Made available in DSpace on 2014-06-11T19:22:36Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2006-08-25Bitstream added on 2014-06-13T20:27:15Z : No. of bitstreams: 1 zviecovich_wg_me_ilha.pdf: 671253 bytes, checksum: fa917bf3d6aa15db73057717470be218 (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Fundação de Ensino Pesquisa e Extensão de Ilha Solteira (FEPISA) / A reconfiguração de sistemas de distribuição de energia elétrica consiste em alterar a topologia das redes através da abertura/fechamento das chaves de interconexão. Normalmente este procedimento é feito para fins de isolamento de faltas, minimização de perdas ativas, balanceamento de cargas entre alimentadores ou para melhoria dos níveis de tensão. Atingir estes objetivos é difícil, devido ao grande número de variáveis envolvidas e das restrições impostas, sendo a radialidade uma restrição de difícil representação matemática. Este problema pode ser classificado dentro dos problemas de programação não linear inteiro misto (PNLIM) e apresenta o fenômeno da explosão combinatória. Neste trabalho tem-se como principal objetivo o desenvolvimento de uma metaheurística chamada Busca em Vizinhança Variável para a reconfiguração de sistemas de distribuição de energia elétrica com respostas no planejamento da operação em função da razonalidade da carga. Verificamos que este método mostrou ser eficiente, pois através de uma metodologia simples, obteve-se resultados melhores em relação aos apresentados na literatura. / The network reconfiguration of electric power distribution consists of changing the topology of networks through the opening/closing of interconnection switches. This pro- cedure is usually done to isolate faught, reduction real power losses, balance the load among feeders or for improvement of tension levels. To reach these objectives is diffi- cult, due to the great number of involved variables and the imposed constraints, being the constraint of radial structure of difficult mathematical representation. This problem can be classified as nonlinar mixed integer programming problems and it presents the phenomenon of combinatorial explosion. The main objective og this work is to develop a metaheuristic called Variable Neighbourhood Search for network reconfiguration of elec- tric power distribution for operation planning based on rationality of load. This method showed to be efficient using a simple methodology, getting better results in relation to the presented in Literature.

Submitted by Rafael Santana (rafael.silvasantana@ufpe.br) on 2018-02-20T18:02:59Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) Dissertacao TIAGO FRANCA BARRETO versao final revisada com ficha.pdf: 1881406 bytes, checksum: 12e01eebda9019e211cef41ad935a421 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-02-20T18:02:59Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) Dissertacao TIAGO FRANCA BARRETO versao final revisada com ficha.pdf: 1881406 bytes, checksum: 12e01eebda9019e211cef41ad935a421 (MD5) Previous issue date: 2017-02-16 / CNPQ / Campos de produção de petróleo terrestres são compostos por um conjunto de poços de petróleo que, depois de certo tempo em operação, podem apresentar algum tipo de mau funcionamento e ter a produção interrompida. Quando isso ocorre, veículos especialmente equipados, também chamados sondas de manutenção, são utilizados para prestação de serviço nos poços e garantir que suas atividades sejam reestabelecidas. Dado um número limitado de sondas de manutenção e a grande quantidade de poços existentes no campo de petróleo, o problema das sondas de manutenção consiste em encontrar o melhor escalonamento para as mesmas de modo que a perda de produção total dos poços seja minimizada. O escalonamento dos poços considera alguns fatores como a taxa de perda de produção por poço, o nível de atendimento requerido e o horizonte de planejamento para o qual o escalonamento será executado. Este trabalho apresenta um algoritmo genético híbrido para a resolução do problema de sondas de manutenção com múltiplos objetivos, frota heterogênea e horizonte de planejamento finito. O algoritmo genético híbrido incorpora uma heurística de descida em vizinhança variável como método de busca local para aumentar a velocidade de convergência do conjunto de soluções. São considerados os objetivos de minimização da perda de produção e custo com frota associado ao aluguel das sondas de manutenção. A frota é mantida variável, portanto um depósito de sondas é incluído em uma posição estratégica no campo de produção de petróleo para garantir que as novas sondas de manutenção, além das já espalhadas no campo, possam ser incluídas no escalonamento quando requeridas. O algoritmo genético foi testado em um conjunto de instâncias com até 200 poços, 10 sondas de manutenção e horizonte de planejamento igual a 300. Os resultados demonstram um alto conflito entre os objetivos de minimização da perda de produção e o custo da frota para o problema das sondas de manutenção, além de importantes aspectos relacionados às soluções obtidas pelo algoritmo proposto aplicado ao problema. / Onshore oil fields are composed by a set of geographically distributed wells that, after some time of operation, might present some malfunction and have their production interrupted. When the oil production of some wells is interrupted, specially-equipped vehicles, also called workover rigs, are deployed to service the wells and guarantee that their activity is restored. Given the limited