Este trabalho de pesquisa está relacionado com a aplicação de técnicas de Redes Neurais Artificiais (RNA\'s) na obtenção de políticas de operação conjunta de usinas hidroelétricas (UH\'s). O comportamento ótimo das usinas hidroelétricas depende tanto da posição relativa de cada UH ao longo da cascata como da relação entre elas. O propósito principal deste trabalho é de aplicar a rede de mapa auto-organizável (SOM) de Kohonen com modelos de sistemas dinâmicos, no aprendizado destas relações, objetivando seu uso para simular a operação ótima de um sistema hidroelétrico real. Este modelo é uma versão não-supervisionada do modelo NARX sendo chamado de modelo ou rede NARX Auto-Organizável (SONARX), capaz de processar padrões espaço-temporais. Desta maneira, um algoritmo de programação não-linear, especialmente desenvolvido para a realização da operação determinística de sistemas hidrotérmicos de potência, é utilizado para otimizar a operação deste conjunto de usinas, considerando-se várias condições hidrológicas distintas e, tendo como função objetivo a minimização do custo com complementação térmica. Em seguida, os resultados desta otimização são então processados e utilizados no treinamento da rede SONARX; ela irá captar os comportamentos relativos de cada uma das UH\'s, trabalhando com afluências futuras que ela mesma irá prever. De forma geral, a partir dos resultados obtidos com um subsistema do sistema sudeste brasileiro, pode-se concluir que a rede SONARX conseguiu assimilar o comportamento ótimo da operação do sistema teste. Os testes mostraram que o previsor neural possui uma forte tendência em seguir os resultados da otimização determinística, otimizando o uso dos recursos hídricos disponíveis para geração de energia elétrica. Posteriormente, a rede neural com função de base radial (RBF) foi aplicada na interpolação das previsões feitas pela rede SONARX, uma vez que este tipo de rede é indicado para esta tarefa. Neste contexto, os centros das funções de base, da rede RBF, passam a ser definidos pela rede SONARX, mitigando o erro inerente a este tipo de modelagem baseada na técnica de MATQV. / This research work is related to the application of Artificial Neural Networks (ANN) in the obtaining of united operation policies in hydroelectric power plants (HP). The optimal behavior of the hydroelectric power plants depends as much on the relative position of each station throughout the cascade as on the relation between them. The main purpose of this work is to apply the self-organizing map network (SOM) of Kohonem with dynamic system models, in the learning of these relations, objectifying its usage to simulate the optimal operation of a real hydroelectric power system. This model is an unsupervised version of the NARX model; which has been called self-organized model or network (SONARX), capable of processing space-time patterns. This way, a nonlinear programming algorithm, especially developed to accomplish the hydrothermal power system deterministic operation, is used to optimize the operation of this group of hydropower plants, considering many distinct hydrological conditions, and aiming the minimized cost with the thermal complementation. After this, the results of this optimization are processed and used in the SONARX network training; it will captivate the relative behavior of each one of the (HP), working with future affluences that it will predict. In a general way, from the acquired results from a subsystem of the brazilian southeast system, we may conclude that the SONARX network managed to assimilate the optimal behavior of the system test operation. The tests showed that the neural predictor has a high tendency towards deterministic optimization results, optimizing the water resources use available for the electric energy generation. After all this, the radial basis function (RBF) network was applied on the interpolation of the predictions made by the SONARX network, once this kind of network is indicated to this task. On this context, the centers of the basis functions, of RBF network, are to be defined by the SONARX network, mitigating the unrelated error to this type of modeling based on MATQV technique.

