Regras de operação para sistemas hidroelétricos com previsão por redes neurais

• Ano de defesa: 2004
• Autor(a) principal: Sacchi, Rodrigo
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Hydropower systems; Neural networks; Operation policies; Optimization; Otimização; Planejamento de curto prazo; Políticas de operação; Redes neurais; Short term planning; Simulação da operação; Simulation of the operation; Sistemas hidroelétricos
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18133/tde-14042016-144548/

Este trabalho de pesquisa está relacionado com a aplicação de técnicas de Redes Neurais Artificiais (RNA\'s) na obtenção de políticas de operação conjunta de usinas hidroelétricas (UH\'s). O comportamento ótimo das usinas hidroelétricas depende tanto da posição relativa de cada UH ao longo da cascata como da relação entre elas. O propósito principal deste trabalho é de aplicar a rede de mapa auto-organizável (SOM) de Kohonen com modelos de sistemas dinâmicos, no aprendizado destas relações, objetivando seu uso para simular a operação ótima de um sistema hidroelétrico real. Este modelo é uma versão não-supervisionada do modelo NARX sendo chamado de modelo ou rede NARX Auto-Organizável (SONARX), capaz de processar padrões espaço-temporais. Desta maneira, um algoritmo de programação não-linear, especialmente desenvolvido para a realização da operação determinística de sistemas hidrotérmicos de potência, é utilizado para otimizar a operação deste conjunto de usinas, considerando-se várias condições hidrológicas distintas e, tendo como função objetivo a minimização do custo com complementação térmica. Em seguida, os resultados desta otimização são então processados e utilizados no treinamento da rede SONARX; ela irá captar os comportamentos relativos de cada uma das UH\'s, trabalhando com afluências futuras que ela mesma irá prever. De forma geral, a partir dos resultados obtidos com um subsistema do sistema sudeste brasileiro, pode-se concluir que a rede SONARX conseguiu assimilar o comportamento ótimo da operação do sistema teste. Os testes mostraram que o previsor neural possui uma forte tendência em seguir os resultados da otimização determinística, otimizando o uso dos recursos hídricos disponíveis para geração de energia elétrica. Posteriormente, a rede neural com função de base radial (RBF) foi aplicada na interpolação das previsões feitas pela rede SONARX, uma vez que este tipo de rede é indicado para esta tarefa. Neste contexto, os centros das funções de base, da rede RBF, passam a ser definidos pela rede SONARX, mitigando o erro inerente a este tipo de modelagem baseada na técnica de MATQV.