O objetivo do presente trabalho é a investigação e o desenvolvimento de estratégias de otimização contínua e discreta para problemas de Fluxo de Potência Ótimo (FPO), onde existe a necessidade de se considerar as variáveis de controle associadas aos taps de transformadores em-fase e chaveamentos de bancos de capacitores e reatores shunt como variáveis discretas e existe a necessidade da limitação, e/ou até mesmo a minimização do número de ações de controle. Neste trabalho, o problema de FPO será abordado por meio de três estratégias. Na primeira proposta, o problema de FPO é modelado como um problema de Programação Não Linear com Variáveis Contínuas e Discretas (PNLCD) para a minimização de perdas ativas na transmissão; são propostas três abordagens utilizando funções de discretização para o tratamento das variáveis discretas. Na segunda proposta, considera-se que o problema de FPO, com os taps de transformadores discretos e bancos de capacitores e reatores shunts fixos, possui uma limitação no número de ações de controles; variáveis binárias associadas ao número de ações de controles são tratadas por uma função quadrática. Na terceira proposta, o problema de FPO é modelado como um problema de Otimização Multiobjetivo. O método da soma ponderada e o método &#949-restrito são utilizados para modificar os problemas multiobjetivos propostos em problemas mono-objetivos. As variáveis binárias associadas às ações de controles são tratadas por duas funções, uma sigmoidal e uma polinomial. Para verificar a eficácia e a robustez dos modelos e algoritmos desenvolvidos serão realizados testes com os sistemas elétricos IEEE de 14, 30, 57, 118 e 300 barras. Todos os algoritmos e modelos foram implementados em General Algebraic Modeling System (GAMS) e os solvers CONOPT, IPOPT, KNITRO e DICOPT foram utilizados na resolução dos problemas. Os resultados obtidos confirmam que as estratégias de discretização são eficientes e as propostas de modelagem para variáveis binárias permitem encontrar soluções factíveis para os problemas envolvendo as ações de controles enquanto os solvers DICOPT e KNITRO utilizados para modelar variáveis binárias não encontram soluções. / The aims of this study are the investigation and the development of continuous and discrete optimization strategies to Optimal Power Flow (OPF) problems, where the control variables are the tap ratios of on-load tap changing (OLTC) transformers and shunt susceptances of switchable capacitors and reactors banks. These controls are discrete variables and a need for the limitation and/or even the minimization of the number of control adjustments is required. In this work, three strategies for solving the OPF problem have been deviced. In the first strategy, the OPF problem is modeled as a nonlinear programming problem with continuous and discrete variables for active power losses minimization; Three approaches using discretization functions for handling discrete variables have been investigated. In the second proposal, the OPF problem with discrete OLTC transformers and continuous shunt susceptances of switchable capacitors and reactors banks has a limitation on the number of control adjustments; binary variables associated with control adjustments are handled by a quadratic function. In the third proposal, the OPF problem is modeled as a multiobjective optimization problem. The weighting method and the &#949-constraint method are used to modify the proposed multiobjective problems onto single-objective problems. The binary variables associated with the controls are handled by sigmoidal and polynomial functions. The efficiency and robustness of the models and algorithms are shown for IEEE benchmark test-systems with up to 300 buses. All algorithms and models were implemented in GAMS modeling language and the results are obtained by means of CONOPT, IPOPT, KNITRO and DICOPT solvers. The results confirm that the discretization strategies are efficient and the proposed modeling for binary variables allows finding feasible solutions to problems involving the of controls while DICOPT and KNITRO solvers used to handle binary variables fail to find solutions.

