Orientador: José Roberto Sanches Mantovani / Resumo: Neste trabalho propõe-se o desenvolvimento de uma ferramenta computacional para o planejamento da operação de curto prazo de sistemas de distribuição com geração distribuída (GD) considerando uma abordagem probabilística. Uma modelagem sequencial formulada com base na perspectiva das companhias de distribuição (DisCos) é proposta. As decisões operacionais da DisCo são inicialmente otimizadas no estágio de operação day-ahead (DA) e, então, na operação real-time (RT). A operação DA visa maximizar a diferença entre a energia vendida aos consumidores e as compras realizadas no mercado de eletricidade atacadista e da GD, ou seja, os lucros. No estágio RT, busca-se a minimização dos ajustes necessários para acomodar os desvios das quantidades previstas no planejamento DA. Modelos de cargas dependentes de tensão e restrições relacionadas à demanda são explicitamente formulados. A rede é representada através de equações de fluxo de potência AC completo. Propõe-se ainda a incorporação de um mecanismo para precificação nodal de potência reativa. Os modelos resultantes são caracterizados como programas de otimização matemática multiperíodo de grande porte não lineares e não convexos com variáveis contínuas e discretas. Um algoritmo pseudodinâmico baseado na meta-heurística Busca Tabu (BT) é proposto para solução do problema resultante de maneira eficaz, sem linearizações. Os resultados obtidos para alimentadores de distribuição de 69 e 135 barras ilustram a eficiência da metodologia pro... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Doutor

Esta pesquisa consiste na solução do problema inverso de transferência radiativa para um meio participante (emissor, absorvedor e/ou espalhador) homogêneo unidimensional em uma camada, usando-se a combinação de rede neural artificial (RNA) com técnicas de otimização. A saída da RNA, devidamente treinada, apresenta os valores das propriedades radiativas [ω, τ0, ρ1 e ρ2] que são otimizadas através das seguintes técnicas: Particle Collision Algorithm (PCA), Algoritmos Genéticos (AG), Greedy Randomized Adaptive Search Procedure (GRASP) e Busca Tabu (BT). Os dados usados no treinamento da RNA são sintéticos, gerados através do problema direto sem a introdução de ruído. Os resultados obtidos unicamente pela RNA, apresentam um erro médio percentual menor que 1,64%, seria satisfatório, todavia para o tratamento usando-se as quatro técnicas de otimização citadas anteriormente, os resultados tornaram-se ainda melhores com erros percentuais menores que 0,04%, especialmente quando a otimização é feita por AG. / This research consists in the solution of the inverse problem of radiative transfer for a participating media (emmiting, absorbing and/or scattering) homogeneous one-dimensional in one layer, using the combination of artificial neural network (ANN), with optimization techniques. The output of the ANN, properly trained presents the values of the radiative properties [w, to, p1 e p2] that are optimized through the following techniques: Particle Collision Algorithm (PCA), Genetic Algorithm (GA), Greedy Randomized Adaptive Search Procedure (GRASP) and Tabu Search (TS). The data used in the training are synthetics, generated through the direct problem without the introduction of noise. The results obtained by the (ANN) alone, presents an average percentage error minor than 1,64%, what it would be satisfying, however, for the treatment using the four techniques of optimization aforementioned, the results have become even better with percentage errors minor than 0,03%, especially when the optimization is made by the GA.