number of workover rigs and the large number of wells around the oil field, the workover rig problem consists in finding the best scheduling for the workover rigs so the total production loss of wells is minimized. The scheduling considers some factors such as the production loss rate of each well, the service level required and the planning time horizon in which the scheduling must be executed. This research presents a hybrid genetic algorithm to solve the multi-objective workover rig problem with a heterogeneous fleet and a finite time horizon. The hybrid genetic algorithm incorporates a variable neighborhood descent heuristic as a local search procedure to increase the convergence speed of the set of solutions. Both objectives of minimization of the production loss and fleet cost associated to the rent of workover rigs are taken in consideration. The fleet is held variable, so a workover rig depot is included at a strategic position on the oil field in order to guarantee that new workover rigs, besides the already existent ones on the oil field, might be included in the scheduling when required. The genetic algorithm was tested on a set of practical-sized instances up to 200 wells, 10 workover rigs and 300 period horizon. Results show a high conflict between the objectives of minimizing the production loss and fleet cost for the workover rig problem, besides important aspects of the solutions obtained by the proposed algorithm to solve the problem.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:22:33Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2008-04-18Bitstream added on 2014-06-13T18:08:30Z : No. of bitstreams: 1 taglialenha_sls_dr_ilha.pdf: 776756 bytes, checksum: ee3e13f4456bb0d2f6f5faaf48d8309f (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / O Problema de Planejamento da Expansão de Sistemas de Transmissão de Energia Elétrica consiste em se escolher, entre um conjunto pré-definido de circuitos candidatos, aqueles que devem ser incorporados ao sistema de forma a minimizar os custos de investimento e operação ao e atender a demanda de energia futura ao longo de um horizonte de planejamento com confiabilidade, assumindo como conhecido o plano de geração. É considerado um problema muito complexo e difícil por se tratar de um problema não linear inteiro misto, não convexo, multimodal e altamente combinatório. Este problema tem sido solucionado usando técnicas clássicas como Decomposição ao de Benders e Branch and Bound, assim como também algoritmos heurísticos e metaheurísticas obtendo diversos resultados, mais com uma série de problemas como, por exemplo, alto esforço computacional e problemas de convergência. Neste trabalho apresentam-se duas novas técnicas de solução para o problema, a saber, as metaheurísticas Busca em Vizinhança Variável e a Busca Dispersa. A Busca em Vizinhança Variável é uma técnica baseada em trocas de estruturas de vizinhança dentro de um algoritmo de busca local, e a metaheurística Busca Dispersa, um método evolutivo que combina sistematicamente conjuntos de soluções para se obter solucões melhores. Essas técnicas de solução oferecem novas alternativas de solução que oferecem solução aos problemas encontrados com outros métodos, como é um baixo esforço computacional é uma melhor convergência, sendo este o principal aporte do trabalho. Os algoritmos são apresentados sistematicamente, explicando os seus algoritmos e a forma como são adaptados para resolver o problema do planejamento da expansão de sistemas de transmissão considerando-se a modelagem matemática conhecida com o modelo de transporte e o modelo DC. São realizados testes com os sistemas... / Electric Energy Transmission Network Expansion Problem consist in choose among a set of pre-defined circuits candidates, who must be incorporated into the system so as to minimize the investment costs and operation and meet the future energy demand over a planning horizon with reliability, assuming the generation plan is known. It is a very complex and difficult problem because it is non linear, non convex, multimodal and highly combinatorial. This problem has been solved using traditional techniques such as Benders decomposition and Branch and Bound, as well as heuristic algorithms and metaheuristics getting different results, but with a series of problems such as high computational effort and convergence problems. This paper tests out two new techniques for solving the problem as are the metaheuristics Variable Neighborhood Search and Scatter Search. The Variable Neighborhood Search is a technique based on trading structures within a neighborhood of a local search algorithm, and the Scatter Search metaheuristic is a method which combines systematically sets of solutions in an evolutionary way to achieve better solutions. These solution techniques offer new alternatives to solve the problems encountered with other methods, such as a low computational effort and better convergence, which is the main contribution of this work. The techniques are presented systematically, explaining their algorithms and the way they are adapted to solve the network expansion planning problem based on the mathematical model known as the transportation model and the DC model. They are tested with the systems Southern Brazilian with 46 buses and the IEEE 24 buses system, results are compared with those obtained with other metaheuristics, obtaining excellent results with a best performance both in processing speed as in computational effort.

