Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2018 |
| Autor(a) principal: |
OLIVEIRA, Victoria Yukie Matsunaga de
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| Orientador(a): |
AFFONSO, Carolina de Mattos
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| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Tese
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal do Pará
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
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| Departamento: |
Instituto de Tecnologia
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Área do conhecimento CNPq: |
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| Link de acesso: |
http://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/12077
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Resumo: |
Esta tese de doutorado propõe um novo algoritmo Cuckoo Search (CS) chamado Cuckoo-GRN (Cuckoo Search with Genetically Replaced Nests), que incorpora benefícios do algoritmo genético (GA) no algoritmo CS. O método proposto trata os ninhos abandonados do CS de maneira mais eficiente, substituindo-os geneticamente. Isto melhora significativamente o desempenho do algoritmo, estabelecendo o equilíbrio ideal entre a diversificação e a intensificação de busca. O novo algoritmo é utilizado para otimizar a localização e o dimensionamento de unidades de geração distribuída em um sistema de distribuição, a fim de minimizar as perdas de energia ativa, melhorando a estabilidade da tensão do sistema e o perfil de tensão. Alocações de uma ou mais unidades de geração distribuída são consideradas. O algoritmo proposto é extensivamente testado em funções matemáticas de benchmark, bem como nos sistemas de distribuição de 33 e 119 barras. Os resultados da simulação mostram que o Cuckoo-GRN pode levar a uma melhora substancial de desempenho em relação ao algoritmo CS original e a outras técnicas atualmente conhecidas na literatura, não apenas em termos de convergência, mas também de precisão da solução. |