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:05:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 3127.pdf: 25890453 bytes, checksum: d4cbd429325861ff182934e97ff94c28 (MD5) Previous issue date: 2009-11-20 / Manufacturing systems with shared resources have been designed to meet the market needs, which require high quality products, low cost and the guarantee of the conditions agreed with the customer. The production scheduling in a manufacturing system is a complex task due to its combinatorial nature. Several studies show the use of search methods, such as Genetic Algorithms (GAs) and Tabu Search (TS), applied to the refinement of the production scheduling problem. The GAs present as disadvantages, the premature convergence, the lack of search intensification mechanisms in promising regions and also the lack of mechanisms which maintain the diversification of the population. In order to make GAs more effective in their search, by avoiding the premature convergence and ensuring the population diversity, some mechanisms are added to them so as to adjust their parameters during the search process, the so called Adaptative Genetic Algorithms (AGAs). However, these mechanisms do not guarantee the search intensification in the promising regions found. On the other hand, the TS presents mechanisms of search intensification and diversification, although its computational time depends on how optimal its initial solution is (solution by which the search process starts). In order to overcome the limitations of the traditional search methods, the Hybrid Algorithms (HAs) have been developed. They consist of the association of one method with another so that one helps the other in its deficiencies . This dissertation proposes the development of a Genetic-Tabu Algorithm (GTA) applied to the problem of the production reactive scheduling in a manufacturing system with shared resources, in order to ensure good compromise between makespan values and feedback time. The TS will be a functionality added to the AG and to the AGA, in other words, it will be a procedure to refine the individual(s) of the initial position and also to refine the individual obtained by the search methods. Tests have been conducted to determine which selection method (roulette or tournament) is more adequate for the definition of the neighborhood structure and also for the definition of the time to apply the mutation operator. Besides, other tests have been conducted by using different ways to calculate the makespan; one of them proposed in this dissertation and the others by Deriz (2007) and by Sanches (2008). / Os sistemas de manufatura com recursos compartilhados têm sido projetados para atender às necessidades do mercado, que demanda produtos que apresentem elevado padrão de qualidade, baixo custo e garantia das condições acordadas com o cliente. A programação da produção é uma tarefa complexa, pois é de natureza combinatória. Várias pesquisas apontam para a utilização de métodos de busca, como Algoritmos Genéticos (AGs) e Buscas Tabu (BTs), aplicados ao refinamento do problema da programação da produção. Os AGs apresentam como desvantagens a convergência prematura, a falta de mecanismos de intensificação da busca nas regiões promissoras e a falta de mecanismos que mantenham a diversificação da população. Para que os AGs possam ser mais efetivos em sua busca, de forma a evitar sua convergência prematura e garantir a diversidade populacional, acrescentam-se aos AGs, mecanismos que ajustam seus parâmetros no decorrer do processo de busca, os chamados Algoritmos Genéticos Adaptativos (AGAs). Esses mecanismos, no entanto, não garantem a intensificação da busca nas regiões promissoras encontradas. A BT, por sua vez, possui mecanismo de intensificação e diversificação da busca, porém o seu tempo computacional depende do quão ótimo é a sua solução inicial (solução pela qual se inicia o processo de busca). A fim de superar as limitações dos métodos de busca tradicionais, desenvolveram-se os Algoritmos Híbridos que agregam (ou associam) um método a outro, de forma que um auxilia o outro em sua deficiência . Neste trabalho, propõe-se o desenvolvimento de um Algoritmo Genético-Tabu (AGT) aplicado ao problema da programação reativa da produção em um sistema de manufatura com recursos compartilhados, a fim de garantir um bom compromisso entre valores de makespan e o tempo de obtenção da resposta. A BT será uma funcionalidade agregada ao AG e ao AGA, ou seja, é um procedimento que realizará o refinamento do(s) indivíduo(s) da população inicial e o refinamento do indivíduo obtido pelos métodos de busca. Realizam-se testes para definir qual método de seleção (roleta ou torneio) é mais bem aplicado ao problema, definição da estrutura da vizinhança e definição do momento de aplicação do operador de mutação. Além disso, foram também realizados testes com as diferentes formas de cálculo do makespan, sendo uma delas proposta neste trabalho e as demais propostas por Deriz (2007) e Sanches (2008).

Submitted by Maike Costa (maiksebas@gmail.com) on 2017-06-29T14:15:20Z No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 1397036 bytes, checksum: 303111e916d8c9feca61ed32762bf54c (MD5) / Made available in DSpace on 2017-06-29T14:15:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 1397036 bytes, checksum: 303111e916d8c9feca61ed32762bf54c (MD5) Previous issue date: 2017-01-31 / The Maximu m Diversity Problem (MDP) is a problem of combinatorial optimization area that aims to select a pre-set number of elements in a given set so that a sum of the differences between the selected elements are greater as possible. MDP belongs to the class of NP-Hard problems, that is, there is no known algorithm that solves in polynomial time accurately. Because they have a complexity of exponential order, require efficient heuristics to provide satisfactory results in acceptable time. However, heuristics do not guarantee the optimality of the solution found. This paper proposes a new hybrid approach for a resolution of the Maximum Diversity Problem and is based on the Particle Swarm Optimization (PSO) and Tabu Search (TS) metaheuristics, The algorithm is called PSO_TS. The use of PSO_TS achieves the best results for known instances testing in the literature, thus demonstrating be competitive with the best algorithms in terms of quality of the solutions. / O Problema da Diversidade Máxima (MDP) é um problema da área de Otimização Combinatória que tem por objetivo selecionar um número pré-estabelecido de elementos de um dado conjunto de maneira tal que a soma das diversidades entre os elementos selecionados seja a maior possível. O MDP pertence a classe de problemas NP-difícil, isto é, não existe algoritmo conhecido que o resolva de forma exata em tempo polinomial. Por apresentarem uma complexidade de ordem exponencial, exigem heurísticas eficientes que forneçam resultados satisfatórios em tempos aceitáveis. Entretanto, as heurísticas não garantem otimalidade da solução encontrada. Este trabalho propõe uma nova abordagem híbrida para a resolução do Problema da Diversidade Máxima e está baseada nas meta-heurísticas de Otimização por Nuvem de Partículas (PSO) e Busca Tabu(TS). O algoritmo foi denominado PSO_TS. Para a validação do método, os resultados encontrados são comparados com os melhores existentes na literatura.

