Orientador: Rubén Augusto Romero Lázaro / Resumo: A análise de sistemas altamente complexos quando e analizado o problema de planejamento de expansão de redes de transmissão de longo prazo, é o foco principal deste trabalho. Os modelos e metodos propostos são aplicados ao problema de planejamento estático tradicional, que é um problema de otimização matemática classificado como NP-completo, não-linear inteiro misto. O qual envolve no investimento, variáveis operacionais contínuas e variáveis inteiras. O comportamento normal de cada sistema pode conter informação essencial para a criação de novos métodos, como os planos de corte baseados em cortes de diferença de ângulos para problemas de grande escala, o que é a base é o ponto de partida deste trabalho, derivando em desigualdades válidas é ciclos críticos. Os cortes angulares básicos reduzem o espaço de busca do problema e o tempo total de cálculo deste problema, enquanto ao método de inequações válidas que pode ser usado para fornecer limites inferiores sólidos no investimento ótimo do planejamento de transmissão, já que a diferença entre o modelo DC (modelo exato) e o modelo de transporte (modelo mais relaxado) são as restrições angulares. Os ciclos críticos têm sido desenvolvidos para melhoraralguns dos modelos tradicionais do problemas de planejamento da expansão da rede de transmissão de longo prazo. A razão por trás disso é a ausência da segunda lei de Kirchhoff, que completa a representação do sistema, mas aumenta a complexidade. Para resolver os problemas resultantes... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: The analysis of highly complex systems when solving the long-term transmission network expansion planning problem is the main focus of this work. The proposed improved models and methodology are applied to the traditionalstatic planning problem, which is a mathematical optimization problem classified as NP-complete and mixed-integer nonlinear problem. It involves continuousoperating variables and integer investment variables. The normal behavior of each system can be shown essential information to the creation of new methods, as the cutting-planes based in bus-angle difference cuts for large-scale problems which were the starting point of this work, deriving in valid inequalities and critic cycles. The angular cuts aim to reduce the search space of the problem and the total computation time of this NP-hard problem as for the valid inequalities methodthat can be used to provide strong lower bounds on the optimal investment of the transmissionplanning, since the difference between the DC model (exact model) and the transport model (more relaxed model) are the angular constraints. Critic cycles has been develop in order to improve some of the traditional long-term transmission network expansion planning problem models. The reason behind it is the absence of second Kirchhoff’s law which completes the representationof the system, but increase the complexity. In order to solve the resulting problems, this work uses the modeling language AMPL with the solver CPLEX. In test systems w... (Complete abstract click electronic access below) / Doutor

Orientador: Rubén Augusto Romero Lázaro / Resumo: Neste trabalho, consideram-se a análise teórica e a implementação computacional dos algoritmos Primal Simplex Canalizado (PSC) e Dual Simplex Canalizado (DSC) especializados. Esses algoritmos foram incorporados em um algoritmo Branch and Bound (B&B) de modo a resolver o problema de Planejamento da Expansão de Sistemas de Transmissão (PEST). Neste caso, o problema PEST foi modelado usando os chamados modelo de Transportes e modelo Linear Disjuntivo (LD), o que produz um problema de Programação Linear Inteiro Misto (PLIM). O algoritmo PSC é utilizado na resolução do problema de Programação Linear (PL) inicial após desconsiderar a restrição de integralidade do problema PLIM original. Juntamente com o algoritmo PSC, foi implementada uma estratégia para reduzir o número de variáveis artificiais adicionadas ao PL, consequentemente reduzindo o número de iterações do algoritmo PSC. O algoritmo DSC é utilizado na reotimização eficiente dos subproblemas gerados pelo algoritmo B&B, através do quadro ótimo do PL inicial, excluindo, assim, a necessidade da resolução completa de cada subproblema e, consequentemente, reduzindo o consumo de processamento e memória. Nesta pesquisa, é apresentada uma nova proposta de otimização, e, consequentemente, a implementação computacional usando a linguagem de programação FORTRAN que opera independentemente de qualquer solver. / Doutor

Submitted by JEFERSON BACK VANDERLINDE null (jefersonbv@yahoo.com.br) on 2017-11-01T16:38:25Z No. of bitstreams: 1 jeferson_tese_final_20171101.pdf: 4860852 bytes, checksum: 2f99c37969be3815f82b1b4455a40230 (MD5) / Approved for entry into archive by LUIZA DE MENEZES ROMANETTO (luizamenezes@reitoria.unesp.br) on 2017-11-13T15:38:34Z (GMT) No. of bitstreams: 1 vanderlinde_jb_dr_ilha.pdf: 4860852 bytes, checksum: 2f99c37969be3815f82b1b4455a40230 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-11-13T15:38:34Z (GMT). No. of bitstreams: 1 vanderlinde_jb_dr_ilha.pdf: 4860852 bytes, checksum: 2f99c37969be3815f82b1b4455a40230 (MD5) Previous issue date: 2017-09-06 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Neste trabalho, consideram-se a análise teórica e a implementação computacional dos algoritmos Primal Simplex Canalizado (PSC) e Dual Simplex Canalizado (DSC) especializados. Esses algoritmos foram incorporados em um algoritmo Branch and Bound (B&B) de modo a resolver o problema de Planejamento da Expansão de Sistemas de Transmissão (PEST). Neste caso, o problema PEST foi modelado usando os chamados modelo de Transportes e modelo Linear Disjuntivo (LD), o que produz um problema de Programação Linear Inteiro Misto (PLIM). O algoritmo PSC é utilizado na resolução do problema de Programação Linear (PL) inicial após desconsiderar a restrição de integralidade do problema PLIM original. Juntamente com o algoritmo PSC, foi implementada uma estratégia para reduzir o número de variáveis artificiais adicionadas ao PL, consequentemente reduzindo o número de iterações do algoritmo PSC. O algoritmo DSC é utilizado na reotimização eficiente dos subproblemas gerados pelo algoritmo B&B, através do quadro ótimo do PL inicial, excluindo, assim, a necessidade da resolução completa de cada subproblema e, consequentemente, reduzindo o consumo de processamento e memória. Nesta pesquisa, é apresentada uma nova proposta de otimização, e, consequentemente, a implementação computacional usando a linguagem de programação FORTRAN que opera independentemente de qualquer solver. / In this research, the theoretical analysis and computational implementation of the specialized dual simplex algorithm (DSA) and primal simplex algorithm (PSA) for bounded variables is considered. These algorithms have been incorporated in a Branch and Bound (B&B) algorithm to solve the Transmission Network Expansion Planning (TNEP) problem. In this case, the TNEP problem is modeled using transportation model and linear disjunctive model (DM), which produces a mixed-integer linear programming (MILP) problem. After relaxing the integrality of investment variables of the original MILP problem, the PSA is used to solve the initial linear programming (LP) problem. Also, it has been implemented a strategy in PSA to reduce the number of artificial variables which are added into the LP problem, and consequently reduces the number of iterations of PSA. Through optimal solution of the initial LP, the DSA is used in efficient reoptimization of subproblems, resulting from the B&B algorithm, thus excludes the need for complete resolution of each subproblems, which results reducing the CPU time and memory consumption. This research presents the implementation of the proposed approach using the FORTRAN programming language which operates independently and does not use any commercial solver.