Orientador: Percival Bueno de Araujo / Resumo: Neste trabalho, uma técnica baseada na Busca em Vizinhança Variável Básica é apresentada para realizar o ajuste coordenado dos parâmetros dos controladores suplementares de amortecimento Thyristor Controlled Series Capacitor - Power Oscillation Damping e Estabilizadores de Sistemas de Potência, a fim de garantir a estabilidade a pequenas perturbações de sistemas elétricos de potência. A estratégia do método de ajuste proposto consiste em explorar sistematicamente estruturas de vizinhança atrelada a uma etapa de busca local, tornando possível a obtenção de soluções ótimas e a manutenção da capacidade de evitar a estagnação em um ótimo local. Um modelo do TCSC por injeção de corrente é apresentado e seus coeficientes de sensibilidade de corrente são deduzidos para incorporação ao Modelo de Sensibilidade de Corrente, que é utilizado para representar o sistema elétrico de potência. Com a inclusão da modelagem dos controladores de amortecimento, simulações são realizadas em dois sistemas testes, conhecidos como sistema Simétrico de Duas Áreas e sistema New England. Os resultados obtidos são analisados para melhor compreensão do comportamento do sistema elétrico de potência quando submetido a uma pequena perturbação e da influência dos controladores de amortecimento neste cenário. Os parâmetros dos controladores são ajustados pelo algoritmo Particle Swarm Optimization, por um Algoritmo Genético e, também, pelo método proposto neste trabalho. Os desempenhos individuais dos métodos d... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: In this work, a technique based on Basic Variable Neighborhood Search is presented to perform the coordinated tuning of the parameters of the supplementary damping controllers Thyristor Controlled Series Capacitor - Power Oscillation Damping and Power System Stabilizers in order to guarantee the small-signal stability of the electric power systems. The strategy of the proposed tuning method consists in systematically exploring neighborhood structures followed by a local search stage, making it possible to obtain optimal solutions and to maintain the ability to avoid stagnation in a local optimum. A current injection model for the TCSC is presented and its current sensitivity coefficients are deduced for incorporation into the Current Sensitivity Model, which is used to represent the electric power system. With the inclusion of the damping controllers modeling, simulations are performed on two test systems, known as the Two-Area Symmetric system and New England system. The results obtained are analyzed to better understand the behavior of the electric power system when subjected to a small disturbance and the influence of the damping controllers in this scenario. The controllers parameters are tuned by the Particle Swarm Optimization algorithm, by a Genetic Algorithm and also by the method proposed in this work. The individual performances of the tuning methods are compared in order to conclude on the technique best suited for this type of problem, including the analysis of a ... (Complete abstract click electronic access below) / Doutor

Neste trabalho, é proposta uma metodologia para estimar o estado de um sistema elétrico de potência (SEPs) durante variações de tensão de curta duração (VTCDs) causadas por faltas elétricas nas linhas que compõem a rede elétrica avaliada. Para cumprir esta meta, são utilizados os valores registrados nos equipamentos de medição instalados nas redes elétricas. Na realidade, existem poucos equipamentos nas redes elétricas devido aos custos elevados dos medidores de qualidade de energia elétrica (QEE). Embora estes custos tenham diminuído nos últimos anos, ainda é inviável a utilização de um número suficiente de medidores para garantir a monitoração de toda a rede, por tornar-se muito oneroso. Esta realidade constitui um desafio para se desenvolver técnicas que permitam, a partir de um pequeno número de pontos de monitoração, determinar os locais de faltas e estimar os valores das VTCDs em todas as barras que compõem um sistema elétrico. Como contribuição à solução destes problemas, esta tese propõe a utilização do algoritmo denominado Estratégias Evolutivas (EEs), que integra a família dos Algoritmos Evolutivos. Tal algoritmo mostrou ser viável por sua facilidade de implementação e rapidez de resposta na busca de uma solução dentro de um vasto espaço de soluções. As EEs, nesta tese, são utilizadas para se determinar: o local de falta, tipo de falta e impedância de falta, que caracterizam um indivíduo, de forma que as tensões resultantes nas barras monitoradas sejam as mais próximas possíveis das medições realizadas. Para alcançar esse objetivo, inicialmente se constrói