O presente trabalho apresenta uma avaliação de otimização de um sistema complexo de adução de água tratada, em tempo real, com Algoritmos Genéticos (AG’s), associado a um sistema SCADA e a um modelo de simulação hidráulica de rede (Epanet 2.0). Foram utilizados registros históricos de consumos de água, considerados como previsão perfeita. O estudo de caso foi feito em uma parte do Sistema Adutor Metropolitano (SAM) de São Paulo para minimizar uma função multiobjetivo (custos de energia e restrições operacionais). Foram analisados seis cenários com diversas combinações de pesos, tamanhos da população, número de gerações e probabilidades de cruzamento e mutação. As estratégias de operação obtidas permitiram reduções de até 22% na potência consumida e uma redução expressiva do custo de energia pela redução dos bombeamentos nos horários de tarifas mais elevadas. / This work presentss an evaluation of optimization of real time operation of a complex water supply system. Genetic Algorithm associated with a SCADA system and a network hydraulic simulation model was applied. Observed historic consumptions were used as a perfect water demand forecast model. Case study is the optimization of a multiobjective function (energy cost and operational restrictions) subsystem of Water Mains System of São Paulo Metropolitan Region. Six representative combinations of population size, number of generations , crossover and mutation probabilities were analyzed, Operational schedule of pumping and valve controls led to reductions in power consumptions up to 22% and expressive lower operational costs due to reductions of pumping in eenrgy peak times.

O presente trabalho apresenta uma avaliação de otimização de um sistema complexo de adução de água tratada, em tempo real, com Algoritmos Genéticos (AG’s), associado a um sistema SCADA e a um modelo de simulação hidráulica de rede (Epanet 2.0). Foram utilizados registros históricos de consumos de água, considerados como previsão perfeita. O estudo de caso foi feito em uma parte do Sistema Adutor Metropolitano (SAM) de São Paulo para minimizar uma função multiobjetivo (custos de energia e restrições operacionais). Foram analisados seis cenários com diversas combinações de pesos, tamanhos da população, número de gerações e probabilidades de cruzamento e mutação. As estratégias de operação obtidas permitiram reduções de até 22% na potência consumida e uma redução expressiva do custo de energia pela redução dos bombeamentos nos horários de tarifas mais elevadas. / This work presentss an evaluation of optimization of real time operation of a complex water supply system. Genetic Algorithm associated with a SCADA system and a network hydraulic simulation model was applied. Observed historic consumptions were used as a perfect water demand forecast model. Case study is the optimization of a multiobjective function (energy cost and operational restrictions) subsystem of Water Mains System of São Paulo Metropolitan Region. Six representative combinations of population size, number of generations , crossover and mutation probabilities were analyzed, Operational schedule of pumping and valve controls led to reductions in power consumptions up to 22% and expressive lower operational costs due to reductions of pumping in eenrgy peak times.