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Planejamento da expansão de curto prazo de redes de distribuição considerando geração distribuída e confiabilidade / The short term planning expansion of distribution networks considering distributed generation and reliabilityPaiva, Rodrigo Rodrigues da Cunha [UNESP] 09 December 2016 (has links)
Submitted by RODRIGO RODRIGUES DA CUNHA PAIVA null (rodrigorcp@hotmail.com) on 2017-01-27T17:19:53Z
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Previous issue date: 2016-12-09 / O planejamento de sistemas de distribuição consiste em encontrar uma configuração otimizada, a um baixo custo, que permita manter a qualidade e confiabilidade do fornecimento de energia. Fontes de Geração Distribuída (GD) quando inseridas na rede alteram as suas características físicas e operacionais e tornam o problema de planejamento de curto prazo mais complexo para ser resolvido. Portanto, é importante desenvolver ferramentas computacionais eficientes para reduzir custos e o tempo na tomada de decisão para o setor de planejamento das empresas, indicando onde, quando e quais os tipos de componentes devem ser instalados e/ou substituídos nas redes de distribuição na presença de fontes de GD. Neste trabalho propõe-se uma metodologia para o planejamento de curto prazo para alocação das fontes de GD do tipo eólica (considerando as incertezas presentes neste tipo de fonte primária de energia), alocação de bancos de capacitores, dispositivos de proteção e controle, bem como a possibilidade de recondutoramento e troca de estruturas da rede de distribuição, mantendo-se os índices de qualidade para o fornecimento de energia dentro dos padrões estabelecidos pela agência reguladora. O problema de planejamento de curto prazo é formulado como um modelo de programação inteira multiobjetivo, o qual consiste em minimizar os custos de investimento e perdas técnicas na rede (energia não suprida e perdas ôhmicas nos condutores) e está sujeito a restrições físicas, econômicas e operacionais. Este problema é resolvido através de um algoritmo genético multiobjetivo baseado no Non-dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA-II), e a metodologia proposta e implementada foi testada em um sistema de distribuição real de 135 barras, e os resultados obtidos mostram eficácia e robustez da metodologia proposta. / The planning of distribution systems consists of finding an optimized configuration, at a low cost, which allows to maintain the quality and reliability of the power supply. Distributed Generation (DG) sources, when inserted into the network, change their physical and operational characteristics and make the short-term planning problem more complex to be solved. Hence, it is important to develop efficient computational tools aiming to reduce costs and the impact of time limits on decision making for the utility planning sector, indicating where, when and what types of components should be installed and / or replaced in distribution networks in the presence of sources. Accordingly, this work proposes a new methodology for the short-term planning which considers the allocation of wind-type DG sources (considering the uncertainties present in this type of primary energy source capacitor banks, protection and control devices, as well as the possibility of reconnecting and exchanging structures of the distribution network, maintaining the quality indices for the supply of energy within the standards established by the regulatory agency. The short-term planning problem is formulated as an integer multiobjective programming model, which consists of minimizing the investment costs and technical losses in the network (energy not supplied and ohmic losses in the conductors) by subjecting to physical, economic and operational constraints. Thus, this problem is solved here by using a multiobjective genetic algorithm based on the Non-dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA-II). In order to testthe proposed methodology, a real distribution system, containing 135-buses, is implemented and analyzed. In short, the obtained results demonstrate its efficacy and robustness in light of the proposed methodology.