uma população inicial de indivíduos que representam alternativas de solução do problema. Em seguida, uma parte destes indivíduos será submetida a mutação e recombinação para então serem selecionados os indivíduos que sobreviverão na geração futura. Este processo iterativo é realizado até que se encontre uma solução o mais próximo da procurada. Cada indivíduo é avaliado através de função objetivo, que representa o erro quadrático entre os valores medidos e os valores calculados. Para este cálculo, é necessário simular um curto-circuito com as características do indivíduo avaliado com base em informações da rede bem como dos valores das tensões provenientes dos medidores. A partir da determinação das características da falta, é feita a estimação dos valores das tensões em toda a rede levando à avaliação das VTCDs. Uma vez atingido este objetivo, é possível, por exemplo, determinar indicadores de qualidade associados às VTCDs, como o SARFI (System Average RMS Frequency Index), determinar as áreas mais propensas a causar as VTCDs e elaborar planos de manutenção preventiva. Foram implementados dois algoritmos que calculam o número mínimo de medidores e os locais onde estes devem ser instalados. O primeiro algoritmo tem a finalidade de garantir o monitoramento de toda a rede em relação às VTCDs enquanto o segundo garante o menor erro de estimação de VTCDs nas barras onde não se têm medidores instalados. A referida metodologia pode ser aplicada em redes radiais ou em malha, sendo inicialmente aplicada em sistemas de pequeno porte (redes de 14 e 30 barras do IEEE) com intuito de verificar a capacidade do algoritmo. Foram então simuladas redes de maior complexidade, por meio de testes em redes de 57 barras e 118 barras do IEEE. Para avaliar a eficiência da metodologia desenvolvida foi feita uma comparação com outra metodologia de otimização baseada em Algoritmos Genéticos (AGs). / A methodology is herein proposed to estimate Short Duration Voltage Variation (SDVV) in electric power systems, caused by electrical faults. To attain this target, values recorded by measurement equipment in specific sites are used. In fact, there are few power quality meters installed in power networks, due to the high cost of such meters. Although these costs have decreased in recent years, the installation of a sufficient number of meters to ensure monitoring the entire network is still unfeasible. This reality poses a challenge to developing techniques that, with a small number of monitoring points, allow the determination of fault locations and estimation of SDVV values in specified buses. As contribution this thesis proposes an algorithm called Evolutionary Strategies (ESE), which integrates the group of evolutionary algorithms. This algorithm can be easily implemented and finds a solution within a wide solution space. The ESE determines the fault location, fault type and fault impedance, that characterize an individual, so that the resulting voltages on monitored buses are as close as possible to the measured ones. An initial population is generated as alternative solutions to the problem. Some of the individuals in the population will be submitted to mutation and recombination operators. Individuals are then selected to the future generation. An iterative process is carried out to determine a solution as close as possible to the desired one. Each individual is evaluated by the objective function, which represents the quadratic error between the measured and calculated values. This calculation is based on short circuit calculation related to the evaluated individual and from information of voltage values gathered from power quality meters. Voltage values in specific network buses can then be determined to monitor their corresponding SDVV values. This allows, for example, determining quality indicators associated to the SDVV, such as the System Average RMS Frequency Index (SARFI), to evaluate sensitive areas, i.e. which are prone to cause SDVVs and to develop plans for preventive maintenance. Two algorithms that calculate the minimum number of meters and their locations have been implemented. The first algorithm aims to ensure monitoring the entire network regarding SDVVs, while the second algorithm ensures the smallest error of SDVV estimation in buses where no meters are installed. This methodology can be applied to meshed or radial networks. It was initially implemented in small networks (IEEE 14 and 30 buses) with the purpose of verifying the ability of algorithm. In sequence the methodology was applied to more complex networks (IEEE 57 and 118 buses). To assess the efficiency of the methodology a comparison with other optimization methodology based on Genetic Algorithms (GA) was carried out.

