Return to search

Otimização de sistemas hidrotérmicos de geração por meio de meta-heurísticas baseadas em enxame de partículas / Optimization of hydrothermal generating systems by means of particle swarm based meta-heuristics

Submitted by Cássia Santos (cassia.bcufg@gmail.com) on 2017-07-03T12:59:51Z
No. of bitstreams: 2
Dissertação - Guilherme Resende Deus - 2016.pdf: 3406372 bytes, checksum: aaa431a0fa0dd2323a74cf35fb63f892 (MD5)
license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2017-07-10T11:44:22Z (GMT) No. of bitstreams: 2
Dissertação - Guilherme Resende Deus - 2016.pdf: 3406372 bytes, checksum: aaa431a0fa0dd2323a74cf35fb63f892 (MD5)
license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2017-07-10T11:44:22Z (GMT). No. of bitstreams: 2
Dissertação - Guilherme Resende Deus - 2016.pdf: 3406372 bytes, checksum: aaa431a0fa0dd2323a74cf35fb63f892 (MD5)
license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5)
Previous issue date: 2016-02-02 / The objective of this work is to find reasonable solutions to the problem of optimization of hydrothermal generating systems by means of metaheuristics based on particle swarms. The proposed problem is complex, dynamic, nonlinear and presents some stochastic variables. The study consisted of the implementation of particle swarm algorithms, more specifically the variants of the Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm: LSSPSO, ABeePSO and KFPSO. The algorithms were run in a mill simulator containing data from eight National Interconnected System mills during the five year period. The results were compared with the studies using the Nonlinear Programming (NLP) algorithm, and it was concluded that although the presented meta-heuristics were able to obtain a Final Storage Energy value equal to NLP, they did not have a generation cost Equivalent to or less than the Nonlinear Programming method. / O trabalho objetiva encontrar soluções razoáveis para o problema de otimização de sistemas hidrotérmicos de geração por meio de meta-heurísiticas baseadas em enxame de partículas. O problema proposto é complexo, dinâmico, não linear e apresenta algumas variáveis estocásticas. O estudo consistiu na implementação de algoritmos baseados em enxame de partículas, mais especificamente das variantes do algoritmo Particle Swarm Optimization (PSO): LSSPSO, ABeePSO
e KFPSO. Os algoritmos foram executados em um simulador de usinas que contém dados de oito usinas do Sistema Interligado Nacional durante o período de cinco anos. Os resultados foram comparados com os estudos que utilizam o algoritmo de Programação Não-Linear (PNL), e conclui-se que apesar de as meta-heurísticas apresentadas conseguirem obter um valor de Energia Armazenada Final igual ao PNL, não obtiveram um custo de geração equivalente ou inferior ao método de Programação Não-Linear.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.bc.ufg.br:tede/7530
Date02 February 2016
CreatorsDeus, Guilherme Resende
ContributorsCruz Júnior, Gélson da, Vinhal, Cássio Dener Noronha, Cruz Júnior, Gélson da, Nepomuceno, Leonardo, Silva, Karina Rocha Gomes da
PublisherUniversidade Federal de Goiás, Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica e da Computação (EMC), UFG, Brasil, Escola de Engenharia Elétrica, Mecânica e de Computação - EMC (RG)
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Formatapplication/pdf
Sourcereponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFG, instname:Universidade Federal de Goiás, instacron:UFG
Rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/, info:eu-repo/semantics/openAccess
Relation-5088589215393046129, 600, 600, 600, -7705723421721944646, 4518971056484826825

Page generated in 0.0024 seconds