Este trabalho tem como objetivo avaliar a viabilidade da aplicação de técnicas de otimização robusta (OR) no planejamento da operação de reservatórios para geração de energia hidrelétrica. A OR é uma técnica de otimização que visa encontrar resultados que sejam menos sensíveis às incertezas nas variáveis do modelo através da minimização da variância da função objetivo para diferentes cenários. Desta forma foi desenvolvido um modelo de otimização robusta aplicado à operação de reservatórios para a geração de energia hidrelétrica, chamado HIDRO-OR, utilizando o software General Algebraic Modeling System (GAMS). Para estudo de caso foram utilizados os dados da UHE Sinop, a ser instalada no rio Teles Pires MT. Inicialmente foi realizada uma análise de sensibilidade utilizando diferentes combinações dos coeficientes de ponderação da função objetivo e três conjuntos de cenários. Nesta abordagem, o modelo resultou em vertimentos indesejados para realizar a diminuição do desvio padrão dos resultados entre os diferentes cenários. Uma solução encontrada para o problema foi realizar a otimização em duas etapas. Na primeira etapa ocorre a otimização robusta propriamente dita e são fixados os resultados para o primeiro mês de operação. Na segunda etapa, apenas a função objetivo principal é otimizada e, assim, são corrigidos os vertimentos indesejados. No entanto, com a otimização em duas etapas, não ocorreram mudanças na operação do reservatório para os diferentes coeficientes de ponderação. Ao final do trabalho conclui-se que, apesar dos resultados da análise de sensibilidade terem sido praticamente iguais com a otimização em duas etapas, estes podem ser considerados robustos pois são factíveis para todos os cenários. Por fim, são realizadas sugestões para a continuidade das pesquisas utilizando as técnicas de OR para a operação de usinas hidrelétricas. / This work aims to evaluate the feasibility of robust optimization techniques (OR) for reservoir management for hydropower production. The OR is an optimization technique which aims to find results that are less sensitive to the randomness of variables in the model by minimizing the variance of the objective function for different scenarios. One OR model was developed to the operation of reservoirs for hydropower production, called HYDRO-OR, using the software General Algebraic Modeling System (GAMS). As study case, data from the Sinop hydropower plant were used, which will be constructed in the Teles Pires river - MT. First, a sensitivity analysis was performed using different combinations of weigh coefficients of the objective function with three sets of scenarios. Preliminary results in this approach showed that the model resulted in unwanted spills to force the reduction of the standard deviation of the results from different scenarios. To correct this, the model was reconfigured to perform the optimization in two stages, the first one being the OR itself in which the results were obtained for the first month of planning. In the second step, the model was optimized again for subsequent months. In this case the model corrected the unnecessary spills but the results were quite similar for the three combinations of the weight coefficients. However the results can be considered robust because it is feasible for all scenarios. Finally, suggestions are made for further studies using the techniques of OR for the operation of hydropower plants.

Made available in DSpace on 2014-06-12T17:38:07Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo2435_1.pdf: 3502745 bytes, checksum: 4d9345dea9759878dee2a393aa22325a (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2009 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Com o rápido aumento da capacidade computacional, o tema otimização avançou de maneira notável nos últimos anos. Atualmente inúmeras aplicações de projetos ótimos em diferentes especialidades, como mecânica estrutural, custos de produção, escoamento de fluidos, acústica, etc. têm sido descritas na literatura. Entretanto, na maioria das aplicações da engenharia, a abordagem tradicional é considerar modelos e parâmetros determinísticos. Infelizmente a abordagem determinística pode levar a soluções cujo desempenho pode cair significativamente devido às perturbações decorrentes das incertezas. Nestas circunstâncias, um objetivo melhor seria um projeto ótimo que tenha um alto grau de robustez. O processo de encontrar este ótimo é chamado Otimização Robusta (OR). Aqui, abordaremos duas técnicas para a análise de propagação de incerteza, não intrusivas, que utiliza modelos computacionais determinísticos: o método de Monte Carlo (MC) e o método da Colocação Probabilística ( Probabilistic Collocation Method ) (PCM). A análise de propagação de incerteza essencialmente envolve o cálculo de momentos estatísticos da função de interesse. Várias medidas de robustez têm sido propostas na literatura, em particular, o valor médio e o desvio padrão da função envolvida no problema de otimização serão considerados aqui. Quando estas medidas de robustez são usadas combinadas, a procura de projetos ótimos robustos surge como um problema de Otimização Multiobjetivo Robusta (OMR). Técnicas de Otimização Multiobjetiva permitem o projetista modelar um problema específico considerando um comportamento mais realista, o qual comumente envolve o atendimento de vários objetivos simultaneamente. O procedimento adequado, quando um problema multiobjetivo precisa ser resolvido, é determinar a fronteira de Pareto. Nos últimos 15 anos, distribuições eficientes de pontos de Pareto têm sido obtidas através de novos algoritmos como o NBI (Normal-Boundary Intersection) e o NNC (Normalized Normal-Constraint). Estas estratégias são implementadas aqui, junto com outras abordagens comumente utilizadas na literatura, como o método da soma ponderada e o método Min-Max. Como a geração de pontos de Pareto e a análise de incerteza podem ser muito custosas, técnicas de aproximação, baseada no uso do Método da Base Reduzida (MBR), são incorporadas ao nosso procedimento. O propósito do método é obter um modelo de alta fidelidade com custo computacional aceitável. Além disto, uma estratégia de separabilidade com uma decomposição afim, permite o desenvolvimento de uma estratégia eficiente de cálculo off-line/on-line , para a implementação computacional do MBR. Problemas contínuos em duas dimensões submetidos a carregamentos estáticos e térmicos são as aplicações consideradas neste trabalho, os desempenhos das diferentes estratégias examinadas são comparadas. A combinação das várias técnicas de aproximação descritas permitiu a obtenção das soluções OMR em pouco tempo computacional