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Otimização Multiobjetivo em Problemas de Delineamento de Experimentos /Rodrigues, Douglas Miranda January 2016 (has links)
Orientador: Fernando Augusto da Silva Marins / Resumo: Em diversas áreas de trabalho, da Engenharia à Economia, os problemas se apresentam como sendo multiobjetivos, característica que torna complexa a tomada de decisão. Geralmente, estes objetivos são conflitantes e faz-se necessário o uso de técnicas de otimização para a obtenção de melhores resultados. Na presente dissertação serão estudados alguns métodos para a resolução destes problemas, com o objetivo de aplicar métodos de aglutinação em problemas de projetos de experimentos com múltiplas respostas. Deste modo, inicialmente foi realizada uma análise bibliométrica sobre os diferentes métodos utilizados para a resolução destes problemas. A partir disto, foi desenvolvida uma nova abordagem, utilizando a Programação por Compromisso (Compromise Programming – CP) e a Programação por Metas (Goal Programming – GP), bem como diferentes algoritmos (Gradiente Reduzido Generalizado – GRG e a metaheurística do software Optquest) que são usualmente adotados, com comparação de resultados e análise. De modo geral, esta nova proposta apresentou resultados melhores em relação à abordagem tradicional (desirability), qualificando este procedimento como uma alternativa na otimização de múltiplas respostas. / Mestre
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An?lise experimental de varia??es da heur?stica de Lin e Kernighan para o problema do caixeiro viajante multiobjetivo / Experimental analisy of variants of the Lin and Kernighan?s heuristic for the multi-objective traveling salesman problemCarvalho, Emerson Bezerra de 24 July 2017 (has links)
Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2017-11-01T21:17:49Z
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Previous issue date: 2017-07-24 / A heur?stica de Lin e Kernighan (LK) ? um dos m?todos mais eficientes para o Problema
do Caixeiro Viajante (PCV). Devido a este fato, diferentes implementa??es para a LK
foram propostas na literatura e esta heur?stica ? tamb?m usada como parte de diversos
algoritmos meta-heur?sticos. A heur?stica LK tem sido utilizada no contexto do PCV
multiobjetivo (PCVM) conforme proposta originalmente por seus autores, isto ?, com
o foco mono-objetivo. Este trabalho investiga a extens?o da heur?stica LK no contexto
multiobjetivo. ? investigado o potencial de extens?es da LK combinadas com outras
t?cnicas meta-heur?sticas. Resultados de um experimento computacional para inst?ncias
do PCVM com 2, 3 e 4 objetivos s?o reportados. / The Lin and Kernighan?s heuristic (LK) is one of the most effective methods for the Traveling
Salesman Problem (TSP). Due to this fact, different implementations for the LK
were proposed in literature and this heuristic is also used as part of various meta-heuristic
algorithms. LK has been used in the context of the multi-objective TSP (MTSP) as originally
proposed by its authors, i.e., with a single objective focus. This study investigates
variants of the LK heuristic in the multi-objective context. We investigate the potential of
LK extensions combined with other metaheuristic techniques. Results of a computational
experimental are reported for MTSP instances with 2, 3 and 4 objectives.
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Modelo de otimização multiobjetivo aplicado ao projeto de concepção de submarinos convencionais. / Multi-objective optimization model applied to conceptual submarine design.Michel Henrique Pereira 25 April 2016 (has links)
Este trabalho apresenta um modelo de otimização multiobjetivo aplicado ao projeto de concepção de submarinos convencionais (i.e. de propulsão dieselelétrica). Um modelo de síntese que permite a estimativa de pesos, volume, velocidade, carga elétrica e outras características de interesse para a o projeto de concepção é formulado. O modelo de síntese é integrado a um modelo de otimização multiobjetivo baseado em algoritmos genéticos (especificamente, o algoritmo NSGA II). A otimização multiobjetivo consiste na maximização da efetividade militar do submarino e na minimização de seu custo. A efetividade militar do submarino é representada por uma Medida Geral de Efetividade (OMOE) estabelecida por meio do Processo Analítico Hierárquico (AHP). O Custo Básico de Construção (BCC) do submarino é estimado a partir dos seus grupos de peso. Ao fim do processo de otimização, é estabelecida uma Fronteira de Pareto composta por soluções não dominadas. Uma dessas soluções é selecionada para refinamento preliminar e os resultados são discutidos. Subsidiariamente, esta dissertação apresenta discussão sucinta sobre aspectos históricos e operativos relacionados a submarinos, bem como sobre sua metodologia de projeto. Alguns conceitos de Arquitetura Naval, aplicada ao projeto dessas embarcações, são também abordados. / This thesis presents a multi-objective optimization model applied to concept design of conventional submarines (i.e. diesel-electric powered boats). A synthesis model that allows the estimation of weights, volume, speed, electrical load and other design features of interest is formulated. The synthesis model is integrated with a multi-objective optimization model based on genetic algorithms (specifically, the NSGA II algorithm). The multi-objective optimization consists of maximizing the submarine\'s military effectiveness and minimizing its cost. The military effectiveness is represented by an Overall Measure of Effectiveness (OMOE) established via the Analytic Hierarchy Process (AHP). The submarine\'s Basic Construction Cost (BCC) is estimated from its weight groups. At the end of the optimization process, a Pareto Front composed of non-dominated solutions is established. One of these solutions is selected for preliminary refinement and the results are discussed. This work also presents succinct discussion about submarine historical and operational aspects and design methodology. Some Naval Architectural concepts, applied to submarine design, are also discussed.