The problem addressed in this research is the in-flight generation of trajectories for autonomous unmanned aircraft, which requires a method of generating pseudo-optimal trajectories in near-real-time, on-board the aircraft, and without external intervention. The focus of this research is the enhancement of a particular inverse dynamics direct method that is a candidate solution to the problem. This research introduces the following contributions to the method. A quaternion-based inverse dynamics model is introduced that represents all orientations without singularities, permits smooth interpolation of orientations, and generates more accurate controls than the previous Euler-angle model. Algorithmic modifications are introduced that: overcome singularities arising from parameterization and discretization; combine analytic and finite difference expressions to improve the accuracy of controls and constraints; remove roll ill-conditioning when the normal load factor is near zero, and extend the method to handle negative-g orientations. It is also shown in this research that quadratic interpolation improves the accuracy and speed of constraint evaluation. The method is known to lead to a multimodal constrained nonlinear optimization problem. The performance of the method with four nonlinear programming algorithms was investigated: a differential evolution algorithm was found to be capable of over 99% successful convergence, to generate solutions with better optimality than the quasi- Newton and derivative-free algorithms against which it was tested, but to be up to an order of magnitude slower than those algorithms. The effects of the degree and form of polynomial airspeed parameterization on optimization performance were investigated, and results were obtained that quantify the achievable optimality as a function of the parameterization degree. Overall, it was found that the method is a potentially viable method of on-board near- real-time trajectory generation for unmanned aircraft but for this potential to be realized in practice further improvements in computational speed are desirable. Candidate optimization strategies are identified for future research.

The design and operation of a high volume conveyor sortation system are important due to its high cost, large footprint and critical role in the system. In this thesis, we study the characteristics of the conveyor sortation system from performance evaluation and design perspectives employing continuous modeling approaches. We present two continuous conveyor models (Delay and Stock Model and Batch on Conveyor Model) with different representation accuracy in a unified mathematical framework. Based on the Batch on Conveyor Model, we develop a fast fluid simulation methodology. We address the feasibility of implementing fluid simulation from modeling capabilities, algorithm design and simulation performance in terms of accuracy and simulation time. From a design perspective, we focus on rates determination and accumulation design in the accumulation and merge subsystem. The optimization problem is to find a minimum cost design that satisfies some predefined performance requirements under stochastic conditions. We first transform this stochastic programming problem into a deterministic nonlinear programming problem through sample path based optimization method. A gradient based method is adopted to solve the deterministic problem. Since there is no closed form for performance metric even for a deterministic input stream, we adopt continuous modeling to develop deterministic performance evaluation models and conduct sensitivity analysis on these models. We explore the prospects of using the two continuous conveyor models we presented.

This thesis addresses the challenges in the efficient and robust generation and optimization of three-dimensional landing trajectories for fixed-wing aircraft subject to prescribed boundary conditions and constraints on maneuverability and collision avoidance. In particular, this thesis focuses on the airliner emergency landing scenario and the minimization of landing time. The main contribution of the thesis is two-fold. First, it provides a hierarchical scheme for integrating the complementary strength of a variety of methods in path planning and trajectory optimization for the improvement in efficiency and robustness of the overall landing trajectory optimization algorithm. The second contribution is the development of new techniques and results in mesh refinement for numerical optimal control, optimal path tracking, and smooth path generation, which are all integrated in a hierarchical scheme and applied to the landing trajectory optimization problem. A density function based grid generation method is developed for the mesh refinement process during numerical optimal control. A numerical algorithm is developed based on this technique for solving general optimal control problems, and is used for optimizing aircraft landing trajectories. A path smoothing technique is proposed for recovering feasibility of the path and improving the tracking performance by modifying the path geometry. The optimal aircraft path tracking problem is studied and analytical results are presented for both the minimum-time, and minimum-energy tracking with fixed time of arrival. The path smoothing and optimal path tracking methods work together with the geometric path planner to provide a set of feasible initial guess to the numerical optimal control algorithm. The trajectory optimization algorithm in this thesis was tested by simulation experiments using flight data from two previous airliner accidents under emergency landing scenarios.The real-time application of the landing trajectory optimization algorithm as part of the aircraft on-board automation avionics system has the potential to provide effective guidelines to the pilots for improving the fuel consumption during normal landing process, and help enhancing flight safety under emergency landing scenarios. The proposed algorithms can also help design optimal take-off and landing trajectories and procedures for airports.