Este trabalho de pesquisa está relacionado com a aplicação de técnicas de Redes Neurais Artificiais (RNA\'s) na obtenção de políticas de operação conjunta de usinas hidroelétricas (UH\'s). O comportamento ótimo das usinas hidroelétricas depende tanto da posição relativa de cada UH ao longo da cascata como da relação entre elas. O propósito principal deste trabalho é de aplicar a rede de mapa auto-organizável (SOM) de Kohonen com modelos de sistemas dinâmicos, no aprendizado destas relações, objetivando seu uso para simular a operação ótima de um sistema hidroelétrico real. Este modelo é uma versão não-supervisionada do modelo NARX sendo chamado de modelo ou rede NARX Auto-Organizável (SONARX), capaz de processar padrões espaço-temporais. Desta maneira, um algoritmo de programação não-linear, especialmente desenvolvido para a realização da operação determinística de sistemas hidrotérmicos de potência, é utilizado para otimizar a operação deste conjunto de usinas, considerando-se várias condições hidrológicas distintas e, tendo como função objetivo a minimização do custo com complementação térmica. Em seguida, os resultados desta otimização são então processados e utilizados no treinamento da rede SONARX; ela irá captar os comportamentos relativos de cada uma das UH\'s, trabalhando com afluências futuras que ela mesma irá prever. De forma geral, a partir dos resultados obtidos com um subsistema do sistema sudeste brasileiro, pode-se concluir que a rede SONARX conseguiu assimilar o comportamento ótimo da operação do sistema teste. Os testes mostraram que o previsor neural possui uma forte tendência em seguir os resultados da otimização determinística, otimizando o uso dos recursos hídricos disponíveis para geração de energia elétrica. Posteriormente, a rede neural com função de base radial (RBF) foi aplicada na interpolação das previsões feitas pela rede SONARX, uma vez que este tipo de rede é indicado para esta tarefa. Neste contexto, os centros das funções de base, da rede RBF, passam a ser definidos pela rede SONARX, mitigando o erro inerente a este tipo de modelagem baseada na técnica de MATQV. / This research work is related to the application of Artificial Neural Networks (ANN) in the obtaining of united operation policies in hydroelectric power plants (HP). The optimal behavior of the hydroelectric power plants depends as much on the relative position of each station throughout the cascade as on the relation between them. The main purpose of this work is to apply the self-organizing map network (SOM) of Kohonem with dynamic system models, in the learning of these relations, objectifying its usage to simulate the optimal operation of a real hydroelectric power system. This model is an unsupervised version of the NARX model; which has been called self-organized model or network (SONARX), capable of processing space-time patterns. This way, a nonlinear programming algorithm, especially developed to accomplish the hydrothermal power system deterministic operation, is used to optimize the operation of this group of hydropower plants, considering many distinct hydrological conditions, and aiming the minimized cost with the thermal complementation. After this, the results of this optimization are processed and used in the SONARX network training; it will captivate the relative behavior of each one of the (HP), working with future affluences that it will predict. In a general way, from the acquired results from a subsystem of the brazilian southeast system, we may conclude that the SONARX network managed to assimilate the optimal behavior of the system test operation. The tests showed that the neural predictor has a high tendency towards deterministic optimization results, optimizing the water resources use available for the electric energy generation. After all this, the radial basis function (RBF) network was applied on the interpolation of the predictions made by the SONARX network, once this kind of network is indicated to this task. On this context, the centers of the basis functions, of RBF network, are to be defined by the SONARX network, mitigating the unrelated error to this type of modeling based on MATQV technique.

Made available in DSpace on 2014-12-17T15:03:28Z (GMT). No. of bitstreams: 1 RaquelFT_DISSERT.pdf: 4757642 bytes, checksum: d1473228d1b65e6a6e6b97e612b8485f (MD5) Previous issue date: 2012-02-28 / The management of water resources in the river basin level, as it defines the Law n? 9433/97, requires the effective knowledge of the processes of hydrological basin, resulting from studies based on consistent series of hydrological data that reflect the characteristics of the basin. In this context, the objective of this work was to develop the modeling of catchment basin of the river Jundia? - RN and carry out the study of attenuation of a flood of the dam Tabatinga, by means of a monitoring project of hydrological data and climatology of the basin, with a view to promoting the development of research activities by applying methodologies unified and appropriate for the assessment of hydrological studies in the transition region of the semiarid and the forest zone on the coast of Rio Grande do Norte. For the study of the hydrological characteristics of the basin was conducted the automatic design of the basin of the river Jundia?, with the aid of programs of geoprocessing, was adopted a hydrological model daily, the NRCS, which is a model determined and concentrated. For the use of this model was necessary to determine some parameters that are used in this model, as the Curve Number. Having in mind that this is the first study that is being conducted in the basin with the employment of this model, it was made sensitivity analysis of the results of this model from the adoption of different values of CN, situated within a