Bioeconomia: Diversidade e Riqueza para o Desenvolvimento Sustentável
21 a 25 de outubro de 2019
Trabalho 12816
| Instituição | Universidade Federal de Viçosa |
|---|---|
| Nível | Graduação |
| Modalidade | Pesquisa |
| Área de conhecimento | Ciências Exatas e Tecnológicas |
| Área temática | Ciências Exatas e da Terra |
| Setor | Instituto de Ciências Exatas e Tecnológicas |
| Bolsa | PIBIC/CNPq |
| Conclusão de bolsa | Sim |
| Apoio financeiro | CNPq |
| Primeiro autor | Daniel Freitas Martins |
| Orientador | MARCUS HENRIQUE SOARES MENDES |
| Título | Computação evolucionária aplicada ao problema do despacho econômico de energia elétrica com zonas de operação proibidas e incertezas |
| Resumo | Problemas do mundo real estão sujeitos a incertezas de diversos tipos. Consequentemente, ao resolver um problema de otimização associado a um problema do mundo real, deve-se levar em consideração tais incertezas para que a solução obtida seja possível de ser implementada na prática. De fato, há uma possibilidade de que a atuação de uma pequena incerteza sobre uma solução nominal (i.e. não considera incertezas) ótima obtida para um problema real se torne completamente sem sentido na prática. Diante deste contexto, neste trabalho é proposto um algoritmo híbrido que utiliza implementações das meta-heurísticas Genetic Algorithm (GA) e Simulated Annealing (SA), com a finalidade de resolver de forma robusta o Problema do Despacho Econômico de Energia Elétrica com Zonas de Operação Proibidas e Incertezas (PDEEEZOPI). As incertezas consideradas foram as incertezas paramétricas com atuação de até 1% e o pior caso foi analisado para diferentes amostras. Problemas de benchmark foram utilizados para medir o desempenho do algoritmo proposto. Além disso, um ambiente de testes foi desenvolvido para permitir a configuração dos parâmetros e visualização dos resultados de forma eficiente. O algoritmo proposto, denominado HEA-GA-SA, se mostrou eficaz para resolver este problema. A melhor solução nominal encontrada pelo HEA-GA-SA possui um custo total de 32506.22 $/hora. Essa solução foi comparada com duas outras encontradas na literatura, cujos custos são 32506.14 $/hora e 32506.34 $/hora, sendo que a primeira atribui, para duas unidades geradoras do sistema, potências situadas nos limites de alguma de suas Zonas de Operação Proibidas (ZOPs), o que não deve ser permitido. Os resultados mostraram que todas as soluções nominais ótimas, na presença de incertezas, se tornaram infactíveis, violando alguma das restrições impostas ao problema, como as ZOPs ou os intervalos das potências em que cada gerador pode atuar. Observou-se também que a presença de ZOPs torna o problema mais difícil e vulnerável à atuação de incertezas. Duas métricas de robustez foram analisadas. A primeira considera que as perdas de transmissão possuem um impacto elevado no sistema. A segunda leva em consideração situações não modeladas e as dificuldades inerentes para a implantação da solução. Utilizando 30 amostras de incertezas ao nível de 1% de atuação, a melhor solução obtida para a primeira métrica tem um custo total de 32527.34 $/hora, enquanto que para a segunda métrica a melhor solução possui um custo total de 32537.64 $/hora. As soluções robustas encontradas, apesar de terem custos mais elevados do que os custos das soluções nominais, garantem que as soluções não se tornem inviáveis na presença de tais incertezas, possibilitando que estas sejam implantadas no mundo real. |
| Palavras-chave | problema do despacho econômico de energia elétrica com zonas de operação proibidas, incertezas, computação evolucionária |
| Apresentações |
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