to changes in regulation and government incentives, leading to technical and economic benefits. In particular, renewable DG (wind or solar power) is expected to be properly integrated into the EDS, aiming to contribute to the reduction of greenhouse gas emissions. However, the presence of renewable DG, along with its inherent uncertainties, increases the complexity in the planning of the EDS. In this context, this work proposes a two-stage stochastic programming model for the problem of EDSs expansion planning. The uncertainties of renewable generation (associated with solar irradiation and wind speed) and demand, are represented through scenarios. The objective function minimizes the net present value of investments (substations, circuits, and DG allocation), energy cost, maintenance and operation, as well as the cost of CO2 emissions. The operation of the DG units is represented by limiting the active/reactive power that can be injected according to capability curves and power factor constraints. The proposed model was implemented in the modeling language AMPL and solved with the solver CPLEX. Tests using a 24 and 54-nodes EDS prove the efficiency of the proposed model. / Mestre
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Despacho ótimo de geração e controle de potência reativa no sistema elétrico de potência /

Yamaguti, Lucas do Carmo. January 2019 (has links)
Orientador: Jose Roberto Sanches Mantovani / Resumo: Neste trabalho são propostos modelos matemáticos determinístico e estocástico de programação cônica de segunda ordem em coordenadas retangulares para o problema de fluxo de potência ótimo de geração e controle de potência reativa no sistemas elétricos de potência, considerando as minimização dos custos de geração de energia, perdas ativas da rede e emissão de poluentes no meio ambiente. Os modelos contemplam as principais características físicas e econômicas do problema estudado, assim como os limites operacionais do sistema elétrico. Os modelos são programados em linguagem AMPL e suas soluções são obtidas através do solver comercial CPLEX. Os sistemas testes IEEE30, IEEE118 e ACTIVSg200 são utilizados nas simulações computacionais dos modelos propostos. Os resultados obtidos pelo modelo determinístico desenvolvido são validados através de comparações com os resultados fornecidos pelo software MATPOWER , onde ambos consideram apenas a existência de gerações termoelétricas. No modelo estocástico utiliza-se a técnica de geração de cenários e considera-se um período de um ano (8760 horas), e geradores que utilizam fontes de geração renováveis e não renováveis. / Abstract: In this work we propose deterministic and stochastic mathematical models of second order conical programming in rectangular coordinates for the optimal power flow problem of reactive power generation and control in electric power systems, considering the minimization of energy generation costs, losses networks and emission of pollutants into the environment. The models contemplate the main physical and economic characteristics of the studied problem, as well as the operational limits of the electric system. The models are programmed in AMPL language and their solutions are obtained through the commercial solver CPLEX. The IEEE30, IEEE118 and ACTIVSg200 test systems are used in the computer simulations of the proposed models. The results obtained by the deterministic model developed are validated through comparisons with the results provided by the software MATPOWERR , where both consider only the existence of thermoelectric generations. The stochastic model uses the scenario generation technique and considers a period of one year (8760 hours), and generators using renewable and non-renewable generation sources. / Mestre
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Análise comparativa de um modelo de programação convexa e meta-heurística para o planejamento de redes de distribuição de energia elétrica com fontes de geração distribuída renováveis e não renováveis /

Home Ortiz, Juan Manuel January 2019 (has links)
Orientador: José Roberto Sanches Mantovani / Resumo: Neste trabalho propõem-se formulações matemáticas e metodologias para resolver o problema de planejamento da expansão e operação de sistemas de distribuição de energia elétrica de longo prazo com instalação de geração distribuída despachável, renovável e dispositivos armazenadores de energia, considerando as incertezas nos parâmetros e variáveis envolvidas no comportamento do sistema. No modelo de otimização desenvolvido considera- se uma formulação com espaço de busca convexo como um problema de programação cônica inteira de segunda ordem. Como primeira metodologia de solução para o modelo matemático proposto, usam-se solvers de otimização comerciais através de linguagem de programação matemática. Em segundo lugar é proposta a técnica de otimização meta-heurística VND combinada com um solver de otimização para resolver o modelo de otimização desenvolvido. Os algoritmos e modelos matemáticos de otimização usados para resolver o planejamento de sistemas de distribuição são implementados em AMPL e testados em sistemas presentes na literatura. Finalmente são comparadas as metodologias segundo a solução obtida e desempenho em tempo computacional. / Abstract: This work proposes mathematical formulations and methodologies to solve the long-term electric power distribution system operation and expansion planning with distributed renewable energy sources and energy storage devices, considering the uncertainties in the involved parameters and variables in the system behavior. In the developed optimization model, a convex formulation is considered as integer second-order conic programming problem. The first solution methodology for the proposed mathematical model, the commercial optimization solvers that uses mathematical modelling language is used. In the second way, the VND meta-heuristic optimization technique is proposed combined with the optimization solver to analyze the obtained solutions of the search through optimal neighborhoods. The mathematical optimization model and the proposed algorithm used to solver the planning of distribution systems are implemented in AMPL and tested in literature’s systems. Finally, the methodologies according to the obtained solution and computational time performance are compared. / Doutor

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