Esta pesquisa trata da aplicação de meta-heurísticas baseadas em busca em vizinhança variável em problemas de operação de transportes. Desta forma, buscou-se encontrar problemas complexos durante a operação de sistemas de transportes, nas grandes cidades, que possam ser resolvidos com a aplicação de meta-heurística baseada em busca em vizinhança variável. Este trabalho aborda dois diferentes problemas de planejamento e operação de transportes. O primeiro problema abordado neste trabalho é o Problema de Programação da Tabela de Horários, de Veículos e de Tripulantes de Ônibus, no qual as viagens que comporão a tabela de horários, os veículos que executarão as viagens e as tripulações que operarão os veículos são alocadas simultaneamente e de maneira integrada. O segundo problema a ser abordado é o problema de distribuição física, o qual envolve o agrupamento e a alocação de entregas a uma frota de veículos visando minimizar o frete total. Uma abordagem para a modelagem matemática deste problema é modelar como um problema de bin-packing, com bins de tamanho variável unidimensional (do inglês Variable Sized Bin-Packing Problem - VSBPP), ou seja, uma generalização do tradicional problema de bin-packing no qual bins (veículos) de diferentes capacidades e custos estão disponíveis para a alocação de um conjunto de objetos (cargas), de modo que o custo total dos bins (veículos) utilizados seja mínimo. A outra abordagem proposta para o problema de distribuição física é modelar o problema como um problema de bin-packing, com bins de tamanho variável bidimensional (do inglês Bidimensional Variable Sized Bin-Packing Problem BiD-VSBPP). Assim sendo, trata-se de uma expansão do problema de bin-packing com bins de tamanho variável unidimensional (VSBPP), no qual bins (veículos) de diferentes capacidades (capacidade volumétrica e capacidade de carga) e custos estão disponíveis para a alocação de um conjunto de objetos (cargas), os quais possuem as dimensões peso e volume, de modo que o custo total dos bins (veículos) utilizados seja mínimo. Durante a realização deste trabalho, foi desenvolvido um programa computacional em C++, o qual implementa a meta-heurística Busca em Vizinhança Variável (VNS) e duas meta-heurísticas baseadas em VNS. São apresentados resultados de experimentos computacionais com dados reais e dados benchmarking. Os resultados obtidos comprovam a eficácia das meta-heurísticas propostas. / This work approaches variable neighborhood search meta-heuristic applicate on transport operation problems. This way, we sought find complex transport operation problems in large cities that can be solved with the variable neighborhood search meta-heuristic application. This work approaches two different transport planning and operation problems. The first problem approached in this paper is the Bus Timetable Vehicle Crew Scheduling Problem, in which timetabling, bus and crew schedules are simultaneously determined in an integrated approach. The second problem to be approached is the physical distribution problem which comprises grouping and assigning deliveries to a heterogeneous fleet of vehicles aiming to minimize the total freight cost. The problem can be mathematical modeled as one-dimensional Variable Sized Bin-Packing Problem (VSBPP), a generalization of the traditional bin-packing problem, in which bins (vehicles) with different sizes and costs are available for the assignment of the objects (deliveries) such that the total cost of the used bins (vehicles) is minimized. Another proposed approach to the problem of physical distribution is model as two dimensional Variable Sized Bin-Packing Problem (BiD-VSBPP). Therefore, it is an expansion of the bin-packing problem with bins variable-length-dimensional (VSBPP), in which bins (vehicle) of different capacity (capacity and load carrying capacity) and costs are available for allocation a set of objects (loads), which have the dimensions weight and volume, so that minimized the total cost of bins (vehicle). In this work, was developed a C++ software implemented, which was implemented a meta-heuristic Variable Neighborhood Search (VNS) and two others meta-heuristics based on VNS. Computational results for real-world problems and benchmarking problems are presented, showing the effectiveness of these proposed meta-heuristics.

