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Sistemas inteligentes híbridos baseados em redes neurais recorrentes e regras heurísticas aplicados ao despacho ótimo de geração

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Previous issue date: 2010 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Este trabalho tem como objetivo o desenvolvimento e a aplicação de
ferramentas de Inteligência Artificial como Redes Neurais Artificiais, Algoritmos
Genéticos e Regras Heurísticas para solucionar problemas de planejamento da operação
energética de sistemas de geração de energia elétrica compreendendo hidrelétricas,
termelétricas, e parque eólico. A formulação escolhida para solucionar o problema agrega a
operação dos reservatórios das hidrelétricas dando como dados de referência ao problema
os volumes iniciais e os volumes finais. Esta formulação envolve problemas de grande
porte, cujo tamanho varia de acordo com o horizonte de estudo e o detalhamento do
sistema gerador. As Rede Neurais Artificiais recorrentes são conhecidas como eficientes
ferramentas de otimização para solucionar problemas de programação linear e quadrática,
além de apresentar um grande potencial para implementação em hardware do tipo Very-
Large-Scale Integration, na qual pode ser mais eficiente do que as técnicas tradicionais de
otimização. Os Algoritmos Genéticos também formam outras ferramentas de otimização
que vêm sendo estudadas nos últimos anos. Além dessas duas ferramentas podem ser
produzidas regras heurísticas para acelerar e melhorar a convergência destes métodos. As
técnicas de Inteligência Artificial implementadas foram aplicadas ao despacho econômico
de geração do sistema interligado CHESF-ELETRONORTE, para o qual foram obtidos a
solução otimizada da operação, os custos marginais de geração e o valor da água associado
com cada hidrelétrica

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/4916
Date31 January 2010
CreatorsNóbrega Neto, Otoni
ContributorsRibeiro Barbosa de Aquino, Ronaldo
PublisherUniversidade Federal de Pernambuco
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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