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A hybrid multi-objective genetic algorithm for scheduling heterogeneous workover rigs on onshore oil fieldsTOZZO, Everton 16 February 2017 (has links)
Submitted by Rafael Santana (rafael.silvasantana@ufpe.br) on 2018-02-20T18:02:59Z
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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
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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.
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Aplicação do algoritmo de DIJKSTRA na otimização multiobjetivo de rotas de evacuação em cenários de nuvem tóxicaSILVA, Gisele Tatiane de Lima e 27 April 2017 (has links)
Submitted by Pedro Barros (pedro.silvabarros@ufpe.br) on 2018-08-09T20:37:27Z
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DISSERTAÇÃO Gisele Tatiane de Lima e Silva.pdf: 1903426 bytes, checksum: ffaaab6b067c16e8c26927fc1d7dd08f (MD5) / Approved for entry into archive by Alice Araujo (alice.caraujo@ufpe.br) on 2018-08-15T22:05:10Z (GMT) No. of bitstreams: 2
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Previous issue date: 2017-04-27 / CAPES / A otimização das rotas de evacuação pode ser considerada como uma das ferramentas que auxiliam o desenvolvimento do planejamento de segurança. O estudo das consequências de nuvens tóxicas é bastante importante devido a sua severidade em relação aos outros tipos de acidentes. Apesar disso, a liberação de nuvens tóxicas ainda ocorre, como no Porto de Santos (2016). Por isso, na elaboração deste trabalho foi calculada a melhor rota de fuga em cenários em que ocorre formação de nuvem tóxica em uma refinaria de petróleo hipotética. Isso foi executado através do algoritmo de Dijkstra considerando dois objetivos a serem minimizados: tempo de evacuação e risco individual durante o trajeto. A dissertação foi desenvolvida em algumas etapas. A primeira consistiu em compreender os processos, identificar e avaliar os riscos que envolvem as unidades de destilação atmosférica, coqueamento retardado e hidrotratamento de uma refinaria hipotética. Então, o software ALOHA foi usado para a análise quantitativa de cada hipótese levantada e também para obtenção do perfil de concentrações tóxicas para cada nó pertencente a uma rota de evacuação. O resultado da etapa anterior foi aplicado em um programa desenvolvido em C++, em que o algoritmo de Dijkstra foi utilizado para a otimização multiobjetivo e, com isso, foram encontrados os nós que compõem as melhores rotas de evacuação em relação aos objetivos de interesse. Para cada uma das quatro situações simuladas foi observada a melhor rota de evacuação em relação aos objetivos separadamente, foram vistas as influências que o tempo e o risco individual exercem no processo de escolha dos nós componentes das rotas ótimas e, logo depois, foram obtidas as rotas ótimas. Três cenários simulados foram referentes ao vazamento do sulfeto de hidrogênio em unidades básicas de processamento do petróleo (unidade de destilação atmosférica, coqueamento retardado e hidrotratamento), o último cenário busca rotas de evacuação em caso de acidente na refinaria hipotética, sem identificação da origem do vazamento do H2S. Além disso, também foi realizada uma análise de sensibilidade a fim de comprovar o modo de obtenção de alguns parâmetros relacionados ao tempo de evacuação. / The optimization of evacuation routes is considered an important asput on the development of security planning. The study of the consequences of toxic clouds is very important due to its severity in relation to other types of accidents. Despite this, a release of toxic clouds still occurs, such as Porto de Santos (2016). Therefore, in the elaboration of this work an optimum escape routes were calculated in scenarios where the formation of toxic cloud occurs in a hypothetical petroleum refinery. The optimum routes