Combined heat and power (CHP) is a technology that decreases total fuel consumption and related greenhouse gas emissions by producing both electricity and useful thermal energy from a single energy source. In the industrial and commercial sectors, a typical CHP site relies upon the electricity distribution network for significant periods, i.e., for purchasing power from the grid during periods of high demand or when off-peak electricity tariffs are available. On the other hand, in some cases, a CHP plant is allowed to sell surplus power to the grid during on-peak hours when electricity prices are highest while all operating constraints and local demands are satisfied. Therefore, if the plant is connected with the external grid and allowed to participate in open energy markets in the future, it could yield significant economic benefits by selling/buying power depending on market conditions. This is achieved by solving the power system generation scheduling problem using mathematical programming. In this work, we present the application of mixed-integer nonlinear programming (MINLP) approach for scheduling of a CHP plant in the day-ahead wholesale energy markets. This work employs first principles models to describe the nonlinear dynamics of a CHP plant and its individual components (gas and steam turbines, heat recovery steam generators, and auxiliary boilers). The MINLP framework includes practical constraints such as minimum/maximum power output and steam flow restrictions, minimum up/down times, start-up and shut-down procedures, and fuel limits. We provide case studies involving the Hal C. Weaver power plant complex at the University of Texas at Austin to demonstrate this methodology. The results show that the optimized operating strategies can yield substantial net incomes from electricity sales and purchases. This work also highlights the application of a nonlinear model predictive control scheme to a heavy-duty gas turbine power plant for frequency and temperature control. This scheme is compared to a classical PID/logic based control scheme and is found to provide superior output responses with smaller settling times and less oscillatory behavior in response to disturbances in electric loads. / text

Since the beginning of the digital TV in Brazil that the expression interactivity is even more present in our lives. Understanding how the viewer behaves in front of the TV is the aim of many surveys in different areas. Therefore, thinking about the need to understand the interactive behavior of the viewer or the whole population in front of the TV, and also evaluating the evolution of the tools that allow the interactivity, this research suggests the map of the interactivity, registering all the reactions of the viewer in front of the TV and storing it in the set-top box. After gathering all this data we suggest an evaluation by modeling expressed in the underlying graph to the teoria de questionários written by Picard in sixties / Desde a implantação da Televisão Digital no Brasil que o termo interatividade ficou ainda mais presente. Entender como o telespectador comporta-se diante da televisão é objeto de estudo em diversas áreas. Assim, pensando na necessidade de entender o comportamento interativo do telespectador ou de uma população diante da televisão, e avaliando a evolução das ferramentas que proporcionam a interatividade, este trabalho propõe o mapeamento da interatividade, com o registro de todos os passos do telespectador diante da televisão e armazenado em seu set-top box. Com estes registros propõe-se uma avaliação dos dados por meio de uma modelagem expressa em forma de grafos subjacentes à teoria de questionários descrita por Picard nos anos sessenta

Uma das principais metas das empresas concessionárias é fornecer energia a seus clientes de forma continua, confiável e com baixo custo. A qualidade do serviço de distribuição de energia é fiscalizada por órgãos reguladores do setor elétrico, sendo quantificada por métricas como o indicador de confiabilidade SAIDI (System Average Interruption Duration Index). A melhoria da confiabilidade dos sistemas de distribuição de energia elétrica é um assunto em destaque atualmente, tendo em vista a necessidade de um suprimento de energia cada vez mais confiável, para evitar as perdas econômicas que ocorrem com as interrupções. Neste contexto, este trabalho apresenta uma contribuição para a solução do problema de restabelecimento de sistemas de distribuição. A abordagem consiste no desenvolvimento de um modelo analítico de otimização, cujo objetivo principal é determinar a localização das chaves de manobras na rede que possibilite o restabelecimento efetivo da carga no período pós-falta. A viabilidade do restabelecimento é considerada através de restrições que garantem níveis adequados das tensões nas cargas, bem como a limitação da sobrecarga das linhas e as capacidades de reserva dos alimentadores adjacentes. A modelagem destas restrições é efetuada através de uma versão linear do fluxo de potência em termos das injeções nodais de correntes. As equações que descrevem o fluxo de potência são formuladas como funções das localizações das chaves de manobras no alimentador. A confiabilidade é caracterizada em