range appropriate to the conditions of use, occupation and the nature of the soil of this basin. As the objective of this study was also developing a simulation model of the operation of the Tabatinga dam and with this flood control caused in the city of Maca?ba, it was developed a mathematical model of fluid balance, developed to be used in Microsoft Excel. The simulation was conducted in two phases: the first step was promoted the water balance daily that allowed the analysis of the sensitivity of the model in relation to the volume of waiting, as well as the determination of the period of greatest discharges daily averages. From this point, it was assumed for the second stage, which was in the determination of the hydrograph of discharges effluent slots, that was determined by means of the fluid balance time, on the basis of the discharges effluents generated by a mathematical equation whose parameters were adjusted according to the hydrograph daily. Through the analyzes it was realized that the dam Tabatinga only has how to carry out the attenuation of floods through the regularization of the volume of waiting, with this there is a loss of approximately 56.5% on storage capacity of this dam, because for causing the attenuation effect of filled the shell of this dam has to remain more than 5m below the level of the sill, representing at least 50.582.927m3. The results obtained with the modeling represents a first step in the direction of improving the level of hydrological information about the behavior of the basins of the semiarid. In order to monitor quantitatively the hydrographic basin of the river Jundia? will be necessary to install a rain gauge register, next to the Tabatinga dam and a pressure transducer, for regular measurements of flow in the reservoir of the dam. The climatological data will be collected in full automatic weather station installed in Agricultural School Jundia? / A gest?o de recursos h?dricos em n?vel da bacia hidrogr?fica, como define a Lei n? 9433/97, exige o conhecimento efetivo dos processos hidrol?gicos da bacia, decorrentes de estudos baseados em s?ries consistentes de dados hidrol?gicos que espelhem as caracter?sticas da bacia. Neste contexto, este trabalho teve como objetivo desenvolver a modelagem hidrol?gica da bacia hidrogr?fica do rio Jundia? RN e realizar o estudo da atenua??o de cheia da barragem Tabatinga visando a implanta??o de bacia representativa e experimental, atrav?s de um projeto de monitoramento de dados hidrol?gicos e climatol?gicos da bacia, com o intuito de favorecer o desenvolvimento de atividades de pesquisa aplicando-se metodologias unificadas e apropriadas para a avalia??o de estudos hidrol?gicos na regi?o de transi??o do semi?rido e a zona da mata no litoral do Rio Grande do Norte. Para o estudo das caracter?sticas hidrol?gicas da bacia foi realizado o delineamento autom?tico da bacia hidrogr?fica do rio Jundia?, com o aux?lio de programas de geoprocessamento; adotou-se um modelo hidrol?gico di?rio, o NRCS, que ? um modelo determin?stico e concentrado. Para utiliza??o deste modelo foi necess?rio determinar alguns par?metros que s?o utilizados nesse modelo, como o Curva- N?mero. Tendo em vista que este estudo ? o primeiro que est? sendo realizado nesta bacia com o emprego deste modelo, foi feita an?lise de sensibilidade dos resultados deste modelo a partir da ado??o de diferentes valores de CN, situados dentro de uma faixa adequada ?s condi??es do uso, ocupa??o e natureza do solo desta bacia. Como o objetivo deste estudo foi tamb?m desenvolver um modelo de simula??o de opera??o da barragem Tabatinga e com isto controlar as inunda??es ocasionadas na cidade de Maca?ba, foi elaborado um modelo matem?tico de balan?o h?drico, desenvolvido para ser aplicado em planilha Microsoft Excel. A simula??o foi realizada em duas etapas: na primeira etapa promoveu-se o balan?o h?drico di?rio que permitiu analisar a sensibilidade do modelo em rela??o ao volume de espera, assim como a determina??o do per?odo de maiores vaz?es m?dias di?rias. A partir disso, partiu-se para a segunda etapa, que constituiu na determina??o do hidrograma das vaz?es efluentes hor?rias, que foi determinado atrav?s do balan?o h?drico hor?rio, tendo como base as vaz?es afluentes geradas por uma equa??o matem?tica cujos par?metros foram ajustados de acordo com o hidrograma di?rio. Atrav?s das an?lises percebeu-se que a barragem Tabatinga s? tem como realizar a atenua??o de cheias atrav?s da regulariza??o do volume de espera, com isso h? uma perda de aproximadamente 56,5% na capacidade de armazenamento desta barragem, pois para provocar o efeito de atenua??o de cheia o reservat?rio dessa barragem tem que permanecer mais de 5m abaixo do n?vel da soleira, representando no m?nimo 50.582.927 m3. Os resultados obtidos com a modelagem representam um primeiro passo na dire??o de melhorar o n?vel de informa??o hidrol?gica sobre o comportamento das bacias do semi?rido. Nesse intuito, para monitorar quantitativamente a bacia hidrogr?fica do rio Jundia? ser? necess?rio instalar um pluvi?grafo, pr?ximo a barragem Tabatinga e um lin?grafo de press?o, para medi??es regulares de vaz?o no reservat?rio da barragem. Os dados climatol?gicos ser?o coletados na esta??o meteorol?gica autom?tica completa instalada na Escola Agr?cola Jundia?

The purpose of this work is to introduce explicit finite element method (FEM) and to familiarize with commercial software tools witch are capable to perform simulations. The technological conditions and the scope of application of roller burnishing are described in subsequent part. The simulation model of roller burnishing was created. Software ANSYS LS-DYNA was used to make computations. The results of simulation and technical and economical benefits of roller burnishing are presented in the conclusion.