were obtained via a Dijkstra algorithm that considers minimization of two objectives: evacuation time and individual risk during the escape. The dissertation was developed in some phases. The fisrt one was to understand the process, identify and assess the risks involved in the atmospheric distillation unit, delayed coking unit and hydrotreating unit within a refinery. The ALOHA software was used to obtain the quantitative analysis of each simulated hypothesis and reveals concentration profiles, that is, the concentration of each node that belongs to an evacuation route. The result of the previous step was applied in a program developed in C ++, where the Dijkstra algorithm was used for multi-objective optimization and with this, it showed the nodes that compose the best evacuation routes in relation to the shortest evacuation time and the shortest individual risk of that journey. In every simulated situation, we can be observe the optimal evacuation route for each objective separately and also the influence of evacuation time and individual risk on the selection of nodes for the routes and then we obtain the optimum routes. Three simulated scenarios were related to the leakage of hydrogen sulphide in basic petroleum processing units (atmospheric distillation unit, delayed coking unit and hydrotreatment unit), the last scenario search for evacuation routes in case of an accident in the hypothetical refinery, without identification of the origin of the H2S leakage. In addition, a sensitivity analysis was also performed to prove the way of obtaining some parameters related to evacuation time.
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Algumas contribuições para a otimização multiobjetivo via teoria dos conesCosta, Raphael Ribeiro 11 January 2013 (has links)
Submitted by Allison Andrade (allisonandrade.13@hotmail.com) on 2016-03-21T12:59:51Z
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Dissertação - Raphael Ribeiro Costa.pdf: 1907280 bytes, checksum: f0699239712e00a732544fc8891696a3 (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2016-04-14T14:12:43Z (GMT) No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2013-01-11 / FAPEAM - Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Amazonas / This paper presents a characterization of solutions (efficient or pareto-optimal) for multiobjective optimization problems based on the calculation of sets tangent the theoretical discuss some elements of convex analysis, cones theory as well as multiobjective optimization elements needed for the formulation of the model. Furthermore, some classic multiobjectives methods are presented and classified into three types: priori, posteriori and interactive. From these elements, makes up the optimality conditions for general multiobjective problems, using sets of approximation of all of their issue viable set of the respective problem. At the end, the feasible set of the problem is defined by equality and inequality constraints and, with skill and regularity conditions, we obtain the Lagrange multipliers. / Neste trabalho apresenta-se uma caracterização das soluções (eficientes ou pareto-ótimo) para problemas de otimização multiobjetivo baseado no cálculo de conjuntos tangentes. Os fundamentos teóricos discorrem sobre alguns elementos de análise convexa, teoria dos cones bem como elementos de otimização multiobjetivo necessários para formulação do modelo. Além disso, apresentam-se alguns métodos multiobjetivos clássicos que são classificados em três tipos: à priori, à posteriori e interativos. A partir destes elementos, formula-se as condições de otimalidade para problemas multiobjetivos gerais usando conjuntos de aproximação do conjunto viável do respectivo problema. Ao final, o conjunto viável do problema é definido por restrições de igualdade e desigualdade e, com condições de qualificação e regularidade, obtém-se os multiplicadores de Lagrange.