termos da duração média das interrupções sustentadas, mensurada pelo indicador SAIDI. Visando à maior precisão na representação do efeito das faltas sobre a confiabilidade do alimentador, a metodologia agrega um modelo existente na literatura para alocação dos dispositivos de proteção de forma simultânea às chaves de manobras. A alocação dos dispositivos de proteção e manobras é sujeita a restrições técnicas e econômicas. Para resolver o modelo de otimização não-linear inteira mista, é usada uma técnica de otimização de uso geral, baseada no algoritmo Branch-and-Bound. Assim, metodologia permite a otimização determinística da confiabilidade do alimentador, garantindo o nível ótimo de confiabilidade e a racionalização dos investimentos por parte das concessionárias. Um estudo de caso é apresentado para avaliar a efetividade da metodologia na otimização da confiabilidade de um alimentador de distribuição real. / One of the main goals of utility companies is to provide energy to its customers continuously, reliably and cost effectively. The quality of power distribution service is supervised by regulators of the electricity sector, being quantified by metrics such as the reliability index SAIDI (System Average Interruption Duration Index). Improving the reliability of electricity distribution systems is a key issue nowadays, in view of the need for an increasingly reliable power supply in order to avoid the economic losses due to interruptions. In this context, this work presents a contribution to solve the distribution systems restoration problem. An analytical model is developed to determine locations of the sectionalizing switches in order to restore the system loads in the post-fault period. Restoration feasibility is considered by constraints that ensure adequate voltage levels on the system loads, emergency capacity of support feeders as well as line overloads. Constraints modeling is performed by a linear power flow based on current injection approach. Power flow equations are formulated as functions of switches locations. Reliability is considered in terms of average interruption durations measured by the SAIDI index. Aiming to a greater precision in representing the reliability impact of faults, the methodology aggregates a model from the literature for simultaneous allocation of protective devices and switches. Protective devices and switches allocation is subject to technical and economical constraints. The proposed model is solved by a general-use optimization technique, based on the branch-and-bound method. The proposed methodology makes possible the deterministic optimization of distribution reliability, as well as to rationalize investments of electric utilities. A case study is presented to evaluate the effectiveness of reliability optimization of a real distribution feeder.

Empresas da indústria de petróleo operam em um mercado altamente competitivo, sob pressão contínua por menores custos e processos mais eficientes. Nesta pesquisa de doutorado, abordamos problemas de scheduling de petróleo e derivados em portos e refinarias, o qual tem sido tratado com frequência sob a forma de modelos misto-inteiros lineares (MILP) e não-lineares (MINLP). Esta tese introduz uma abordagem nova e original de programação não-linear, cuja principal idéia é a de considerar a programação de produção (schedule) como um sistema dinâmico que deve ser operado sob certas restrições. Operações de transferência são executadas por vazões de equipamentos de origem para equipamentos de destino, as quais são mapeadas como variáveis de controle, enquanto os conteúdos dos equipamentos são mapeados como variáveis de estado. Decisões do tipo sim-não são modelados com restrição de complementaridade, portanto possibilitando modelos contínuos não-lineares, equivalentes a modelos MIP (MILP ou MINLP, dependendo do conjunto de restrições adotado), de modo que um ponto viável no NLP possa ser mapeado diretamente a um ponto viável no modelo misto-inteiro. Essa abordagem é ilustrado com exemplos computacionais, obtendo ótimos locais. / Companies from the petroleum industry operate in a highly competitive market, under constant pressure for lower costs and e cient processes. In this doctorate research, we study the scheduling of crude oil and derivatives in ports and re neries, which has been frequently studied in the literature with mixed-integer models, both linear (MILP) and nonlinear (MINLP). The main idea presented in this thesis is that the schedule is a dynamic system which must operate under certain constraints. Transfer operations are carried out by flows from a source equipment to a destination equipment. Such flows are mapped as control variables, whereas equipment contents are mapped as state variables. Yes-No decisions are modeled with complementarity constraints, thus allowing a continuous nonlinear models, equivalents to MIP models (MILP or MINLP, depending on the chosen set of constraints), in such a way that a NLP-feasible point can be directly mapped to a MIP-feasible point. We illustrate this approach with computational examples, which were solved to local optimality. / Tese (doutorado) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, 2010. / Bibliografia: p. 74-84.

