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Previous issue date: 2011-09-15 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / A programação diária da operação de sistemas termoelétricos de geração consiste em determinar uma estratégia de despacho das unidades geradoras para atender a demanda de energia, satisfazendo as restrições operacionais e funcionais do sistema elétrico de potência. O problema pode ser dividido em dois subproblemas: (i) referente à determinação das unidades que devem estar em operação mediante a demanda solicitada, “Thermal Unit Commitment” e (ii) referente à determinação da potência gerada por cada uma das unidades colocadas em serviço, “Despacho Econômico”. Devido à variação de carga ao longo do tempo, a programação da operação envolve decisões do sistema de geração a cada hora, dentro do horizonte de um dia a duas semanas. Os estudos relacionados às técnicas de otimização bio-inspiradas, utilizadas na resolução da programação diária da operação de sistemas termoelétricos de geração, apontam que a combinação entre os métodos computacionais biologicamente inspirados com outras técnicas de otimização tem papel importante na obtenção de melhores soluções em um menor tempo de processamento. Seguindo esta linha de pesquisa, o presente trabalho faz uso de uma metodologia baseada na otimização por colônia de formiga para a minimização do custo da programação diária de operação de unidades termoelétricas. O modelo proposto utiliza uma Matriz de Sensibilidade (MS) baseada nas informações fornecidas pelos multiplicadores de Lagrange a fim de melhorar o processo de busca bio-inspirado. Desta forma, um percentual dos indivíduos da colônia faz uso destas informações no processo evolutivo da colônia. Os resultados alcançados através das simulações indicam que a utilização da MS resulta em soluções de qualidade com um número reduzido de indivíduos. / The daily schedule of thermoelectric systems consists of determining the strategy to set the generation units to be put in operation to meet the load, meeting also the operational and functional constraints of the respective power system. This problem can be split into two subproblems: (i) schedule of units that must operate in accordance with a given load, or Thermal Unit Commitment and (ii) set the power generation for each committed unit, or Economical Schedule. Due to load variations the schedule involves hourly generation decisions, in a horizon that varies from one day to two weeks. Researches related to bio-inspired optimization strategies applied to the daily thermal system operation show that the combination between bio-inspired computing techniques and other optimization methods has an important role in order to obtain better solutions in a shorter computing time. Following this, the present work makes use of a methodology based on Ant Colony Optimization to minimize the costs of the thermal system daily scheduling. This proposed method uses a Sensitivity Matrix (SM) based on information from Lagrange Multipliers related to the problem in order to improve the bio-inspired process. In this way, a percentage of the individuals make use of the provided information in the colony evolution process. The results obtained through those simulations indicate that the use of the SM presents better quality solutions with a reduced number of individuals.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:hermes.cpd.ufjf.br:ufjf/3038 |
| Date | 15 September 2011 |
| Creators | Nascimento, Flávia Rodrigues do |
| Contributors | Silva Junior, Ivo Chaves da, Oliveira, Edimar José de, Belati, Edmarcio Antônio, Passos Filho, João Alberto |
| Publisher | Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF), Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica, UFJF, Brasil, Faculdade de Engenharia |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFJF, instname:Universidade Federal de Juiz de Fora, instacron:UFJF |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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