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Avaliação de projetos de fruticultura irrigada aplicada a pequenas propriedades rurais do município de Botucatu-SP / Evaluation of projects of irrigated fruticultura applied the small country properties of the city of Botucatu-SPMarco Olívio Morato de Oliveira 27 June 2008 (has links)
A produção de alimentos, de grande importância para a humanidade, é realizada por meio de processos produtivos muitas vezes responsáveis pelo consumo desordenado de recursos naturais. Tais atividades também são consideradas de alto risco econômico, pois utilizam, em sua maioria, técnicas de baixo rendimento, culturas inapropriadas e até mesmo a utilização de técnicas avançadas, sem o devido controle, como a irrigação, acarretam desperdício de recursos. O uso de técnicas multiobjetivo permite um ordenamento de sistemas produtivos sendo capaz de levar em conta critérios muitas vezes conflitantes e essenciais para a produção agrícola, como: retorno econômico da atividade ao produtor, impacto ambiental, geração de emprego e aproveitamento da mão de obra. O objetivo do presente trabalho é utilizar a técnica multiobjetivo SPEA - Strenght Pareto Evolutionary Algorithm - no auxílio ao produtor rural quanto à tomada de decisão, oferecendo uma alternativa para a gestão de processos produtivos em propriedades rurais do Estado de São Paulo. As técnicas multiobjetivo foram empregadas para obter a ordenação em relação ao tipo de sistema de irrigação a ser adotado, cultura de frutíferas a ser empregada e seus possíveis desempenhos. Investiga-se também o impacto do valor unitário a ser aplicado pelo uso da água de irrigação. Os resultados obtidos permitiram confirmar que a técnica multiobjetivo utilizada se mostrou adequada para as condições adotadas neste trabalho, sendo a cultura da atemóia e o sistema de irrigação por gotejamento as que mais se destacaram em termos de viabilidade econômica de acordo com os parâmetros utilizados. / Food production, of great importance to humanity, is realized through agricultural activities, responsible for disorderly consumption of natural resources. Those activities are considered of high economic risk, for using low yield techniques, inappropriate crops, and even using advanced techniques, such as irrigation, without proper control, leading to natural resources waste. The use of multiobjective techniques allows the ordering of productive systems, being able to consider conflicting criteria such as: economic income, environmental impact, employment generation and workforce utilization. The objective of this study is to use the multiobjective optimization technique SPEA - Strenght Pareto Evolutionary Algorithm - to auxiliate rural producers concerning to decision making, offering an alternative for productive process management for small agricultural properties from São Paulo state, Brazil. The multiobjective techniques were used to obtain the ranking of irrigation system to be adopted, fruit crop and related performance. This work also studies the impact of unit cost to be applied for irrigation water. The results confirmed that the multiobjective technique used was appropriate to the actual conditions of this work, and atemoya crop in a drip irrigation the one that stood out as the best economic performance according to adopted parameters.
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Extração de regras operacionais ótimas de sistemas de distrubuição de água através de algoritmos genéticos multiobjetivo e aprendizado de máquina / Extraction of optimal operation rules of the water distribution systems using multiobjective genetic algorithms and machine learningIvaltemir Barros Carrijo 10 December 2004 (has links)
A operação eficiente do sistema é uma ferramenta fundamental para que sua vida útil se prolongue o máximo possível, garantindo o perfeito atendimento aos consumidores, além de manter os custos com energia elétrica e manutenção dentro de padrões aceitáveis. Para uma eficiente operação, é fundamental o conhecimento do sistema, pois, através deste, com ferramentas como modelos de simulação hidráulica, otimização e definição de regras, é possível fornecer ao operador condições de operacionalidade das unidades do sistema de forma racional, não dependendo exclusivamente de sua experiência pessoal, mantendo a confiabilidade do mesmo. Neste trabalho é desenvolvido um modelo computacional direcionado ao controle operacional ótimo de sistemas de macro distribuição de água potável, utilizando um simulador hidráulico, um algoritmo de otimização, considerando dois objetivos (custos de energia elétrica e benefícios hidráulicos) e um algoritmo de aprendizado para extração de regras operacionais para o sistema. Os estudos foram aplicados no sistema de macro distribuição da cidade de Goiânia. Os resultados demonstraram que podem ser produzidas estratégias operacionais satisfatórias para o sistema em substituição ao julgamento pessoal do operador. / The efficient operation of a system is a fundamental tool to postpone the systems service life as much as possible, thus ensuring a good service to the consumer while keeping electrical energy and maintenance costs at acceptable levels. Efficient operation requires knowledge of the system, for this knowledge, supported by tools such as models for hydraulic simulation, optimization, and definition of rules, provides the operator with proper conditions for the rational operating of the systems units without depending exclusively on personal experience while maintaining the systems reliability. In this work is developed a computational model for the optimal operation control of macro water distribution systems using a hydraulic simulator, an optimization algorithm, and a learn algorithm to extract operational rules (strategies) for the system. These studies are to be based on the macro system of the city of Goiânia, in Brazil. The results show that solutions for satisfactory operation can be quickly produced as a substitute to the personal judgment of the operator.
