Made available in DSpace on 2014-06-12T17:41:01Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo7681_1.pdf: 6929267 bytes, checksum: 5ccc4db7998ef087e9b54b77aed9cb70 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2004 / Modificações no cenário do setor elétrico brasileiro têm incentivado novos estudos em geração distribuída. Com a ocorrência de uma maior oferta de combustível, proporcionada por medidas estratégicas do governo, diversos grupos de pesquisa se focam no estudo da cogeração de energia usando este combustível. Estes fatos incentivaram a criação do projeto COGENCASA que consiste no estudo de uma planta de microcogeração para uso residencial instalada na UFPE. Os componentes da planta são uma microturbina, um grupogerador, um chiller de compressão, um chiller de absorção, um termoacumulador de água quente, um termoacumulador de água fria e uma câmara climatizada. Este projeto tem a intenção de realizar estudos comparativos das performances dos equipamentos e de realizar a otimização financeira da planta através de um modelo criado em Matlab e Simulink. O projeto COGENCASA é apenas descrito neste trabalho por ter motivado a criação do modelo para a realização da otimização financeira da planta. A modelagem dos equipamentos e os principais componentes do modelo são explanados neste trabalho. A otimização é realizada sobre a forma de operação dos equipamentos de acordo com um módulo de configuração de tarefas que possibilita uma estratégia de utilização dos equipamentos para atender demandas térmicas e elétricas variáveis, ou seja, o modelo realiza simulações dinâmicas. Este módulo é um dispositivo que recebe as demandas e as características dos equipamentos e, através de chaves, determinam a forma de funcionamento dos equipamentos. Neste trabalho são realizados estudos de casos de simulação e de otimização. Ocorre a simulação com a variação das chaves e também de condições alheias à de projeto. É realizada a otimização de um grupo de chaves a fim de obter a melhor máquina térmica para a planta e é realizada a otimização sobre a máquina térmica ótima obtida com condições alheias à de projeto. Diversas análises são realizadas através das performances dos equipamentos e dos valores presentes llíquidos. Cenários são criados de acordo com as condições financeiras de aquisição de alguns equipamentos que podem ser modificadas no futuro próximo. Também são estudadas situações para decisão de investimento entre o sistema de cogeração e o sistema convencional. O módulo de configuração de tarefas usa 27 chaves (26 binárias e 1 com 5 posições) para determinar o comportamento do sistema. Desta forma é possível gerar 335544320 (2^26)*5) modos de operação. Com o método de otimização usado, busca exaustiva, o ponto ótimo seria encontrado após muitos anos de simulação (caso cada simulação durasse 10 segundos). Uma das intenções dos estudos de casos é avaliar se existem chaves que tenham predominância sobre as outras na obtenção do Valor Presente Líquido ótimo. A ocorrência deste fato possibilita a criação de um mapa com as chaves mais relevantes e a sua implementação no modelo poderá reduzir drasticamente o tempo de execução

Sistemas de Bicicletas Compartilhadas (SBCs) têm sido implantados e aprimorados nos últimos anos nas principais cidades do mundo. Neste tipo de sistema, usuários podem retirar e devolver bicicletas em qualquer estação da rede, desde que haja bicicleta e vaga disponível, respectivamente. Porém, devido às características de ocupação do solo em grandes centros urbanos, existe uma tendência natural de desbalanceamento nos fluxos dos usuários, fazendo com que em determinados horários certas estações fiquem lotadas de bicicletas enquanto outras estações estão vazias. Para mitigar este problema, gestores de SBCs utilizam veículos de carga para rebalancear o sistema (reposicionar as bicicletas entre as estações). Entretanto, usualmente, esse processo na prática não é realizado com auxílio de ferramentas quantitativas que tornem o processo racional ou maximizem sua eficácia. Nesse sentido, no presente trabalho é proposto um modelo híbrido de simulação com otimização, aplicado ao rebalanceamento de um SBC brasileiro e com potencial para utilização em sistemas reais com o objetivo de melhorar seus níveis de serviço. Além disso, apresenta-se uma análise de dados e a caracterização de uso deste SBC, um histórico de evolução de SBCs ao redor do mundo e sua bibliografia pertinente, a fim de registrá-los na literatura e de se obter maior compreensão deste tipo de sistema. / Bike Sharing Systems (BSSs) have been implemented and enhanced in several major cities around the world, during the past few years. In such systems, users can take off a bike and return it at any network\'s station, provided that there is a bike and a dock available, respectively. However, these systems face an operational problem, caused by the fact that users\' flows are not balanced, bringing on that, at some point in time, some stations will be completely full while others will be empty. To tackle this issue, cargo vehicles are used by BSS\'s operators to rebalance the system (relocate bicycles through the stations). However, in most cases this process is not supported by quantitative tools that make the process rational or maximize its effectiveness. In this sense, this work proposes a hybrid model of simulation with optimization, applied to the rebalance of a Brazilian BSS and with potential for use in real systems with the aim of improving their service levels. In addition, is presented a data analysis and a usage study of this specific BSS, a BSSs evolutionary study and its relevant literature with the purpose of registering them in the literature and achieving a superior understanding of the problem.

Sistemas de Bicicletas Compartilhadas (SBCs) têm sido implantados e aprimorados nos últimos anos nas principais cidades do mundo. Neste tipo de sistema, usuários podem retirar e devolver bicicletas em qualquer estação da rede, desde que haja bicicleta e vaga disponível, respectivamente. Porém, devido às características de ocupação do solo em grandes centros urbanos, existe uma tendência natural de desbalanceamento nos fluxos dos usuários, fazendo com que em determinados horários certas estações fiquem lotadas de bicicletas enquanto outras estações estão vazias. Para mitigar este problema, gestores de SBCs utilizam veículos de carga para rebalancear o sistema (reposicionar as bicicletas entre as estações). Entretanto, usualmente, esse processo na prática não é realizado com auxílio de ferramentas quantitativas que tornem o processo racional ou maximizem sua eficácia. Nesse sentido, no presente trabalho é proposto um modelo híbrido de simulação com otimização, aplicado ao rebalanceamento de um SBC brasileiro e com potencial para utilização em sistemas reais com o objetivo de melhorar seus níveis de serviço. Além disso, apresenta-se uma análise de dados e a caracterização de uso deste SBC, um histórico de evolução de SBCs ao redor do mundo e sua bibliografia pertinente, a fim de registrá-los na literatura e de se obter maior compreensão deste tipo de sistema. / Bike Sharing Systems (BSSs) have been implemented and enhanced in several major cities around the world, during the past few years. In such systems, users can take off a bike and return it at any network\'s station, provided that there is a bike and a dock available, respectively. However, these systems face an operational problem, caused by the fact that users\' flows are not balanced, bringing on that, at some point in time, some stations will be completely full while others will be empty. To tackle this issue, cargo vehicles are used by BSS\'s operators to rebalance the system (relocate bicycles through the stations). However, in most cases this process is not supported by quantitative tools that make the process rational or maximize its effectiveness. In this sense, this work proposes a hybrid model of simulation with optimization, applied to the rebalance of a Brazilian BSS and with potential for use in real systems with the aim of improving their service levels. In addition, is presented a data analysis and a usage study of this specific BSS, a BSSs evolutionary study and its relevant literature with the purpose of registering them in the literature and achieving a superior understanding of the problem.