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Previous issue date: 2012-06-21 / Particle Swarm Optimization has been widely used to solve real-world problems, including
the operation planning of hydrothermal generation systems, where the main goal
is to achieve rational strategies of operation. This can be accomplished by minimizing
the high-cost thermoelectric generation, while maximizing the low-cost hydroelectric generation.
The optimization process must consider a set of complex constrains. This work
presents the application of some recently proposed Particle Swarm Optimizers for a group
of hydroelectric power plants of the Brazilian interconnected system, using real data from
existing plants. There were performed some tests by using the standard PSO, PSO-TVAC,
Clan PSO, Clan PSO with migration, Center PSO, and one approach proposed in this
work, called Center Clan PSO, over three different mid-term periods. All PSO approaches
were compared to the results achieved by a Non-linear Programming algorithm
(NLP). Furthermore, another approach was proposed, based on Center PSO, named Extended
Center PSO. It was observed that the PSO approaches presented as promising
solutions to the problem, even better than NLP in some cases. / A Otimização por Enxame de Partículas tem sido amplamente utilizada na solução de
problemas do mundo real, inclusive para o problema do planejamento da operação de
sistemas de geração hidrotérmicos, em que o principal objetivo é encontrar estratégias
racionais de operação. A solução é obtida através da minimização da geração térmica,
alto custo, enquanto maximiza-se a geração hidrelétrica, que é de baixo custo. O processo
de otimização deve considerar um conjunto complexo de restrições. Este trabalho
apresenta a aplicação de uma abordagem recente chamada de Otimização por Enxame de
Partículas para o problema com um grupo de usinas hidrelétricas do sistema interligado
brasileiro, utilizando dados reais das usinas existentes. Foram realizados testes usando o
PSO original, PSO-TVAC, Clan PSO, Clan PSO com a migração, Center PSO, e uma
abordagem proposta neste trabalho, denominada Center Clan PSO, ao longo de três diferentes
períodos de médio prazo. Todas as abordagens PSO foram comparadas com os
resultados obtidos por um algoritmo de programação não linear (NLP). Além disso, uma
outra abordagem foi proposta, com base no algoritmo Center PSO, chamada Extended
Center PSO. Observou-se que as abordagens PSO apresentaram resultados promissores
na solução do problema, com resultados até mesmo melhores, em alguns casos, que os
obtidos pelo NLP.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.bc.ufg.br:tde/973 |
| Date | 21 June 2012 |
| Creators | GOMIDES, Lauro Ramon |
| Contributors | CRUZ JÚNIOR, Gélson da |
| Publisher | Universidade Federal de Goiás, Mestrado em Engenharia Elétrica e de Computação, UFG, BR, Engenharia |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFG, instname:Universidade Federal de Goiás, instacron:UFG |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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