Uma das principais metas das empresas concessionárias é fornecer energia a seus clientes de forma continua, confiável e com baixo custo. A qualidade do serviço de distribuição de energia é fiscalizada por órgãos reguladores do setor elétrico, sendo quantificada por métricas como o indicador de confiabilidade SAIDI (System Average Interruption Duration Index). A melhoria da confiabilidade dos sistemas de distribuição de energia elétrica é um assunto em destaque atualmente, tendo em vista a necessidade de um suprimento de energia cada vez mais confiável, para evitar as perdas econômicas que ocorrem com as interrupções. Neste contexto, este trabalho apresenta uma contribuição para a solução do problema de restabelecimento de sistemas de distribuição. A abordagem consiste no desenvolvimento de um modelo analítico de otimização, cujo objetivo principal é determinar a localização das chaves de manobras na rede que possibilite o restabelecimento efetivo da carga no período pós-falta. A viabilidade do restabelecimento é considerada através de restrições que garantem níveis adequados das tensões nas cargas, bem como a limitação da sobrecarga das linhas e as capacidades de reserva dos alimentadores adjacentes. A modelagem destas restrições é efetuada através de uma versão linear do fluxo de potência em termos das injeções nodais de correntes. As equações que descrevem o fluxo de potência são formuladas como funções das localizações das chaves de manobras no alimentador. A confiabilidade é caracterizada em termos da duração média das interrupções sustentadas, mensurada pelo indicador SAIDI. Visando à maior precisão na representação do efeito das faltas sobre a confiabilidade do alimentador, a metodologia agrega um modelo existente na literatura para alocação dos dispositivos de proteção de forma simultânea às chaves de manobras. A alocação dos dispositivos de proteção e manobras é sujeita a restrições técnicas e econômicas. Para resolver o modelo de otimização não-linear inteira mista, é usada uma técnica de otimização de uso geral, baseada no algoritmo Branch-and-Bound. Assim, metodologia permite a otimização determinística da confiabilidade do alimentador, garantindo o nível ótimo de confiabilidade e a racionalização dos investimentos por parte das concessionárias. Um estudo de caso é apresentado para avaliar a efetividade da metodologia na otimização da confiabilidade de um alimentador de distribuição real. / One of the main goals of utility companies is to provide energy to its customers continuously, reliably and cost effectively. The quality of power distribution service is supervised by regulators of the electricity sector, being quantified by metrics such as the reliability index SAIDI (System Average Interruption Duration Index). Improving the reliability of electricity distribution systems is a key issue nowadays, in view of the need for an increasingly reliable power supply in order to avoid the economic losses due to interruptions. In this context, this work presents a contribution to solve the distribution systems restoration problem. An analytical model is developed to determine locations of the sectionalizing switches in order to restore the system loads in the post-fault period. Restoration feasibility is considered by constraints that ensure adequate voltage levels on the system loads, emergency capacity of support feeders as well as line overloads. Constraints modeling is performed by a linear power flow based on current injection approach. Power flow equations are formulated as functions of switches locations. Reliability is considered in terms of average interruption durations measured by the SAIDI index. Aiming to a greater precision in representing the reliability impact of faults, the methodology aggregates a model from the literature for simultaneous allocation of protective devices and switches. Protective devices and switches allocation is subject to technical and economical constraints. The proposed model is solved by a general-use optimization technique, based on the branch-and-bound method. The proposed methodology makes possible the deterministic optimization of distribution reliability, as well as to rationalize investments of electric utilities. A case study is presented to evaluate the effectiveness of reliability optimization of a real distribution feeder.