Este trabalho tem como objetivo avaliar a viabilidade da aplicação de técnicas de otimização robusta (OR) no planejamento da operação de reservatórios para geração de energia hidrelétrica. A OR é uma técnica de otimização que visa encontrar resultados que sejam menos sensíveis às incertezas nas variáveis do modelo através da minimização da variância da função objetivo para diferentes cenários. Desta forma foi desenvolvido um modelo de otimização robusta aplicado à operação de reservatórios para a geração de energia hidrelétrica, chamado HIDRO-OR, utilizando o software General Algebraic Modeling System (GAMS). Para estudo de caso foram utilizados os dados da UHE Sinop, a ser instalada no rio Teles Pires MT. Inicialmente foi realizada uma análise de sensibilidade utilizando diferentes combinações dos coeficientes de ponderação da função objetivo e três conjuntos de cenários. Nesta abordagem, o modelo resultou em vertimentos indesejados para realizar a diminuição do desvio padrão dos resultados entre os diferentes cenários. Uma solução encontrada para o problema foi realizar a otimização em duas etapas. Na primeira etapa ocorre a otimização robusta propriamente dita e são fixados os resultados para o primeiro mês de operação. Na segunda etapa, apenas a função objetivo principal é otimizada e, assim, são corrigidos os vertimentos indesejados. No entanto, com a otimização em duas etapas, não ocorreram mudanças na operação do reservatório para os diferentes coeficientes de ponderação. Ao final do trabalho conclui-se que, apesar dos resultados da análise de sensibilidade terem sido praticamente iguais com a otimização em duas etapas, estes podem ser considerados robustos pois são factíveis para todos os cenários. Por fim, são realizadas sugestões para a continuidade das pesquisas utilizando as técnicas de OR para a operação de usinas hidrelétricas. / This work aims to evaluate the feasibility of robust optimization techniques (OR) for reservoir management for hydropower production. The OR is an optimization technique which aims to find results that are less sensitive to the randomness of variables in the model by minimizing the variance of the objective function for different scenarios. One OR model was developed to the operation of reservoirs for hydropower production, called HYDRO-OR, using the software General Algebraic Modeling System (GAMS). As study case, data from the Sinop hydropower plant were used, which will be constructed in the Teles Pires river - MT. First, a sensitivity analysis was performed using different combinations of weigh coefficients of the objective function with three sets of scenarios. Preliminary results in this approach showed that the model resulted in unwanted spills to force the reduction of the standard deviation of the results from different scenarios. To correct this, the model was reconfigured to perform the optimization in two stages, the first one being the OR itself in which the results were obtained for the first month of planning. In the second step, the model was optimized again for subsequent months. In this case the model corrected the unnecessary spills but the results were quite similar for the three combinations of the weight coefficients. However the results can be considered robust because it is feasible for all scenarios. Finally, suggestions are made for further studies using the techniques of OR for the operation of hydropower plants.