Submitted by WALDEMAR PEREIRA MATHIAS NETO null (waldemarmathias@gmail.com) on 2016-10-04T02:26:06Z No. of bitstreams: 1 MATHIAS-NETO-TESE-2016.pdf: 2428868 bytes, checksum: 0bbed2a47b06389d32f691db8e5364cd (MD5) / Approved for entry into archive by Juliano Benedito Ferreira (julianoferreira@reitoria.unesp.br) on 2016-10-07T13:22:18Z (GMT) No. of bitstreams: 1 mathiasneto_wp_dr_ilha.pdf: 2428868 bytes, checksum: 0bbed2a47b06389d32f691db8e5364cd (MD5) / Made available in DSpace on 2016-10-07T13:22:18Z (GMT). No. of bitstreams: 1 mathiasneto_wp_dr_ilha.pdf: 2428868 bytes, checksum: 0bbed2a47b06389d32f691db8e5364cd (MD5) Previous issue date: 2016-08-05 / Fundação de Ensino, Pesquisa e Extensão de Ilha Solteira (FEPISA) / Os modernos sistemas aéreos de distribuição de energia elétrica são projetados para operar com altos índices de confiabilidade. Todavia, interrupções de fornecimento podem ocorrer a qualquer momento e causadas pelos mais diversos fatores, tais como, vendavais, árvores, ou ainda, colisão de veículos com a rede. Portanto, para garantir o mínimo impacto destas interrupções nos índices de confiabilidade da rede, áreas sem fornecimento devem ser reenergizadas tão rá- pido quanto possível. Este processo de reenergização do sistema é comumente denominado restauração. O principal objetivo do processo de restauração é restabelecer o maior número de cargas, no menor intervalo de tempo possível, por meio de uma sequência de aberturas e fechamentos de chaves de manobras. A existência de um conjunto de chaves seccionadoras estrategicamente posicionadas na rede permite que a estrutura malhada dos sistemas de distribuição opere com topologias radiais. Portanto, a execução de uma sequência de manobras é capaz de alterar a topologia radial da rede e restabelecer as cargas previamente sem fornecimento de energia. Este trabalho propõe uma nova metodologia para solução do problema de restauração de sistemas de distribuição de energia elétrica baseado no uso conjunto da meta-heurística de busca tabu, a representação nó-profundidade (RNP) e seus operadores PAO e CAO. Os operadores da RNP são empregados para originar a vizinhança da meta-heurística de busca tabu. Um novo operador foi introduzido e alterações nos demais operadores foram realizadas para possibilitar soluções factíveis em sistemas com alto carregamento. O problema é formulado através de um modelo não linear inteiro misto e considera a minimização dos custo da interrupção não programada como objetivo do problema. Os limites operacionais da rede são avaliados durante o intervalo previsto para a rede permanecer no estado restaurativo. Estes limites caracterizam as restrições do problema. Ao modelo matemático foi incluído a geração distribuída e cargas remotamente controladas como ferramentas de apoio à restauração. Os geradores distribuídos são modelados através de curvas horárias de geração, em função de sua tecnologia, e as cargas são modeladas através de curvas que consideram o perfil de consumo. Adicionalmente, cargas controladas termostaticamente também foram incluídas ao modelo. Por fim, a técnica de solução proposta é avaliada através de um sistema teste baseado no sistema de distribuição IEEE de 37 barras em oito diferentes cenários. Os resultados obtidos indicam a viabilidade da metodologia para a solução do problema de restauração de sistemas de distribui- ção. / The modern overhead power distribution systems are designed to operate with high reliability indices. However, power outages may occur at any time and caused by several factors, such aswindstorms, trees or vehicle collision with the network. Therefore, to ensure minimal impact of these interruptions in network reliability indices, out-of-service areas, which are not affected by the permanent fault, should be re-energized as fast as possible. The process of system reenergizing is called restoration. The main purpose of restoration process is to restore the largest amount of load, as fast as possible, through a sequence of switching actions. The existence of several switchgears, strategically allocated in the network, allows the meshed distribution systems work with radial topologies. Therefore, performing a sequence of maneuvers, automatically or manually, may change the radial grid topology and restore the loads previously without a power supply. This work proposes a new methodology to solve the distribution system restoration problem based on the joint use of tabu search meta-heuristic, the node-depth encoding (NDE) and its operators (PAO and CAO). The NDE operators are used to buid the neighborhood of tabu search meta-heuristic. A