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Type: Tese de Doutorado
Title: Otimização multiobjetivo evolutiva da operação de sistemas de reservatórios multiusos
Authors: Luís Antônio Scola
First Advisor: Ricardo Hiroshi Caldeira Takahashi
First Co-advisor: Oriane Magela Neto
First Referee: Rodney Rezende Saldanha
Second Referee: Eduardo Gontijo Carrano
Third Referee: Anderson Ribeiro Duarte
metadata.dc.contributor.referee4: Elizabeth Fialho Wanner
metadata.dc.contributor.referee5: Sergio Augusto Araujo da Gama Cerqueira
Abstract: Nesta tese propôs-se uma abordagem multiobjetivo evolutiva, usando como base o clássico algoritmo NSGA-II para a otimização da operação de sistemas de reservatórios interligados, com múltiplos usos para a água, considerando a geração de hidroeletricidade e o controle da navegabilidade de um trecho de rio. O algoritmo foi adaptado com a finalidade de superar características específicas do problema. A principal modificação, com implicações na melhoria do desempenho do algoritmo para tratar a formulação clássica do problema, foi a mudança no esquema de codificação das variáveis de decisão, permitindo, assim, a manipulação implícita de várias restrições do problema original. Partindo da formulação clássica foram propostas três alternativas de tratamento das restrições, que culminaram num modelo de otimização irrestrito e limitado, usando novas variáveis de decisão, as frações de volume disponíveis mensalmente. O algoritmo proposto foi aplicado primeiro a um reservatório, considerando dois objetivos ligados á geração de energia, e a um subsistema do sistema elétrico brasileiro, composto por cinco reservatórios com cinco centrais hidroelétricas. Para este conjunto de reservatórios foi aplicada a análise multiobjetivo para quatro diferentes cenários, avaliando o desempenho do algoritmo para dois objetivos de geração de energia elétrica e, num dos cenários, avaliou-se a inclusão de um terceiro objetivo, ligado a navegabilidade de um trecho de rio entre dois reservatórios. Os resultados obtidos mostram que a metodologia proposta supera os problemas de perda de diversidade e convergência prematura encontrados na implementação do problema nas variáveis de decisão originais. As informações geradas pela otimização ilustram a utilidade no processo de tomada de decisão no planejamento da operação de sistemas de reservatórios. Os resultados mostram, igualmente, que se pode quantificar o custo de qualquer novo uso da água, em termos do custo de oportunidade, que pode ser medido pelo retorno financeiro da venda da energia produzida.
Abstract: An evolutionary multiobjective optimization approach, based on NSGA-II classic algorithm, for the study of multiple water usages in multiple interlinked reservoirs, including both power generation objectives and of navigability on the river, was proposed in this thesis. The algorithm was adapted in order to cope with specific problem feature. The main modification, which caused the major enhancement in the algorithm performance, is a new encoding scheme that allows the implicit handling of most of the constraints involved in the problem. Starting from classic formulation, three alternatives for constraints treatment were proposed culminating in an unconstrained and limited optimization model by using a new decision variable: monthly available volume fraction. The algorithm proposed was firstly applied to one reservoir system, considering two objectives linked to energy generation. Finally, the algorithm proposed was applied to a subsystem of the Brazilian electric system, composed of five reservoirs with five hydroelectric power stations. For this last case, a multiobjective analysis for four different scenarios was applied allowing the assessment of the algorithm's performance, related to energy generation objectives and, in another scenario, the inclusion of a third one, which involves the navigability on the river between two reservoirs. The obtained results showed that the proposed methodology overcomes the problems of diversity loss and premature convergence, problems encountered in the implementation of the original decision variables. The information generated by the optimization algorithm, demonstrated the usefulness in the making-decision process in planning the operation of reservoirs systems. The results showed that it is possible to quantify the cost of any new use of water, in terms of opportunity cost, which can be measured by financial return from the sallings of energy produced.
Subject: Engenharia elétrica
Algoritmos genéticos
language: Português
Publisher: Universidade Federal de Minas Gerais
Publisher Initials: UFMG
Rights: Acesso Aberto
URI: http://hdl.handle.net/1843/BUOS-9QEH7F
Issue Date: 18-Jul-2014
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