Modelo matemático para otimização multiobjetivo do despacho econômico ambiental de usinas térmicas usando o NSGA-II (original) (raw)
Related papers
Anais do 14º Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente, 2019
The reconfiguration problem has the objective of finding the best radial topology in a Radial Distribution System (RDS) in order to, among other possible objectives, minimize the active power losses. This work proposes a new approach for the multiobjective reconfiguration of this type of network. The multiobjective reconfiguration in RDS's presents itself as a problem of combinatorial complexity, with numerous restrictions and diverse solutions. The reconfiguration technique is one of the most used because it is low cost, compared to other approaches to reduce technical losses. The proposed approach was tested using the NSGA-II multi objective Evolutionary Algorithm (AE) (Elitist Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm). The approach proposed here was able to treat the infeasible solutions, specific to AE's, in the systems tested (33, 84 and 136 bars). It can be verified the efficiency and robustness of the methodology even for medium systems Resumo: O problema de reconfiguração tem por objetivo encontrar a melhor topologia radial em um Sistema de Distribuição Radial (SDR), de modo a, dentre outros possíveis objetivos, minimizar as perdas de potência ativas. Este trabalho propõe uma nova abordagem para a reconfiguração multiobjetivo deste tipo de rede. A reconfiguração multiobjetivo em SDR's apresenta-se como um problema de complexidade combinatória, com inúmeras restrições e soluções diversas. A técnica de reconfiguraçãoé uma das mais utilizadas por ser de baixo custo, frente a outras abordagens de redução de perdas técnicas. A abordagem proposta foi testada utilizando o Algoritmo Evolutivo (AE) multiobjetivo NSGA-II (Elitist Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm). A abordagem aqui proposta foi capaz de tratar as soluções infactíveis, próprias de AE's, nos sistemas testados (33, 84 e 136 barras). Pode-se constatar a eficiência e robustez da metodologia mesmo para sistemas de médio porte.
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.
2017
Resumo. Este trabalho propõe um método determinístico de otimização que envolve um método de reescalamento não-linear, técnicas de correção de inércia, métodos de suavização de funções e de restrições canalizadas progressivas para resolução do Problema Multiobjetivo de Despacho Econômico e Ambiental com Pontos de carregamento de Válvula (PMDEA-PV). O PMDEA-PVé formulado como um problema multiobjetivo, não-linear, não-convexo e não-diferenciável e devido a essas dificuldades, normalmente,é resolvido utilizando de abordagens heurísticas. A técnica de suavizaçãoé utilizada neste trabalho para lidar com a não-diferenciabilidade, enquanto a estratégia de correção de inércia para gerar apenas direções de descida para o método de reescalamento não-linear; o método de restrições canalizadas progressivas trata a natureza multiobjetivo do problema e por fim, o método de reescalamento não-linearé usado para resolver os subproblemas gerados a partir da estratégia anterior. O método propostoé aplicado em dois sistemas teste, de 3 e 10 geradores e os resultados são comparados com os obtidos pelo método heurístico de otimização: Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA-II), mostrando sua eficiência. Palavras-chave. Reescalamento não-linear, Suavização Hiperbólica, Restrições Canalizadas Progressivas , Problema multiobjetivo, Despacho Econômico, Despacho Ambiental. 1 Introdução O PMDEA-PV tem por objetivo minimizar o custo dos combustíveis e a emissão de poluentes na geração termoelétrica de energia, enquanto satisfaz as restrições operacionais
2016
Durante os anos dedicados à este trabalho recebi auxílios relacionado tanto à questões técnicas como também pessoais. Portanto gostaria de aproveitar a oportunidade e agradecer a todas as pessoas que contribuíram de alguma forma. Para algumas delas destaco meus agradecimentos. Ao Prof. Erlon Cristian Finardi, exemplar professor, pesquisador e orientador, pela oportunidade oferecida, ensinamentos, amizade, paciência e constante apoio durante todo o trabalho. À Prof a. Claudia Alejandra Sagastizábal pelas importantes sugestões e contribuições durante toda a execução do trabalho, e especialmente por ter aceitado ser a relatora do trabalho e por toda a ajuda cedida na realização do doutorado sanduíche. Ao Prof. Antonio Frangioni por ter supervisionado o doutorado sanduíche e contribuído imensamente com as ideias e execuções dos estudos elaborados. Aos demais membros da banca avaliadora pela disposição e sugestões para a versão final deste trabalho: ao Prof. André Luiz Diniz Souto Lima, pela valorosa conversa e sugestões; ao Prof. Fabrício Yutaka Kuwabata Takigawa, pela minuciosa correção e discussões; ao Prof. Rafael Nilson Rodrigues pelos comentários e contribuições; e ao Prof. Eduardo Camponogara pelas sugestões. Também ao Prof. Antonio José Alves Simões Costa pelas contribuições na etapa de qualificação deste trabalho. Ao Prof. Edson Luiz da Silva, pelo incentivo, ensinamentos e discussões durante o período de pós-graduação. Aos demais professores do LabPlan e do Laboratório de Sistemas de Potência (Labspot) pela dedicação à docência e conhecimentos transmitidos contribuindo para a minha formação. Destaco TODAS as amizades dos colegas de laboratório e do programa de pós-graduação realizadas nesse período. Assim como os demais amigos de longa data que sempre