Autômatos celulares para otimização de cenários em gerenciamento de recursos de energia

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2016
Autor(a) principal: LEITE, Lucas Sampaio lattes
Orientador(a): ALBUQUERQUE, Jones Oliveira de
Banca de defesa: SOARES, Sérgio Castelo Branco, CRISTINO, Cláudio Tadeu, BOCANEGRA, Silvana
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal Rural de Pernambuco
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Informática Aplicada
Departamento: Departamento de Estatística e Informática
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Autômato celular
Geoprocessamento
Sensoriamento remoto
Matriz energética
Área do conhecimento CNPq:
CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Link de acesso: http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/handle/tede2/7879
Resumo: The main objective of this Master thesis is to present a proposal based on cellular automata, to help manage energy matrixes. For this we used a model of geospatial data capture by satellite that was called Desert-MAP, an optimization model based on mixed integer linear programming and compartmental modeling for demand to characterization. The results provide predictive scenarios of demand growth for cities served by Neoenergia Group in a perspective of ten years. It is also proposed a model for optimal dispatch operation of thermal power plants to the National Interconnected System. And through GIS and remote sensing techniques it is possible to predict possible locations for the expansion of the energy matrix in the state of Pernambuco.
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It is also proposed a model for optimal dispatch operation of thermal power plants to the National Interconnected System. And through GIS and remote sensing techniques it is possible to predict possible locations for the expansion of the energy matrix in the state of Pernambuco.O objetivo principal desta dissertação é apresentar uma proposta baseada em autômatos celulares, para auxiliar no gerenciamento de matrizes energéticas. Para isso foi utilizado modelo de captura de dados geoespaciais por satélite que foi chamado de Desert-MAP, um modelo de de otimização baseado em programação linear inteira mista e modelos compartimentais para caracterização de demanda. Os resultados trazem cenários preditivos de crescimento de demanda para as cidades atendidas pelo Grupo Neoenergia em uma perspectiva de dez anos. Também é proposto um modelo para operação do despacho ótimo de usinas térmicas para o Sistema Interligado Nacional. E através de técnicas de geoprocessamento e sensoriamento remoto é possível prever possíveis localizações para expansão da matriz energética no estado de Pernambuco.Submitted by Mario BC (mario@bc.ufrpe.br) on 2019-03-15T14:03:28Z No. of bitstreams: 1 Lucas Sampaio Leite.pdf: 6335455 bytes, checksum: 8a2731ae3a313a18df56a415d664f71b (MD5)Made available in DSpace on 2019-03-15T14:03:28Z (GMT). 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