O setor sucroalcooleiro vem ganhando cada vez mais destaque no agronegócio brasileiro. O Produto Interno Bruto (PIB) do setor na safra de 2015 gerou mais de US$113 bilhões ao longo de toda cadeia produtiva (UNICA, 2016). Esse período de ascensão é acompanhado de novos desafios e oportunidades, o que torna o setor um tema fértil para a pesquisa acadêmica, teórica e aplicada. Dada à pluralidade do setor que hoje extravasa seu nicho tradicional, álcool e açúcar, e atua cada vez mais intensamente nos setores energéticos, eletricidade e combustíveis renováveis, faz-se necessário a incorporação da nova dinâmica de produção que esses produtos trazem à realidade administrativa do setor. Assim, além de discutir teoria e metodologia correlatas à modelagem matemática empregada no auxilio à gestão do setor, esse trabalho visa contribuir com a literatura, incorporando e discutindo as novas possibilidades produtivas que a produção de biogás trás ao mix de produção tradicional. As principais ferramentas utilizadas nessa análise são a teoria de portfólios e o arcabouço teórico da otimização robusta. A partir dessas técnicas construiu-se um modelo de otimização onde se busca a minimização do risco para um dado retorno, princípio da teoria de portfólios, avaliando o risco com o CVaR, uma medida de risco mais adequada do que a tradicional variância. Construído esse modelo, analisa-se o papel do biogás, um produto ainda pouco usual nas usinas brasileiras, no portfólio produtivo de uma usina hipotética. Com base nesse modelo implementou-se as técnicas de otimização robusta com o intuito de aferir se os resultados verificados no modelo determinístico se mantém no caso robusto. / The sugarcane sector is gaining a huge prominence in the Brazilian agribusiness. The GDP of the sector in 2015 crop was over then US$ 113 billion along the entire production chain (UNICA, 2016). This auspicious period is accompanied by new challenges and opportunities, which makes the sector a hot field for academic research, theoretical and applied. Given the industry plurality which today goes beyond its traditional niche, alcohol and sugar, the sector is increasingly strongly its share in the energy sector, electricity and renewable fuels. Thus it is necessary to incorporate the new dynamic of production that these products bring to the administrative reality of the sector. Therefore, in addition to discussing theory and methodology related to the mathematical modeling used as a support to sector management, this work aims to contribute to the literature by incorporating and discussing the new production possibilities that biogas production brings to the traditional production mix. The main tools used in this analysis are the portfolio theory and the theoretical and applied framework of robust optimization. From these techniques it is built up an optimization model where one seeks to minimize risk for a given return, the principle of portfolio theory, assessing the risk with CVaR, a better measure of risk than traditional variance. Through this model, the role of biogas, an unusual product in the Brazilian plants, is analyzed considering a hypothetical plant. Based on this model it is implemented robust optimization techniques in order to assess whether the results observed in the deterministic model remains in the case robust.

Diss. (sammanfattning) Alnarp : Sveriges lantbruksuniversitet, 2009. / Härtill 4 uppsatser.

Thèse (M.Sc.)--Université Laval, 1998. / Bibliogr.: f. 59-64. Publié aussi en version électronique.

Universiẗat, Diss., 2004--Bonn.

[pt] Os mercados de ações dos países emergentes tem como principal característica a presença de dias atípicos, os quais fazem impossível o uso, com sucesso, dos modelos de equilíbrio. O principal objetivo desta pesquisa é a de desenvolver uma nova teoria, baseada na estatísica robusta, que possa ser aplicada a estes mercados sem ser seriamente afetada por observações extremas, e que ao mesmo tempo, ofereça resultados eficientes e precisos. / [en] Emergent stock markets are characterized by the presence of atypical days, which make impossible the use of equilibrium models with sucess. The main aim of this research is to define a new theory, based on the robust statistical theory, which could be applied to those markets without being affected by extreme observations and, at the same time, offer efficient and accurate results. / [es] Los mercados de acciones de los países emergentes tienen como principal característica la presencia de días atípicos, lo que hace imposible el uso, con suceso, de los modelos de equilibrio. EL objetivo principal de esta investigación es desarrollar una nueva teoría, basada en la estadística robusta, que pueda ser aplicada a estos mercados sin ser seriamente afectada por observaciones extremas, y que al mismo tiempo, obtenga resultados eficientes y precisos.

Tese (Doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. / Made available in DSpace on 2012-10-17T05:54:02Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2016-01-08T23:47:55Z : No. of bitstreams: 1 144466.pdf: 69598279 bytes, checksum: 617f4831eb449b89f13adf167b3fdc54 (MD5)

Newspaper article: "Gumtree 130 years old.”