me auxiliaram e apoiaram. À minha família, cuja orientação e educação criaram condições para eu chegar até aqui. Ao meu pai, Moacir Jovino Scuzziato, minha mãe, Miriam Salete Reolon Scuzziato, e meus irmãos Robson Reolon Scuzziato e Vinicius Reolon Scuzziato, pelo incentivo, apoio e carinho. Agradecimento especial a minha companheira, melhor amiga e parceira amada, Michelle Menezes Rampinelli, pelo carinho, paciência e todo suporte para tornar esse período de trabalho ainda melhor. Finalmente, agradeço ao Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) pelo suporte financeiro concedido para realização deste trabalho. Palavras chave: Sistemas hidrotérmicos, programação diária da operação eletroenergética, alocação de unidades geradoras, otimização estocástica de dois estágios, relaxação Lagrangiana, métodos de decomposição
C.Q.D.– Revista Eletrônica Paulista de Matemática
A modelagem matemática de um problema de despacho térmico e eólico e sua influência na redução da emissão de CO 2 The mathematic modeling of a dispatch problem thermal and wind energy and its influence in reduction in CO 2 emissions Resumo A produção de energia eólica tem se destacado no Brasil e mostrado grande importância na questão ambiental, pois auxilia na redução da emissão de CO 2 e de outros poluentes na atmosfera provenientes de outras fontes de energia. O objetivo desse trabalhoé mostrar como a utilização da produção de energia eólica reduz significativamente os danos ambientais e os custos operacionais de geração de energia. A modelagem matemática de otimização multiobjetivo será explorada na resolução de um despacho térmico e eólico através do método de soluções de restrições canalizadas progressivas e de técnicas de Programação por metas. As soluções dos subproblemas gerados por estes métodos serão determinadas através de pacotes computacionais e serão apresentados os resultados de dois casos distintos de produção de energia, mostrando a influência da energia eólica na geração demandada e no impacto ambiental.
Otimizacao Multiobjetivo Aplicada a Eficiencia Energetica de Torres de Resfriamento Marcelo Lizarazu
dissertação de mestrado, 2016
As torres de resfriamento são equipamentos largamente utilizados em refinarias de petróleo, usinas geradoras de eletricidade e em grandes edifícios comerciais. A função da torre de resfriamento é recuperar parte do calor rejeitado pelos equipamentos responsáveis pela refrigeração de ambientes e/ou processos. Nesta dissertação, as torres de resfriamento são utilizadas em conjunto com chillers de compressão. A crescente preocupação ambiental e o atual cenário de escassez de recursos hídricos e energéticos levam à adoção de ações para obter-se a máxima eficiência energética de equipamentos e processos industriais, o que justifica a implementação de técnicas de inteligência computacional na determinação da melhor condição operacional de um processo. É neste contexto que este trabalho propõe a utilização de algoritmos de otimização multiobjetivo na determinação dos setpoints ótimos de operação de um sistema de resfriamento baseado em torre de resfriamento e chillers de compressão. A otimização multiobjetivo aqui proposta proporciona o melhor compromisso entre dois objetivos conflitantes: maximização da efetividade da troca térmica realizada na torre de resfriamento e minimização do consumo energético global do sistema de resfriamento considerado. As soluções obtidas levam em consideração as restrições operacionais dos equipamentos, de modo a garantir a operação segura do sistema de resfriamento. Neste trabalho são implementados os algoritmos NSGA-II, SPEA2, Micro-GA, MOPSO e MO-TRIBES. Os três primeiros utilizam técnicas evolucionárias, enquanto os demais utilizam técnicas baseadas em inteligência de enxame. Os resultados obtidos pelos algoritmos são comparados sob diferentes cenários e modelagens para os equipamentos do sistema de resfriamento, permitindo eleger o melhor algoritmo para a aplicação proposta. Palavras-chave: Torre de resfriamento. Chiller de compressão. Otimização multiobjetivo. Algoritmos evolucionários. Inteligência de enxame.
Métodos de pontos interiores/exteriores e o problema multiobjetivo de despacho econômico e ambiental
2015
Resumo. Neste trabalho um método híbrido envolvendo métodos de pontos interiores/ exteriores, procedimento previsor-corretor, estratégia de correção de inércia, técnica da suavização hiperbólica e método ε-restrito canalizadoé aplicadoà resolução do problema multiobjetivo de despacho econômico e ambiental, com pontos de carregamento de válvula (PMDEA-PV). O PMDEA-PVé formulado envolvendo a minimização do custo de geração de energia termoelétrica e a emissão de poluentes, dois objetivos conflitantes, sujeitos ao atendimento da demanda e aos limites de operação do sistema. A função objetivo relativa ao custoé modelada incluindo os pontos de carregamento de válvula, cujos termos modulares tornam-a não-diferenciável e não convexa. Uma variação da técnica de otimização multiobjetivo ε-restritoé proposta, denominada de método ε-restrito canalizado, a qual foi utilizada na resolução do problema. Os métodos implementados em linguagem Matlab 2011a foram aplicados em dois casos teste, de 6 e 10 geradores, demonstrando eficiência nos resultados obtidos quando comparados a outros encontrados na literatura. Palavras-chave. Problema multiobjetivo de despacho econômico e ambiental, Métodos de pontos interiores/exteriores, Estratégia da suavização hiperbólica, Método ε-restrito canalizado.
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.