Orientador: Rubén Augusto Romero Lázaro / Resumo: A grande maioria dos sistemas de distribuição de energia elétrica opera de forma radial. Isso significa que cada carga é alimentada por apenas uma subestação por meio de um único caminho. Entretanto, as redes de distribuição apresentam estrutura malhada, de forma que, caso uma contingência ocorra, o restabelecimento do fornecimento possa ser realizado para o maior número possível de consumidores. Os trabalhos que lidam com o problema de planejamento da expansão de sistemas de distribuição, no entanto, geralmente consideram a expansão do sistema para apenas uma topologia radial, sem levar em conta aspectos da restauração do fornecimento para melhoria dos índices de confiabilidade. Nesse contexto, este trabalho aborda o planejamento de sistemas de distribuição considerando aspectos econômicos e de confiabilidade, de forma a incluir a restauração do fornecimento no problema de planejamento da expansão. Na formulação do problema considera-se a expansão de novas subestações, o reforço de subestações existentes, a construção de novos alimentadores em novos caminhos, a troca de condutores existentes e a alocação de geradores distribuídos, além de expansão multiestágio e restauração do fornecimento para melhoria dos índices de confiabilidade. Dois métodos alternativos são propostos para resolver o problema descrito: o primeiro considera modelos matemáticos com diversos graus de precisão, para serem resolvidos por métodos exatos, e o segundo é uma meta-heurística de busca e vizinhança... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: The vast majority of electricity distribution systems are operated radially. This means that each load is supplied by only one substation through a single path. However, distribution networks have a meshed structure so that, in the case of a contingency, the supply is restored to as many customers as possible. The works that deal with the distribution systems expansion planning problem, however, generally consider the expansion of the system for only one radial topology, disregarding the restoration aspects to improve reliability indices. In this context, this work deals with the planning of distribution systems considering economic and reliability aspects, to include the service restoration in the planning problem. In the formulation of the problem, it is considered the expansion of new substations, the reinforcement of existing substations, the construction of new feeders in new paths, the exchange of existing conductors, and the allocation of distribution generation, besides multistage expansion and service restoration to improve the reliability indices of the system. Two alternative methods are proposed to solve the described problem: the first one considers relaxed or approximated mathematical models to be solved by exact methods, and the second one is a variable neighborhood search metaheuristic, which solves the complete model for the problem approximately, without guarantee of optimality. The initial solution of the metaheuristic is generated by a strategy that constr... (Complete abstract click electronic access below) / Doutor

Neste trabalho, é proposta uma metodologia para estimar o estado de um sistema elétrico de potência (SEPs) durante variações de tensão de curta duração (VTCDs) causadas por faltas elétricas nas linhas que compõem a rede elétrica avaliada. Para cumprir esta meta, são utilizados os valores registrados nos equipamentos de medição instalados nas redes elétricas. Na realidade, existem poucos equipamentos nas redes elétricas devido aos custos elevados dos medidores de qualidade de energia elétrica (QEE). Embora estes custos tenham diminuído nos últimos anos, ainda é inviável a utilização de um número suficiente de medidores para garantir a monitoração de toda a rede, por tornar-se muito oneroso. Esta realidade constitui um desafio para se desenvolver técnicas que permitam, a partir de um pequeno número de pontos de monitoração, determinar os locais de faltas e estimar os valores das VTCDs em todas as barras que compõem um sistema elétrico. Como contribuição à solução destes problemas, esta tese propõe a utilização do algoritmo denominado Estratégias Evolutivas (EEs), que integra a família dos Algoritmos Evolutivos. Tal algoritmo mostrou ser viável por sua facilidade de implementação e rapidez de resposta na busca de uma solução dentro de um vasto espaço de soluções. As EEs, nesta tese, são utilizadas para se determinar: o local de falta, tipo de falta e impedância de falta, que caracterizam um indivíduo, de forma que as tensões resultantes nas barras monitoradas sejam as mais próximas possíveis das medições realizadas. Para alcançar esse objetivo, inicialmente se constrói