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Otimização de alocação de chaves em redes de distribuição de energia elétrica / Optimization of switch allocation in power distribution networksAssis, Laura Silva de, 1983- 25 August 2018 (has links)
Orientadores: Christiano Lyra Filho, Celso Cavellucci / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-25T04:13:51Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2014 / Resumo: Grande parte das falhas em sistemas elétricos de potência ocorrem por consequência de falhas permanentes nas redes de distribuição. Agências reguladoras definem índices de confiabilidade para quantificar e avaliar a qualidade da distribuição de energia. A violação dos limites estabelecidos podem resultar em multas significativas para a distribuidora de energia. Um dos objetivos ao se realizar a instalação de chaves em redes de distribuição é criar a possibilidade de re-energizar a maior quantidade de clientes no menor tempo possível através da transferência de carga para sistemas que não tiveram seu fornecimento de energia interrompido. Esta tese estuda o problema de alocação de chaves (PAC) em sistemas radiais de distribuição de energia elétrica e propõe a instalação otimizada desses dispositivos em locais apropriados das redes, a fim de melhorar a confiabilidade do sistema pela redução do período que os consumidores ficam sem energia. Uma metodologia baseada nos conceitos de algoritmo memético juntamente com uma população estruturada é proposta neste trabalho para alocar chaves seccionadoras e de manobra, manuais e automáticas, com diferentes capacidades. A função objetivo utilizada busca minimizar o custo de alocação das chaves e o custo da energia não distribuída sob restrições de confiabilidade e fluxo de carga em todos os componentes da rede. É apresentado também um estudo multiobjetivo para o PAC, que procura alocar chaves minimizando simultaneamente os custos de instalação das chaves e da energia não distribuída e maximizando a confiabilidade da rede, sob restrições de fluxos. A abordagem proposta para resolver o PAC mono-objetivo também foi utilizada no PAC multiobjetivo, juntamente com o método do ?-restrito. A metodologia proposta tem o seu bom desempenho confirmado por diferentes estudos de casos com redes reais de grande porte localizadas no estado de São Paulo / Abstract: Most failures in electric power systems occur as a result of permanent faults in distribution networks. Regulatory agencies establish reliability standards indices for quantify and evaluate the quality of power distribution. The infringe of established limits can result in costly fines for the utility suppliers. One of the aim when perform the switches allocation in distribution networks is the possibility of re-energize the largest amount of customers in the shortest possible time by transferring load to other power systems which don¿t had their energy supply interrupted. This thesis studies the switch allocation problem (SAP) in radial systems of electrical power distribution and proposes an optimized installation of these devices in appropriate locations of network, in order to improve the reliability system by the reducing of the period that consumers remains without power. A methodology based on the concepts of memetic algorithm with a structured population is proposed in this thesis to allocate sectionalizing and tie switches of different capacities, with manual or automatic operation schemes. The objective function used seeks to minimize the switches allocation and the energy not supplied costs under constraints of reliability and load flow. A Multi-objective study for SAP is presented, to perform the switches allocation seeks minimize simultaneously the switches installation and energy not supplied costs and maximize the network reliability, under constraints of load flow. The proposed approach to solve the SAP monocriteria was also used in SAP multi-criteria along with the ?-constraint method. The proposed methodology has its good performance confirmed by several case studies with real large networks located in the state of São Paulo / Doutorado / Automação / Doutora em Engenharia Elétrica
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