Algoritmo genético direcionado e sua análise estocástica para resolução do problema de despacho econômico - Borges, Lívia Teresa Minami [UNESP] (2024)
Neste trabalho, visando resolver o Problema de Despacho Econômico considerando os efeitos de pontos de carregamento de válvula e zonas de operação proibida (PDEPVZ), vamos propor o Algoritmo Genético Direcionado (AGD), um método baseado no Algoritmo Genético (AG) que, utilizando as singularidades da função objetivo e sem perder a capacidade de exploração do AG, realiza uma busca inteligente focada principalmente nessas singularidades do problema. Além disso, através de resultados da Teoria de Probabilidade e processos estocásticos provamos que o AGD converge. Para que pudéssemos validar o AGD, o algoritmo foi implementado no Python e testes foram realizados para resolver o PDEPV e o PDEPVZ para sistemas com 3, 5, 6 e 40 geradores. Propomos ainda o Algoritmo Evolutivo Adaptativo (AEA), que incorpora uma mutação adaptativa ao Algoritmo Evolutivo convencional com elitismo, e provamos que o AEA apresenta uma Taxa Média de Convergência (TMC) linear, quando aplicado à funções que são Lipschitz contínuas e que satisfazem determinadas hipóteses ((A1) ou (A2)). Adaptações foram feitas aos teoremas relacionados à TMC, para que toda a teoria pudesse ser aplicada ao PDEPV. Além disso, para tornar o PDEPVZ ainda mais representativo, propõe-se um modelo linear para a rede de transmissão (PDEPVZ-RR), onde tanto as perdas quanto os limites de uxo de potência são aplicados a todos os indivíduos da população. Este modelo foi incorporado ao AGD através da criação de um operador que calcula as perdas e faz o balanço de potência. Testes foram realizados para os sistemas IEEE-118 barras e IEEE-300 barras.