uma população inicial de indivíduos que representam alternativas de solução do problema. Em seguida, uma parte destes indivíduos será submetida a mutação e recombinação para então serem selecionados os indivíduos que sobreviverão na geração futura. Este processo iterativo é realizado até que se encontre uma solução o mais próximo da procurada. Cada indivíduo é avaliado através de função objetivo, que representa o erro quadrático entre os valores medidos e os valores calculados. Para este cálculo, é necessário simular um curto-circuito com as características do indivíduo avaliado com base em informações da rede bem como dos valores das tensões provenientes dos medidores. A partir da determinação das características da falta, é feita a estimação dos valores das tensões em toda a rede levando à avaliação das VTCDs. Uma vez atingido este objetivo, é possível, por exemplo, determinar indicadores de qualidade associados às VTCDs, como o SARFI (System Average RMS Frequency Index), determinar as áreas mais propensas a causar as VTCDs e elaborar planos de manutenção preventiva. Foram implementados dois algoritmos que calculam o número mínimo de medidores e os locais onde estes devem ser instalados. O primeiro algoritmo tem a finalidade de garantir o monitoramento de toda a rede em relação às VTCDs enquanto o segundo garante o menor erro de estimação de VTCDs nas barras onde não se têm medidores instalados. A referida metodologia pode ser aplicada em redes radiais ou em malha, sendo inicialmente aplicada em sistemas de pequeno porte (redes de 14 e 30 barras do IEEE) com intuito de verificar a capacidade do algoritmo. Foram então simuladas redes de maior complexidade, por meio de testes em redes de 57 barras e 118 barras do IEEE. Para avaliar a eficiência da metodologia desenvolvida foi feita uma comparação com outra metodologia de otimização baseada em Algoritmos Genéticos (AGs). / A methodology is herein proposed to estimate Short Duration Voltage Variation (SDVV) in electric power systems, caused by electrical faults. To attain this target, values recorded by measurement equipment in specific sites are used. In fact, there are few power quality meters installed in power networks, due to the high cost of such meters. Although these costs have decreased in recent years, the installation of a sufficient number of meters to ensure monitoring the entire network is still unfeasible. This reality poses a challenge to developing techniques that, with a small number of monitoring points, allow the determination of fault locations and estimation of SDVV values in specified buses. As contribution this thesis proposes an algorithm called Evolutionary Strategies (ESE), which integrates the group of evolutionary algorithms. This algorithm can be easily implemented and finds a solution within a wide solution space. The ESE determines the fault location, fault type and fault impedance, that characterize an individual, so that the resulting voltages on monitored buses are as close as possible to the measured ones. An initial population is generated as alternative solutions to the problem. Some of the individuals in the population will be submitted to mutation and recombination operators. Individuals are then selected to the future generation. An iterative process is carried out to determine a solution as close as possible to the desired one. Each individual is evaluated by the objective function, which represents the quadratic error between the measured and calculated values. This calculation is based on short circuit calculation related to the evaluated individual and from information of voltage values gathered from power quality meters. Voltage values in specific network buses can then be determined to monitor their corresponding SDVV values. This allows, for example, determining quality indicators associated to the SDVV, such as the System Average RMS Frequency Index (SARFI), to evaluate sensitive areas, i.e. which are prone to cause SDVVs and to develop plans for preventive maintenance. Two algorithms that calculate the minimum number of meters and their locations have been implemented. The first algorithm aims to ensure monitoring the entire network regarding SDVVs, while the second algorithm ensures the smallest error of SDVV estimation in buses where no meters are installed. This methodology can be applied to meshed or radial networks. It was initially implemented in small networks (IEEE 14 and 30 buses) with the purpose of verifying the ability of algorithm. In sequence the methodology was applied to more complex networks (IEEE 57 and 118 buses). To assess the efficiency of the methodology a comparison with other optimization methodology based on Genetic Algorithms (GA) was carried out.