Substâncias tóxicas como o fenol e outros compostos aromáticos dificultam o tratamento de efluentes via digestores biológicos. Estes compostos tóxicos em altas concentrações são nocivos aos lodos biológicos, podendo inviabilizar por completo o tratamento. Nas últimas décadas, os Processos Oxidativos Avançados (POAs), como os processos Fenton e foto- Fenton, surgiram como alternativa para o tratamento de compostos tóxicos. Os POAs degradam os compostos orgânicos pela geração de compostos oxidantes fortes, como o radical hidroxila, a partir de reagentes como peróxido de hidrogênio. Os processos Fenton e foto-Fenton fazem uso de ferro (II), um catalisador relativamente barato, para catalisar a decomposição do peróxido de hidrogênio, reação denominada como reação de Fenton. Em virtude dos complexos mecanismos presentes nos processos Fenton e foto-Fenton, torna-se necessária uma compreensão da cinética do processo, que envolve reações térmicas e fotoquímicas, por meio de sua modelagem matemática fenomenológica. A modelagem da degradação do fenol via processos Fenton e foto-Fenton proposta por este trabalho começa pela estequiometria dos dois processos, que descreve as reações químicas, térmicas e fotoquímicas existentes. A partir destas, é possível desenvolver o modelo cinético dos processos Fenton e foto-Fenton, no qual se determina a velocidade com que estas reações ocorrem. O passo seguinte é o da modelagem hidráulica (ou de escoamento) dos reatores de processo Fenton e foto-Fenton, sendo que para o segundo processo, o modelo deve levar em conta a propagação da radiação por dentro de reator. Foram realizados 3 experimentos de degradação de fenol via processo Fenton para análise das variações das concentrações de fenol, catecol e hidroquinona. Os dados experimentais são comparados com resultados simulados com intuito do ajuste das constantes cinéticas do modelo. Com as constantes ajustadas, são realizadas comparações entre os processos Fenton e foto-Fenton para análise de suas eficiências. A partir dos modelos matemáticos dos reatores de processos Fenton e foto-Fenton, é desenvolvido um modelo de otimização baseado em superestrutura de redes de reatores para a síntese de uma planta de tratamento de efluentes contaminados com fenol. Objetivou-se a redução dos custos de capital, operação e depreciação desta planta, sujeitos às restrições de projeto e ao modelo da superestrutura, resultando em modelos de programação não-linear inteira mista. Foram geradas soluções ótimas para o tratamento de efluentes contaminados com fenol em redes de um, dois e três reatores de POAs. / Toxic substances such as phenol and other aromatic compounds make the wastewater treatment by biological (aerobic or anaerobic) digestors more difficult. These toxic compounds in high concentrations are harmful for the biological sludge and they may render the treatment impractical. In recent decades, Advanced Oxidative Processes (AOPs) appeared as an alternative for the treatment of toxic compounds. AOPs degrade the organic compounds by generating strong oxidizing compounds, such as the hydroxyl radical, from reactants such as hydrogen peroxide. The Fenton and photo-Fenton processes make use of iron (II), a relatively inexpensive catalyst, to catalyze the hydrogen peroxide decomposition, reaction known as the Fenton reaction. Because of the complex nature of the mechanisms that take place in the Fenton and photo-Fenton processes, the understanding of the process kinetics, which involves thermal and photochemical reactions, becomes necessary through its first-principle mathematical modeling. The modeling of phenol degradation by the Fenton and photo-Fenton processes proposed in this work starts with the stoichiometry of the two processes that enumerates the existing thermal and photochemical reactions. Furthermore, it is possible to develop the Fenton and photo- Fenton kinetic model, which determines the reaction rates. The next step is to model the hydraulic (or flow) behavior of the Fenton and photo-Fenton process reactor, whereas the model for the latter must consider how the radiation propagates inside the reactor. Three experiments of the phenol degradation by the Fenton process were carried out to analyze the concentration variation for phenol, catechol and hydroquinone. The experimental data are compared with simulated results aiming the estimation of the kinetic constants of the model. Using the adjusted constants, the Fenton and photo-Fenton processes were compared to analyze their efficiencies. From the mathematical models of the Fenton and photo-Fenton process reactors, an optimization model based on reactor network superstructure is developed for the synthesis of a phenol contaminated wastewater treatment plant. The objective is to minimize the plant capital, operation and depreciation costs, subject to design constraints and to the superstructure model, thus resulting in mixed integer nonlinear programming models. Optimal solutions were generated for the phenol contaminated wastewater treatment in networks with one, two and three AOP reactors.