Uma abordagem evolutiva e híbrida para a solução de problemas de fluxo de potência ótimo

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2017
Autor(a) principal: Marcelino, Carolina Gil
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
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
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
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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