Esta pesquisa trata da aplicação de meta-heurísticas baseadas em busca em vizinhança variável em problemas de operação de transportes. Desta forma, buscou-se encontrar problemas complexos durante a operação de sistemas de transportes, nas grandes cidades, que possam ser resolvidos com a aplicação de meta-heurística baseada em busca em vizinhança variável. Este trabalho aborda dois diferentes problemas de planejamento e operação de transportes. O primeiro problema abordado neste trabalho é o Problema de Programação da Tabela de Horários, de Veículos e de Tripulantes de Ônibus, no qual as viagens que comporão a tabela de horários, os veículos que executarão as viagens e as tripulações que operarão os veículos são alocadas simultaneamente e de maneira integrada. O segundo problema a ser abordado é o problema de distribuição física, o qual envolve o agrupamento e a alocação de entregas a uma frota de veículos visando minimizar o frete total. Uma abordagem para a modelagem matemática deste problema é modelar como um problema de bin-packing, com bins de tamanho variável unidimensional (do inglês Variable Sized Bin-Packing Problem - VSBPP), ou seja, uma generalização do tradicional problema de bin-packing no qual bins (veículos) de diferentes capacidades e custos estão disponíveis para a alocação de um conjunto de objetos (cargas), de modo que o custo total dos bins (veículos) utilizados seja mínimo. A outra abordagem proposta para o problema de distribuição física é modelar o problema como um problema de bin-packing, com bins de tamanho variável bidimensional (do inglês Bidimensional Variable Sized Bin-Packing Problem BiD-VSBPP). Assim sendo, trata-se de uma expansão do problema de bin-packing com bins de tamanho variável unidimensional (VSBPP), no qual bins (veículos) de diferentes capacidades (capacidade volumétrica e capacidade de carga) e custos estão disponíveis para a alocação de um conjunto de objetos (cargas), os quais possuem as dimensões peso e volume, de modo que o custo total dos bins (veículos) utilizados seja mínimo. Durante a realização deste trabalho, foi desenvolvido um programa computacional em C++, o qual implementa a meta-heurística Busca em Vizinhança Variável (VNS) e duas meta-heurísticas baseadas em VNS. São apresentados resultados de experimentos computacionais com dados reais e dados benchmarking. Os resultados obtidos comprovam a eficácia das meta-heurísticas propostas. / This work approaches variable neighborhood search meta-heuristic applicate on transport operation problems. This way, we sought find complex transport operation problems in large cities that can be solved with the variable neighborhood search meta-heuristic application. This work approaches two different transport planning and operation problems. The first problem approached in this paper is the Bus Timetable Vehicle Crew Scheduling Problem, in which timetabling, bus and crew schedules are simultaneously determined in an integrated approach. The second problem to be approached is the physical distribution problem which comprises grouping and assigning deliveries to a heterogeneous fleet of vehicles aiming to minimize the total freight cost. The problem can be mathematical modeled as one-dimensional Variable Sized Bin-Packing Problem (VSBPP), a generalization of the traditional bin-packing problem, in which bins (vehicles) with different sizes and costs are available for the assignment of the objects (deliveries) such that the total cost of the used bins (vehicles) is minimized. Another proposed approach to the problem of physical distribution is model as two dimensional Variable Sized Bin-Packing Problem (BiD-VSBPP). Therefore, it is an expansion of the bin-packing problem with bins variable-length-dimensional (VSBPP), in which bins (vehicle) of different capacity (capacity and load carrying capacity) and costs are available for allocation a set of objects (loads), which have the dimensions weight and volume, so that minimized the total cost of bins (vehicle). In this work, was developed a C++ software implemented, which was implemented a meta-heuristic Variable Neighborhood Search (VNS) and two others meta-heuristics based on VNS. Computational results for real-world problems and benchmarking problems are presented, showing the effectiveness of these proposed meta-heuristics.