new operator was introduced and changes in other operators were carried out to allow feasible solutions in systems with heavy loading. The proposed mathematical model minimize the cost of unscheduled outage aim of the problem. The problem of restrictions are characterized by the operating limits of the network and evaluated periodically while the network remains in the restorative state. Additionally, the use of distributed generation and controlled remotely loads are considered to support the restoration tools. The problem is formulated as a nonlinear mixed-integer model. The main goal is minimize the cost of unscheduled interruption. The operating limits of the network are evaluated while it remains in the restorative state.. These limits characterize the constraints of the problem. At the mathematical model was included distributed generation and loads remotely controlled as support tools. The distributed generators are modeled by its hourly curves and the loads are modeled through curves with their consumption profile. Additionally, controlled thermostatically loads were also included into the mathematical model. Finally, the proposed solution is evaluated through a modified test system based on the IEEE 37-bus feeder test system. Eight different scenarios was evaluated. The results indicate the feasibility of the methodology to solve the distribution systems restoration problem. / FEPISA: 011/2011

Submitted by MARCEL CHUMA CERBANTES null (marcel.chuma@gmail.com) on 2017-04-16T19:19:19Z No. of bitstreams: 1 phd_dissertation_marcel_chuma_cerbantes.pdf: 2683152 bytes, checksum: bb2fddaeed33cb6c6ee2f902e3624178 (MD5) / Approved for entry into archive by Luiz Galeffi (luizgaleffi@gmail.com) on 2017-04-18T17:43:20Z (GMT) No. of bitstreams: 1 chumacerbantes_m_dr_ilha.pdf: 2683152 bytes, checksum: bb2fddaeed33cb6c6ee2f902e3624178 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-04-18T17:43:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 chumacerbantes_m_dr_ilha.pdf: 2683152 bytes, checksum: bb2fddaeed33cb6c6ee2f902e3624178 (MD5) Previous issue date: 2017-03-09 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) / Neste trabalho propõe-se o desenvolvimento de uma ferramenta computacional para o planejamento da operação de curto prazo de sistemas de distribuição com geração distribuída (GD) considerando uma abordagem probabilística. Uma modelagem sequencial formulada com base na perspectiva das companhias de distribuição (DisCos) é proposta. As decisões operacionais da DisCo são inicialmente otimizadas no estágio de operação day-ahead (DA) e, então, na operação real-time (RT). A operação DA visa maximizar a diferença entre a energia vendida aos consumidores e as compras realizadas no mercado de eletricidade atacadista e da GD, ou seja, os lucros. No estágio RT, busca-se a minimização dos ajustes necessários para acomodar os desvios das quantidades previstas no planejamento DA. Modelos de cargas dependentes de tensão e restrições relacionadas à demanda são explicitamente formulados. A rede é representada através de equações de fluxo de potência AC completo. Propõe-se ainda a incorporação de um mecanismo para precificação nodal de potência reativa. Os modelos resultantes são caracterizados como programas de otimização matemática multiperíodo de grande porte não lineares e não convexos com variáveis contínuas e discretas. Um algoritmo pseudodinâmico baseado na meta-heurística Busca Tabu (BT) é proposto para solução do problema resultante de maneira eficaz, sem linearizações. Os resultados obtidos para alimentadores de distribuição de 69 e 135 barras ilustram a eficiência da metodologia proposta. / In this work, we propose a solution solution procedure for the short-term operation planning of distribution systems with distributed generation (DG) considering a probabilistic approach. A sequential formulation based on the distribution company's (DisCo's) perspective is presented. The DisCo’s operational decisions are optimized first in a day-ahead (DA) operation stage, and then in real-time (RT). The DA operation maximizes the difference between the energy sold to customers and the purchases from the wholesale electricity market and distributed generators. In RT, the objective is to minimize the adjustments that are required to accommodate deviations from forecasted quantities. The voltage-sensitiveness of power load injections and demand related constraints are explicitly formulated. The network is modeled using full ac power flow equations. In addition, a nodal-based reactive power pricing mechanism is proposed to be incorporated in the formulation. The resulting models are characterized as large-scale non-linear non-convex mathematical programs with continuous and discrete variables. A pseudo-dynamic Tabu Search (TS)-based solution algorithm is used to tackle the problem in an effective manner, without linearizations. Numerical results from the 69-bus and 135-bus distribution test feeders illustrate the performance of the proposed approach. / FAPESP: 2013/13070-7 / FAPESP: 2014/22314-0

