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dc.contributor.advisor1Silva Junior, Ivo Chaves da-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4771513T6pt_BR
dc.contributor.advisor-co1Oliveira, Leonardo Willer de-
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4711128E4pt_BR
dc.contributor.referee1Belati, Edmarcio Antonio-
dc.contributor.referee1Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4701563P4pt_BR
dc.contributor.referee2Dias, Bruno Henriques-
dc.contributor.referee2Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4771280H1pt_BR
dc.creatorOliveira, Layon Mescolin de-
dc.creator.Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4334209T2pt_BR
dc.date.accessioned2019-05-08T15:32:24Z-
dc.date.available2019-05-06-
dc.date.available2019-05-08T15:32:24Z-
dc.date.issued2019-02-26-
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/9951-
dc.description.abstractThe daily operation schedule of thermoelectric systems is related to the following set: economic power dispatch and thermoelectric operational decision making optimization. Both factors must be taken into account to minimize operating costs whereas taking into account operational and systemic constraints. The daily operation schedule optimization is hard to solve due to characteristics of mixed integer non-linear programming (MINLP) optimization problem such as: non-convex solution region, antagonism between decisions and high number of combinations. This research used a hybrid computational algorithm through the combination of the stochastic algorithm based on the trigonometric functions sine and cosine, developed by Mirjalili (2016), combined with heuristic information in the form of priority lists. The Sine Cosine Algorithm (SCA) has characteristics of local and global search, ultimately resulting in the achievement of better results for systems with larger search space. The algorithm based on priority lists was used to ensure that all constraints related to the Thermal Unit Commitment (TUC) were met. The proposed algorithm was applied in five different systems made from four to forty thermoelectric generating units, considering a planning horizon from eight to twenty four hours. Among the analyzed systems, the interaction between thermoelectric generation and renewable generating sources was also approached, in addition to the impacts of wind generation to the Unit Commitment (UC) problem. The resulting plans obtained from the methodology were compared to the ones found in the specialized literature, showing themselves to be the best solutions for most of the systems.pt_BR
dc.description.resumoA programação diária da operação de sistemas termoelétricos refere-se ao conjunto dos fatores: despacho econômico de potência e otimização das tomadas de decisões de operações de usinas termoelétricas. Esses fatores devem ser considerados para minimizar os custos de operação atendendo às restrições operativas e sistêmicas. A otimização da programação diária da operação é de difícil solução devido as características dos problemas de programação não lineares inteiros mistos (PNLIM), como: região de solução não convexa, antagonismo entre decisões e elevado número de combinações. Nesta pesquisa utilizou-se um algoritmo computacional híbrido através da combinação do algoritmo estocástico baseado nas funções trigonométricas seno e cosseno, desenvolvido por Mirjalili (2016), e de informações heurísticas através de listas de prioridade. O Sine Cosine Algorithm (SCA) possui características distintas de busca local e global que permitem melhores resultados em sistemas de grande espaço de busca. O algoritmo baseado em lista de prioridades foi utilizado para garantir que todas as restrições relacionadas ao Thermal Unit Commitment (TUC) fossem respeitadas. O algoritmo proposto foi aplicado em cinco diferentes sistemas compostos de quatro a quarenta unidades termoelétricas de geração em horizontes de planejamento de oito à vinte e quatro horas. Dentre os sistemas analisados foram abordados ainda a interação da geração termoelétrica junto a fontes renováveis de geração, e os impactos da incerteza de geração eólica ao problema de Unit Commitment (UC). Os planejamentos resultantes da aplicação da metodologia foram comparados aos encontrados na literatura especializada, e apresentaram, na maioria dos sistemas, as melhores soluções.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentFaculdade de Engenhariapt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-graduação em Engenharia Elétricapt_BR
dc.publisher.initialsUFJFpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectPlanejamento da operaçãopt_BR
dc.subjectTermoelétricopt_BR
dc.subjectUnit commitmentpt_BR
dc.subjectOtimizaçãopt_BR
dc.subjectAlgoritmo seno cossenopt_BR
dc.subjectLista de prioridadespt_BR
dc.subjectOperation planningpt_BR
dc.subjectThermoelectricpt_BR
dc.subjectUnit commitmentpt_BR
dc.subjectOptimizationpt_BR
dc.subjectSine cosine algorithmpt_BR
dc.subjectPriority listspt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICApt_BR
dc.titleProgramação diária da operação de sistemas termoelétricos de geração via otimização seno-cosseno híbridopt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
Appears in Collections:Mestrado em Engenharia Elétrica (Dissertações)



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