Otimização De Despacho Econômico Com Ponto De Válvula Usando Estratégia Evolutiva E Método Quase-Newton (original) (raw)
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Este artigo tem como objetivo fazer uma avaliação do algoritmo de otimização por nuvem de partículas na resolução do problema de despacho econômico de energia. Utiliza-se o algoritmo conhecido como SPSO cuja inicialização da velocidade e a atualização da mesma quando ocorre uma partícula fora do domínio são diferentes. Utiliza-se o estudo de caso com 20 geradores e diferentes configurações do PSO em termos de iterações e quantidade de partículas na nuvem. A comparação entre configurações é feita com base em análise de variância (ANOVA) e teste de Tukey. O melhor resultado é então comparado com o PSO canônico utilizando-se um teste-t. Finalmente, o algoritmo é comparado com um algoritmo genético encontrado na literatura. Os resultados são promissores e mostram como o SPSO é melhor do que os algoritmos considerados.
Método de Otimização por Enxame de Partículas Aplicado ao Despacho Econômico de Geradores
2020
The economic dispatch of generators has the objective of minimizing the cost of energy production, which is done by the best distribution of load among the available generating units and the minimization of transmission losses with some imposed restrictions. Several optimization methods can be used to solve economic dispatch problems, whether these are classical or heuristic methods. The optimization method used in this paper is ALPSO (Augmented Lagrangian Particle Swarm Optimization), an extended version of the classic PSO (Particle Swarm Optimization) method, with the addition of constraints. This method will be applied to obtain the economic dispatch in an electric power system and the results will be compared with the solution obtained by the classical method of gradients. Also, the performance of different PSO topologies will be compared against each other. The ALPSO method achieved similar results with easier implementation, when compared to gradient method. Resumo: O despacho...
Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente, 2019
With growing concern about environmental degradation, a planning power generation system that aims to minimize only the cost of generation is not an appropriate approach to this task. In this sense, the problem of Economic and Environmental Dispatch studied here aims to minimize two conflicting objectives: cost of generation and emission of pollutants in electric power generation thermoelectric systems. This work proposes an approach that incorporates uncertainties inherent to this problem and a robust optimization, investigating the best solutions for the worst case uncertainty scenario. A variation of the MOEA/D algorithm is employed and the results of the robust optimization are compared to those of the approach without the treatment of uncertainties. Given a set of promising solutions obtained for this problem, a multicriteria analysis of these solutions is also proposed, where decision support methods are used, in order to define a final action in a more adequate way. This methodology is applied to a 30-bar generation thermoelectric system with 6 generating units, highlighting both the potential of the proposed approach and the quality of the final solution indicated. Resumo: Com a crescente preocupação com a degradação ambiental, um planejamento de sistemas de geração de energia que visa minimizar apenas o custo de geração não representa uma abordagem adequada para esta tarefa. Nesse sentido, no problema de Despacho Econômico e Ambiental aqui estudado visa minimizar dois objetivos conflitantes: custo de geração e emissão de poluentes em sistemas termoelétricos de geração de energia elétrica. Este trabalho propõe uma abordagem que incorpora incertezas inerentes a este problema, propondo também uma otimização robusta, investigando-se as melhores soluções para o pior cenário de incertezas. Uma variação do algoritmo MOEA/D é empregada e os resultados da otimização rubusta são comparados aos da abordagem sem o tratamento de incertezas. Dado um conjunto de soluções promissoras obtido para este problema, é também proposta uma análise multicritério destas soluções, onde emprega-se métodos de auxílio à tomada de decisão, de modo a se definir uma ação final de maneira mais adequada. Essa metodologia é aplicada a um sistema termoelétrico de geração de 30 barras, com 6 unidades geradoras, a partir do qual destaca-se tanto o potencial da ferramenta proposta quanto a qualidade da solução final indicada. A energia elétrica ja há muito é considerada fator essencial à vida. Neste sentido, a busca por confiabilidade na produção e fornecimento de energia é cada vez mais exigida. No planejamento de sistemas de geração de energia visa-se atender à demanda ao menor custo de geração possível. Essa eficiência pode ser obtida através do Despacho Econômico (DE), que consiste em alocar a potência ativa a ser gerada entre as usinas, de modo a minimizar este custo, sujeito a restrições operacionais e de carga (Panta and Premrudeepreechacharn, 2007). Em sistemas termoelétricos de geração estão presentes elevadas emissões de poluentes provocadas pelo processo de geração, e devido à crescente preocupação com a degradação ambiental, um planejamento que visa minimizar apenas o custo de geração não configura uma abordagem adequada ao problema. Frente a isso, define-se o problema de Despacho Econômico e Ambiental (DEA), que visa minimizar simultaneamente dois objetivos conflitantes: o custo de geração (atrelado, principalmente, ao consumo de combustível necessário à usinas térmicas) e as emissões de poluentes.
