Algoritmos genéticos e variantes na solução de problemas de configuração de redes de distribuição

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Bento,E. P.
Data de Publicação: 2008
Outros Autores: Kagan,N.
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Sba: Controle & Automação Sociedade Brasileira de Automatica
Texto Completo: http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0103-17592008000300006
Resumo: Este artigo apresenta uma metodologia para resolução de problemas de configuração de redes de distribuição, com aplicação à minimização de perdas elétricas. O método utiliza um Algoritmo Genético (AG) básico e algumas de suas variantes para seus operadores genéticos: Seleção, Cruzamento e Mutação. O emprego do AG possibilita a análise de redes reais, sem necessidade de simplificações ou aproximações, o que permite a obtenção de soluções otimizadas em tempos de execução compatíveis para aplicações em atividades de planejamento da expansão e da operação. As variantes do AG permitem melhorar a robustez dos resultados e reduzir os tempos de execução, compatíveis com a aplicação em redes de distribuição. A metodologia proposta é aplicada, inicialmente, a uma rede de distribuição hipotética, onde é conhecida a configuração de perdas mínimas. Diversas alternativas de parametrizações do AG são efetuadas, o que permite a comparação do desempenho de cada alternativa. As melhores alternativas são aplicadas na resolução de uma rede real, mostrando o grande potencial do modelo.
id SBA-2_7cf1461960aedceaff5a6c8ccd96e1b8
oai_identifier_str oai:scielo:S0103-17592008000300006
network_acronym_str SBA-2
network_name_str Sba: Controle & Automação Sociedade Brasileira de Automatica
repository_id_str
spelling Algoritmos genéticos e variantes na solução de problemas de configuração de redes de distribuiçãoMinimização de perdas elétricas em redes de distribuiçãoOtimizaçãoAlgoritmos GenéticosEste artigo apresenta uma metodologia para resolução de problemas de configuração de redes de distribuição, com aplicação à minimização de perdas elétricas. O método utiliza um Algoritmo Genético (AG) básico e algumas de suas variantes para seus operadores genéticos: Seleção, Cruzamento e Mutação. O emprego do AG possibilita a análise de redes reais, sem necessidade de simplificações ou aproximações, o que permite a obtenção de soluções otimizadas em tempos de execução compatíveis para aplicações em atividades de planejamento da expansão e da operação. As variantes do AG permitem melhorar a robustez dos resultados e reduzir os tempos de execução, compatíveis com a aplicação em redes de distribuição. A metodologia proposta é aplicada, inicialmente, a uma rede de distribuição hipotética, onde é conhecida a configuração de perdas mínimas. Diversas alternativas de parametrizações do AG são efetuadas, o que permite a comparação do desempenho de cada alternativa. As melhores alternativas são aplicadas na resolução de uma rede real, mostrando o grande potencial do modelo.Sociedade Brasileira de Automática2008-09-01info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersiontext/htmlhttp://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0103-17592008000300006Sba: Controle & