Optimização de centrais fotovoltaicas por algoritmo genético multi-objectivo contemplando topografia
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2015 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/10451/22279 |
Resumo: | Tese de mestrado integrado, Engenharia da Energia e do Ambiente, Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2015 |
id |
RCAP_38ef52fe48f68590870e8722c5308438 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:repositorio.ul.pt:10451/22279 |
network_acronym_str |
RCAP |
network_name_str |
Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) |
repository_id_str |
7160 |
spelling |
Optimização de centrais fotovoltaicas por algoritmo genético multi-objectivo contemplando topografiaEnergia fotovoltaicaAlgoritmo genético multi-objectivoOptimizaçãoTeses de mestrado - 2015Departamento de Engenharia Geográfica, Geofísica e EnergiaTese de mestrado integrado, Engenharia da Energia e do Ambiente, Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2015Esta dissertação foca-se na implementação de um algoritmo genético multi-objetivo para a optimização da disposição dos módulos de uma central fotovoltaica, ponderando as diferentes inclinações e orientações de módulos de um determinado parque e optimizando os custos da produção eletrica. O trabalho realizado é uma consequência do publicado por David Pera [1] e que demonstra que nem sempre uma aplicação convencional dos módulos é a solução mais viável sendo que muitas vezes se reflete num aumento de custos devido à terraplanagem, necessária à sua implementação. Foi portanto criado um algoritmo de cálculo de energia produzida e implementado o algoritmo genético para diversos casos de terrenos, que permitiram observar a vantagem da aplicação de um método de otimização, assim como a não alteração de terrenos para implementação de parques. De acordo com os resultados finais, podemos concluir que a implementação de um parque através de um algoritmo multi-objetivo é uma alternativa viável à aplicação de terraplanagem, permitindo uma clara diminuição dos custos de implementação assim como uma otimização da produção.This dissertation focus on the implementation of a Multi-Objective Genetic Algorithm that will give diferent inclinations and orientations to the modules of a park and calculate the costs and production tending to optimize the same. The work developed is a consequence of David Pera’s,et al [1] work and shows that the convencional way of display sometimes isn’t the best way and proves many times an increase in the costs resulting of the earth-moving required to it’s implementation. So an algorithm of energy calculation was created and implemented in the Genétic Algorithm to several terrain displays so that we can observe the advantage of the application of an optimization metod, aswell as the non-modification of the terrain. Acording to the final results, we can conclude that the implementation of a park using the Multi-Objective Genetic Algorithm is a viable alternative to the earth-moving tecnic, allowing a clear reduction in the costs of implementation aswell as a increase in production.Brito, Miguel CentenoPera, David Miguel RodriguesRepositório da Universidade de LisboaOliveira, Daniel Filipe Mendonça2016-01-12T11:45:12Z201520152015-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10451/22279TID:201282631porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-11-08T16:09:19Zoai:repositorio.ul.pt:10451/22279Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T21:39:53.769912Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse |
dc.title.none.fl_str_mv |
Optimização de centrais fotovoltaicas por algoritmo genético multi-objectivo contemplando topografia |
title |
Optimização de centrais fotovoltaicas por algoritmo genético multi-objectivo contemplando topografia |
spellingShingle |
Optimização de centrais fotovoltaicas por algoritmo genético multi-objectivo contemplando topografia Oliveira, Daniel Filipe Mendonça Energia fotovoltaica Algoritmo genético multi-objectivo Optimização Teses de mestrado - 2015 Departamento de Engenharia Geográfica, Geofísica e Energia |
title_short |
Optimização de centrais fotovoltaicas por algoritmo genético multi-objectivo contemplando topografia |
title_full |
Optimização de centrais fotovoltaicas por algoritmo genético multi-objectivo contemplando topografia |
title_fullStr |
Optimização de centrais fotovoltaicas por algoritmo genético multi-objectivo contemplando topografia |
title_full_unstemmed |
Optimização de centrais fotovoltaicas por algoritmo genético multi-objectivo contemplando topografia |
title_sort |
Optimização de centrais fotovoltaicas por algoritmo genético multi-objectivo contemplando topografia |
author |
Oliveira, Daniel Filipe Mendonça |
author_facet |
Oliveira, Daniel Filipe Mendonça |
author_role |
author |
dc.contributor.none.fl_str_mv |
Brito, Miguel Centeno Pera, David Miguel Rodrigues Repositório da Universidade de Lisboa |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Oliveira, Daniel Filipe Mendonça |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Energia fotovoltaica Algoritmo genético multi-objectivo Optimização Teses de mestrado - 2015 Departamento de Engenharia Geográfica, Geofísica e Energia |
topic |
Energia fotovoltaica Algoritmo genético multi-objectivo Optimização Teses de mestrado - 2015 Departamento de Engenharia Geográfica, Geofísica e Energia |
description |
Tese de mestrado integrado, Engenharia da Energia e do Ambiente, Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2015 |
publishDate |
2015 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2015 2015 2015-01-01T00:00:00Z 2016-01-12T11:45:12Z |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/masterThesis |
format |
masterThesis |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
http://hdl.handle.net/10451/22279 TID:201282631 |
url |
http://hdl.handle.net/10451/22279 |
identifier_str_mv |
TID:201282631 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação instacron:RCAAP |
instname_str |
Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação |
instacron_str |
RCAAP |
institution |
RCAAP |
reponame_str |
Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) |
collection |
Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) |
repository.name.fl_str_mv |
Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação |
repository.mail.fl_str_mv |
|
_version_ |
1799134306238464000 |