This paper presents a parallel evolutionary meta-heuristic based on packs and on fundamental concepts of classical Evolutionary Strategies for solving the non-convex economic dispatch considering multi-fuels. The parallel processing contributes to decreasing the time processing and allowing a search more efficient for good solutions . The method was implemented on Java and makes use of JXTA package to connect computers in a peer-to-peer network. The algorithm has been validated using some test systems showing good comparative performance.
inf.utfsm.cl
This paper presents an algorithm Cultural Extended the problem of Economic Order. The Cultural Algorithm are five categories of knowledge. This work aims to demonstrate the application of historical knowledge, which aims to monitor the search and store the important events that occur in space, from the Regulatory knowledge, situational and regulatory / situational. The results show that the historical knowledge does not improve significantly the values of the functions goal, but has the ability to exploit the area of search. From this implementation, other categories of knowledge may be developed, such as Topographic Knowledge, which uses the historical knowledge.
Evolução Diferencial Otimizado por Lógica Nebulosa
Anais do 12. Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional, 2015
This work applies changes in the differential evolution algorithm via fuzzy logic, in order to reduce the computational effort in the identification process of a multivariable system. This work is carried out in two stages. In the first stage, the differential evolution algorithm is simulated several times to obtain the best values: cross rate, mutation rate and population size. This step is also determined the best model of representation of multivariable system that is used in the second stage. In the second stage, the modifications based on fuzzy logic are applied. These modifications adjust the values of cross rate and mutation rate, in real time. The results show that the modifications implemented improve the efficiency of the conventional differential evolution algorithm.
Resumo -Neste artigo, apresenta-se uma proposta baseada em Estratégias Evolutivas (EEs) para resolver o problema do despacho econômico (DE) com restrições de geração. As EEs são uma das metodologias de uma classe geral de algoritmos que emulam o modelo de seleção natural de Darwin, os quais são tipicamente denominados de Algoritmos Evolutivos. O desempenho do algoritmo proposto é testado usando-se alguns estudos de casos encontrados na atual literatura e comparado também com o desempenho de outros métodos relevantes, tais como a busca tabu melhorada, algoritmo genético e algoritmo genético atávico. Os resultados numéricos obtidos mostram que o algoritmo, embora simples, fornece soluções de boa qualidade e competitivas para o problema abordado.
Anais do XX Congresso Brasileiro de Engenharia Química, 2015
RESUMO-A destilação extrativa é um dos métodos mais usados para separar misturas azeotrópicas. Entretanto, é um processo que consome grande quantidade de energia e o uso de acoplamentos térmicos é uma alternativa para reduzir este consumo. Um procedimento de análise baseado no teor de solvente foi desenvolvido para a sequência termicamente acoplada a um retificador lateral da destilação extrativa. A partir do procedimento proposto, foi possível encontrar o ponto operacional ótimo da sequência estudada e obter resultados qualitativos das principais variáveis de decisão.
2000
UNICAMP jFEECjDSEE C.P. 6101 13081-970 Campinas SP RESUMO -Este trabalho apresenta uma nova abordagem para a resolução do problema de cálculo de fluxo de carga pelo método de Newton utilizando otimização de passo. A cada iteração obtém-se um fator que é multiplicado pelo vetor de correções das variáveis de estado de forma a minimizar uma função quadrática baseada nos mismatches de potência. O método proposto é testado para redes de pequeno e grande portes. Atenção especial é dada a redes mal-condicionadas e sobrecarregadas. Mesmo que não haja um ponto de operação factível (solução das equações de fluxo de carga), a utilização da otimização de passo fornece como resultado o estado mais próximo possível da região de operação factível da rede. Esse resultado admite uma interpretação importante do ponto de vista da operação de redes. O método proposto pode ser uma ferramenta particularmente útil para os métodos de análise de instabilidade e colapso de tensão. ABSTRACT -This paper presents a new approach to the Newton's power flow solution using step size optimization. At each iteration a scalar is computed and multiplied by the state variable update vector so as to minimize a power mismatch based quadratic function. Small and large systems are used in the simulations. Speeial attention is paid to ill-conditioned and overloaded systems. Even in the cases where there is no feasible operating point (solution af the power flow equations), step optimization provides meaningful and important results: they represent the c10sest possible point to the region of feasible operation. These results provided by the new formulation allow an important interpretation from the system operation standpoint. The proposed method can be an important tool for voltage instability and voltage collapse analysis methods.
Otimização De Rotas Na Cidade De Jaboticabal Utilizando O Método Evolutionary
Revista Interface Tecnológica, 2019
O presente artigo foi elaborado tendo como base um estudo para a otimização de rotas entre 19 estabelecimentos e duas entradas na cidade de Jaboticabal, no interior de São Paulo. Sua finalidade foi estudar as rotas e seus possíveis caminhos propondo uma melhoria para a mesma, identificando o melhor caminho. Para realização deste trabalho utilizou-se de pesquisa bibliográfica em livros e em artigos da internet e a resolução do problema proposto se deu por meio da planilha eletrônica Excel da Microsoft e da sua ferramenta Solver utilizando o método Evolucionário. Com a análise dos resultados foi possível observar qual o melhor caminho a ser escolhido. Como as empresas nos dias atuais necessitam de rapidez na distribuição logística, conclui-se que é fundamental a utilização de ferramentas computacionais como o Solver do Excel para a otimização das informações e auxílio na tomada de decisão, gerando assim menores custos para as empresas.