Orientador: José Roberto Sanches Mantovani / Resumo: Os modernos sistemas aéreos de distribuição de energia elétrica são projetados para operar com altos índices de confiabilidade. Todavia, interrupções de fornecimento podem ocorrer a qualquer momento e causadas pelos mais diversos fatores, tais como, vendavais, árvores, ou ainda, colisão de veículos com a rede. Portanto, para garantir o mínimo impacto destas interrupções nos índices de confiabilidade da rede, áreas sem fornecimento devem ser reenergizadas tão rá- pido quanto possível. Este processo de reenergização do sistema é comumente denominado restauração. O principal objetivo do processo de restauração é restabelecer o maior número de cargas, no menor intervalo de tempo possível, por meio de uma sequência de aberturas e fechamentos de chaves de manobras. A existência de um conjunto de chaves seccionadoras estrategicamente posicionadas na rede permite que a estrutura malhada dos sistemas de distribuição opere com topologias radiais. Portanto, a execução de uma sequência de manobras é capaz de alterar a topologia radial da rede e restabelecer as cargas previamente sem fornecimento de energia. Este trabalho propõe uma nova metodologia para solução do problema de restauração de sistemas de distribuição de energia elétrica baseado no uso conjunto da meta-heurística de busca tabu, a representação nó-profundidade (RNP) e seus operadores PAO e CAO. Os operadores da RNP são empregados para originar a vizinhança da meta-heurística de busca tabu. Um novo operador foi introduzido e ... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Doutor

Made available in DSpace on 2014-12-17T14:52:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 WernerKSS.pdf: 2229557 bytes, checksum: 7a64dc1b94612cd78d88c6eb822d29e6 (MD5) Previous issue date: 2009-10-31 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior / The SONET/SDH Ring Assignment Problem (PALAS) treats to group localities in form of some rings, being respected the traffic's limitations of the equipment. Each ring uses a DXC (Digital Cross Connect) to make the communication with the others, being the DXC the equipment most expensive of the net, minimizing the number total of rings, will minimize the total net cost, problem's objective . This topology in rings provides a bigger capacity of regeneration. The PALAS is a problem in Combinatorial Optimization of NP-hard Class. It can be solved through Heuristics and Metaheuristics. In this text, we use Taboo Search while we keep a set of elite solutions to be used in the formation of a part of the collection of vocabulary's parts that in turn will be used in the Vocabulary Building. The Vocabulary Building will be started case Taboo Search does not reach the best solution for the instance. Three approaches had been implemented: one that only uses vocabulary's parts deriving of Taboo Search, one that it only uses vocabulary's parts randomly generated and a last one that it uses half come of the elite and half randomly generated / O Problema da Atribui??o de Localidades a An?is em Redes SONET/SDH (PALAS) trata de agrupar localidades em forma de v?rios an?is, respeitando as limita??es de tr?fego dos equipamentos. Cada anel utiliza um DXC (Digital Cross Connect) para fazer a comunica??o com os outros, sendo o DXC o equipamento mais caro da rede, minimizando o total de an?is, minimizaremos o custo total, objetivo do problema. Essa topologia em an?is proporciona uma maior capacidade de regenera??o. O PALAS ? um problema de Otimiza??o Combinat?ria da Classe NP-dif?cil. Pode ser resolvido atrav?s de Heur?sticas e Metaheur?sticas. Neste trabalho, utilizamos a Busca Tabu enquanto guardamos um conjunto de solu??es elite para serem utilizadas na forma??o de uma parte da cole??o de voc?bulos que por sua vez ser?o usados na Constru??o de Vocabul?rio para a solu??o desse problema. A Constru??o de Vocabul?rio ser? acionada caso a Busca Tabu n?o atinja o ?timo para a inst?ncia. Foram implementadas tr?s abordagens: uma que utiliza somente voc?bulos oriundos da Busca Tabu, uma que utiliza somente voc?bulos gerados aleatoriamente e uma ?ltima que utiliza metade vinda da elite e metade aleat?ria