Otimização multicritério para roteirização de serviços de uma distribuidora de energia elétrica

• Ano de defesa: 2020
• Autor(a) principal: Cândido, Guilherme Valentim
• Orientador(a): Oliveira, Marina Lavorato de
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: PUC-Campinas
• Palavras-chave em Português: Otimização Combinatória; Distribuição de Energia Elétrica; Busca Tabu; Problemas de roteirização; Métodos Heurísticos; AHP; PROMETHEE II; Combinatorial Optimization; Eletric Distribution; Tabu Search; Routing problem; Heuristic Methods
• Link de acesso: http://repositorio.sis.puc-campinas.edu.br/xmlui/handle/123456789/15063

A tarefa diária de priorização de serviços de campo de um distribuidora de energia elétrica bem como a utilização ótima das equipes é um desafio real e muito complexo. Variáveis subjetivas e qualitativas dificultam a priorização e uma visão global de roteiros de despacho. Este trabalho propõe o desenvolvimento de um algoritmo para resolução de um problema de otimização combinatória multicritério que trata da roteirização de serviços comerciais e emergenciais de uma distribuidora de energia elétrica. Para caraterização do problema, foram levantados sete critérios principais selecionados de forma a caracterizar de forma abrangente todos os aspectos relacionados tanto a desligamentos emergenciais involuntários na rede de energia como também serviços comerciais definidos em regulação específica do setor. Para avaliação de criticidade e priorização, foram utilizados os métodos decisórios AHP e PROMETHEE II associados a pesquisas anônimas realizadas junto a agentes do setor e da academia que exprimem as experiências individuais e percepções de priorização. Em um primeiro modelo, foi desenvolvido um algoritmo auxiliar responsável pela otimização de distâncias percorridas pelos veículos em diferentes cenários de despacho. Para isto, foram utilizadas de forma combinada a heurística de Busca do Vizinho mais Próximo acoplada à heurística de Gillet e Miller. Em seguida, para resolução do problema multicritério, fez-se uso da lógica de separação em grupos a partir da heurística de Gillet e Miller juntamente com a meta-heurística Busca Tabu, resultando em uma uma meta-heurística com recursos de um método multicritério híbrido. Esta simulação multicritério compõe o segundo modelo. Os resultados obtidos derivam de simulações em ambos modelos, de otimização de distância e do custo global de atendimento (representado pela função objetivo muti-critério), cenários de despacho variando quantidade de notas de serviço a serem atendidas, assim como equipes disponíveis para roteamento. Somado a isto, são realizadas simulações cruzadas entre modelos, para identificação do impacto de um resultado de uma otimização por distância em um modelo de otimização multicritério e vice-versa.