Uma abordagem evolutiva e híbrida para a solução de problemas de fluxo de potência ótimo
| Ano de defesa: | 2017 |
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| Autor(a) principal: | |
| Orientador(a): | |
| Banca de defesa: | |
| Tipo de documento: | Tese |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais
Programa de Pós-Graduação em Modelagem Matemática e Computacional Brasil CEFET-MG |
| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | https://repositorio.cefetmg.br//handle/123456789/1546 |
Resumo: | Nos últimos anos, tem-se percebido uma preocupação crescente em relação ao uso racional da energia. Os países desenvolvidos têm realizado campanhas relacionadas à projeção e prospecção de novas soluções eficazes na indústria, entre elas a busca objetiva pelo uso adequado das fontes de energia elétrica. Esta forma de energia é considerada de suma importância para o desenvolvimento social e econômico. Garantir a eficiência energética visando a sustentabilidade e a minimização do uso de recursos se torna um grande desafio. Controlar grandes sistemas de geração e transmissão de energia elétrica é uma tarefa complexa, por ser um problema não-linear e possuir um alto número de restrições agregadas. Neste contexto, o estudo e a proposição de novos métodos para solucionar problemas de Fluxo de Potência Ótimo (OPF) se tornam temas de alta prioridade no cenário mundial. Este trabalho propõe e implementa algoritmos evolucionários híbridos e os aplica para solução destes problemas. Dois novos algoritmos híbridos C-DEEPSO e hC-DEEPSO são propostos e apresentados, os quais resolvem dada a dificuldade de cada problema elétrico em sua necessidade os problemas: de despacho elétrico em uma usina hidrelétrica, do controle da geração elétrica em uma planta eólica, os problemas OPF com restrições de segurança em grandes redes e o problema do despacho elétrico em um modelo de microgrid híbrido aperfeiçoado. Neste caso, um método de tomada de decisão foi utilizado a posteriori para definir o melhor sistema de armazenamento de energia para a rede proposta. Experimentos simulados foram executados em um computador de alto desempenho, e a análise deles foi realizada a partir de técnicas de inferência estatística, indicando que os algoritmos propostos se mostraram eficientes e competitivos na solução dos problemas estudados. |
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Uma abordagem evolutiva e híbrida para a solução de problemas de fluxo de potência ótimoInteligência artificialAlgoritmosOtimização matemáticaTransmissão de energia elétricaSistemasNos últimos anos, tem-se percebido uma preocupação crescente em relação ao uso racional da energia. Os países desenvolvidos têm realizado campanhas relacionadas à projeção e prospecção de novas soluções eficazes na indústria, entre elas a busca objetiva pelo uso adequado das fontes de energia elétrica. Esta forma de energia é considerada de suma importância para o desenvolvimento social e econômico. Garantir a eficiência energética visando a sustentabilidade e a minimização do uso de recursos se torna um grande desafio. Controlar grandes sistemas de geração e transmissão de energia elétrica é uma tarefa complexa, por ser um problema não-linear e possuir um alto número de restrições agregadas. Neste contexto, o estudo e a proposição de novos métodos para solucionar problemas de Fluxo de Potência Ótimo (OPF) se tornam temas de alta prioridade no cenário mundial. Este trabalho propõe e implementa algoritmos evolucionários híbridos e os aplica para solução destes problemas. Dois novos algoritmos híbridos C-DEEPSO e hC-DEEPSO são propostos e apresentados, os quais resolvem dada a dificuldade de cada problema elétrico em sua necessidade os problemas: de despacho elétrico em uma usina hidrelétrica, do controle da geração elétrica em uma planta eólica, os problemas OPF com restrições de segurança em grandes redes e o problema do despacho elétrico em um modelo de microgrid híbrido aperfeiçoado. Neste caso, um método de tomada de decisão foi utilizado a posteriori para definir o melhor sistema de armazenamento de energia para a rede proposta. Experimentos simulados foram executados em um computador de alto desempenho, e a análise deles foi realizada a partir de técnicas de inferência estatística, indicando que os algoritmos propostos se mostraram eficientes e competitivos na solução dos problemas estudados.CAPES, FAPEMIG, CNPq, BE MUNDUSIn recent years, a growing concern about the rational use of energy has been noticed. Developed countries have carried out campaigns related to the projection and prospection of effective solutions in the industry. Among them, the objective search for adequate ways to use electric energy sources is very common. This particular energy source is considered to be very important for social and economic development. Ensuring energetic efficiency aiming at sustainability and minimizing the use of resources becomes a big challenge. Controlling large power generation and transmission systems is a complex task, given the high number of aggregate constraints. In this context, the study and proposal of new methods to solve Optimal Power Flow (OPF) problems becomes a matter of priority in the World scenario. This work proposes hybrid evolutionary algorithms and the application of them to solve these problems. Two versions of a hybrid algorithm are proposed and presented, which solve: the problem of electrical dispatch in a hydroelectric power plant, the problem of electrical dispatch in a wind power plant, OPF problems with security constraints on large networks and electrical dispatch problem in a new hybrid microgrid model, in which case a decisionmaking method was used a posteriori to define the best battery energy storage system for proposed grid network. Simulated experiments were conducted using a high performance computer, and analysys was realized by means of statistical inference. Conclusions indicate that the proposed algorithms showed to be efficient and competitive to the solution of studied problems.Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas GeraisPrograma de Pós-Graduação em Modelagem Matemática e ComputacionalBrasilCEFET-MGAlmeida, Paulo Eduardo Maciel deWanner, Elizabeth Fialhohttp://lattes.cnpq.br/6099942406051896http://lattes.cnpq.br/3289676418940953http://lattes.cnpq.br/2243256075052322Almeida, Paulo Eduardo Maciel deWanner, Elizabeth FialhoBernadino, Heder SoaresPinto, Felipe Campelo FrancaSouza, Marcone Jamilson FreitasMartins, Flávio Vinicius CruzeiroMarcelino, Carolina Gil2025-05-20T23:56:22Z2017-06-092025-05-20T23:56:22Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfhttps://repositorio.cefetmg.br//handle/123456789/1546porreponame:Repositório Institucional do CEFET-MGinstname:Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais (CEFET-MG)instacron:CEFETinfo:eu-repo/semantics/openAccess2026-03-31T14:52:40Zoai:repositorio.cefetmg.br:123456789/1546Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.cefetmg.br/server/oai/requestrepositorio@cefetmg.bropendoar:2026-03-31T14:52:40Repositório Institucional do CEFET-MG - Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais (CEFET-MG)false |
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