Neste trabalho foi investigado um novo modelo baseado em inteligência artificial como ferramenta para a resolução do problema de planejamento da operação de sistemas hidrotérmicos de potência. Esta abordagem, que utiliza os princípios da evolução genética, tem se destacado com alta eficiência na solução de problemas de otimização. Para atender a todas as características do problema foram feitas algumas adaptações dos operadores genéticos tradicionais de recombinação e mutação, sendo o problema codificado usando uma cadeia de números reais, e não binários como normalmente é apresentado na literatura. Para isto, foram realizados vários testes visando moldar a técnica ao problema em questão, levando em conta suas características específicas. O algoritmo proposto também foi aplicado em vários testes com usinas pertencentes ao sistema hidroelétrico brasileiro e mostrou o bom desempenho desta abordagem em determinar uma operação ótima, garantindo, da melhor forma possível, o atendimento da demanda por um custo mínimo e com confiabilidade. As aplicações incluíram sistemas complexos, de grande porte, com até 35 usinas hidroelétricas, onde foram obtidos resultados satisfatórios. / The present thesis investigates a new model based on artificial inteligence as a tool to solve the problem of the operational planning of hydrothermal systems. This approach, which uses the principle of genetic evolution, has been very successful and efficient in the solution of optimization problems. To represent all the characteristics of the problem some adaptations of the traditional genetic operators of recombination and mutation were made. The problem used a string of real numbers instead of binary as usually presented in the literature. Thus, several tests were performed in order to adapt the technique to the problem, taking into account its specific characteristics. The proposed algorithm has been applied in several tests in real hydrothermal systems, with plants belonging to the brazilian southeast system. The results achieved so far have indicated that the proposed approach can be an effective alternative or a complementary technique for the planning of hidrothermal system, as it determines an operation strategy for each power plant and minimizes the expected value of the operative cost along the planning horizon. The applications include large systems, with up to 35 hydroelectric plants, where good results were obtained.

Neste trabalho foi investigado um novo modelo baseado em inteligência artificial como ferramenta para a resolução do problema de planejamento da operação de sistemas hidrotérmicos de potência. Esta abordagem, que utiliza os princípios da evolução genética, tem se destacado com alta eficiência na solução de problemas de otimização. Para atender a todas as características do problema foram feitas algumas adaptações dos operadores genéticos tradicionais de recombinação e mutação, sendo o problema codificado usando uma cadeia de números reais, e não binários como normalmente é apresentado na literatura. Para isto, foram realizados vários testes visando moldar a técnica ao problema em questão, levando em conta suas características específicas. O algoritmo proposto também foi aplicado em vários testes com usinas pertencentes ao sistema hidroelétrico brasileiro e mostrou o bom desempenho desta abordagem em determinar uma operação ótima, garantindo, da melhor forma possível, o atendimento da demanda por um custo mínimo e com confiabilidade. As aplicações incluíram sistemas complexos, de grande porte, com até 35 usinas hidroelétricas, onde foram obtidos resultados satisfatórios. / The present thesis investigates a new model based on artificial inteligence as a tool to solve the problem of the operational planning of hydrothermal systems. This approach, which uses the principle of genetic evolution, has been very successful and efficient in the solution of optimization problems. To represent all the characteristics of the problem some adaptations of the traditional genetic operators of recombination and mutation were made. The problem used a string of real numbers instead of binary as usually presented in the literature. Thus, several tests were performed in order to adapt the technique to the problem, taking into account its specific characteristics. The proposed algorithm has been applied in several tests in real hydrothermal systems, with plants belonging to the brazilian southeast system. The results achieved so far have indicated that the proposed approach can be an effective alternative or a complementary technique for the planning of hidrothermal system, as it determines an operation strategy for each power plant and minimizes the expected value of the operative cost along the planning horizon. The applications include large systems, with up to 35 hydroelectric plants, where good results were obtained.