Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
1999 |
| Autor(a) principal: |
Asano, Patrícia Teixeira Leite |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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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://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18133/tde-06062024-153224/
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Resumo: |
O Planejamento da Operação dos Sistemas Hidrotérmicos de Potência vem sendo formulado através de modelos de otimização e simulação. Estes métodos apresentam imperfeições enerentes, susceptíveis de aperfeiçoamento, uma vez que lidam com problemas não-lineares bastante complexos e de difíceis soluções. Algumas abordagens baseiam-se na programação dinâmica ou em técnicas de programação não-linear, que apresentam deficiências de convergência, simplificação da formulação original do problema, ou dificuldades devido à complexidade da função objetivo. Com a finalidade de encontrar métodos mais eficazes para solução do problema, este trabalho propõem métodos de Inteligência Artificial que possam superar as deficiências encontradas nas abordagens tradicionais. A abordagem proposta, utilizando técnicas de Algoritmos Genéticos, foi aplicada em vários testes com usinas hidroelétricas pertencentes ao Sistema Brasileiro. Os testes procuram reproduzir as mesmas situações encontradas nos estudos e ações do Planejamento da Operação de Sistemas Hidrotérmicos de Potência, visando determinar o cronograma ótimo de operação. Os resultados foram comparados com outros obtidos através da técnica tradicional de programação não-linear, já exaustivamente testada |
