Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2010 |
| Autor(a) principal: |
Nóbrega Neto, Otoni |
| Orientador(a): |
Ribeiro Barbosa de Aquino, Ronaldo |
| 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 de Pernambuco
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/4916
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Resumo: |
Este trabalho tem como objetivo o desenvolvimento e a aplicação de ferramentas de Inteligência Artificial como Redes Neurais Artificiais, Algoritmos Genéticos e Regras Heurísticas para solucionar problemas de planejamento da operação energética de sistemas de geração de energia elétrica compreendendo hidrelétricas, termelétricas, e parque eólico. A formulação escolhida para solucionar o problema agrega a operação dos reservatórios das hidrelétricas dando como dados de referência ao problema os volumes iniciais e os volumes finais. Esta formulação envolve problemas de grande porte, cujo tamanho varia de acordo com o horizonte de estudo e o detalhamento do sistema gerador. As Rede Neurais Artificiais recorrentes são conhecidas como eficientes ferramentas de otimização para solucionar problemas de programação linear e quadrática, além de apresentar um grande potencial para implementação em hardware do tipo Very- Large-Scale Integration, na qual pode ser mais eficiente do que as técnicas tradicionais de otimização. Os Algoritmos Genéticos também formam outras ferramentas de otimização que vêm sendo estudadas nos últimos anos. Além dessas duas ferramentas podem ser produzidas regras heurísticas para acelerar e melhorar a convergência destes métodos. As técnicas de Inteligência Artificial implementadas foram aplicadas ao despacho econômico de geração do sistema interligado CHESF-ELETRONORTE, para o qual foram obtidos a solução otimizada da operação, os custos marginais de geração e o valor da água associado com cada hidrelétrica |
