Redes neurais artificiais recorrentes: uma aplicação à otimização da operação de sistemas de geração.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2001
Autor(a) principal: AQUINO, Ronaldo Ribeiro Barbosa de.
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: Universidade Federal de Campina Grande
Brasil
Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI
PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA
UFCG
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: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/3031
Resumo: Este trabalho tem como objetivo estudar as redes neurais artificiais (RNA) como ferramenta de otimização e aplicá-la ao planejamento da operação energética de sistemas hidrotérmicos de geração, no horizonte de médio prazo. O planejamento da operação é realizado através dos despachos económicos de geração, os quais estabelecem quanto cada usina hidroelétrica e/ou termelétrica deve gerar para atender a um determinado mercado de energia de forma a minimizar o valor esperado do custo total de geração. A motivação para o estudo das RNA como meio de resolver problemas de otimização de grande porte vem da necessidade de pesquisar e acompanhar o desenvolvimento de novas tecnologias. Esta técnica tem um grande potencial para implementação em hardware do tipo VLSI, na qual seria mais eficiente do que as técnicas tradicionais de otimização. O planejamento da operação de sistemas de geração hidrotérmica envolve problemas de grande porte, cujo tamanho varia de acordo com o horizonte de estudo e o detalhamento do sistema gerador. Desta forma o problema em foco requer sempre uma ferramenta de otimização eficiente. Este trabalho é desenvolvido utilizando as RNA recorrentes para solucionar problemas de programação linear e quadrática. Estas redes são baseadas na solução de um conjunto de equações diferenciais que são obtidas da função energia do Lagrangiano. Esta rede também disponibiliza o multiplicador de Lagrange associado a cada restrição, o qual é o preço marginal. A RNA implementada foi aplicada ao despacho económico de geração do sistema interligado CHESF/ELETRONORTE, para o qual foi obtido a solução otimizada da operação hidrotérmica, os custos marginais de geração e o valor da água associado com cada hidrelétrica.
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A motivação para o estudo das RNA como meio de resolver problemas de otimização de grande porte vem da necessidade de pesquisar e acompanhar o desenvolvimento de novas tecnologias. Esta técnica tem um grande potencial para implementação em hardware do tipo VLSI, na qual seria mais eficiente do que as técnicas tradicionais de otimização. O planejamento da operação de sistemas de geração hidrotérmica envolve problemas de grande porte, cujo tamanho varia de acordo com o horizonte de estudo e o detalhamento do sistema gerador. Desta forma o problema em foco requer sempre uma ferramenta de otimização eficiente. Este trabalho é desenvolvido utilizando as RNA recorrentes para solucionar problemas de programação linear e quadrática. Estas redes são baseadas na solução de um conjunto de equações diferenciais que são obtidas da função energia do Lagrangiano. Esta rede também disponibiliza o multiplicador de Lagrange associado a cada restrição, o qual é o preço marginal. A RNA implementada foi aplicada ao despacho económico de geração do sistema interligado CHESF/ELETRONORTE, para o qual foi obtido a solução otimizada da operação hidrotérmica, os custos marginais de geração e o valor da água associado com cada hidrelétrica.This work dcals with the study of artificial neural networks(ANN) to solve optmization problems and their applications in the mid-tcrm operation planning of hydrothermal gencration systcms. The operation planning problem deals with economic power dispatches, that is, with the scheduling of hydro and thermal power plants that minimizes the overall production cost while satisfies the load demmand. The study of ANN as optmization tools for solving large scale problems was motivated by the necessity to being up to date with the state of the art of this new technology. This technique has a great potential for hardware VLSI implementation, in which could be more efficient then traditional optimization techniques. The operation planning of hydrothermal generation systems is a large scale problem, whose complexity increases as the planning horizon increases and the aceuracy of the system modeling increases. Hence, to solve such a large problem an efficient optimization technique is always necessary. This work considers recurrents ANN to solve linear and quadratic programming problems. These networks are based on the solution of a set of differential equations that are obtained from a transformation of a Lagrangian energy function. This network also provides the corresponding Lagrange multiplier associated with each constraint, which is the marginal price. The ANN was applied to solve the economic power dispatches of the CHESF/ELETRONORTE interconnected system to which was calculated the optimized solution, the marginal costs and the water values associated with each hydro plantUniversidade Federal de Campina GrandeBrasilCentro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEIPÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICAUFCGSOUZA, Benemar Alencar de.SOUZA, B. A.http://lattes.cnpq.br/4987294390789975CARVALHO JÚNIOR, Manoel Afonso de.CARVALHO JÚNIOR, M. A.http://lattes.cnpq.br/6468039224104548MOTA, Wellington Santos.MOTA, W. S.ASSIS, Francisco Marcos de.ASSIS, F. M.FALCÃO, Djalma Mosqueira.FALCÃO, D. M.MELO, Albert Cordeiro Geber de.MELO, A. C. G.AQUINO, Ronaldo Ribeiro Barbosa de.2001-02-192019-03-04T11:56:06Z2019-03-042019-03-04T11:56:06Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesishttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/3031AQUINO, Ronaldo Ribeiro Barbosa de. 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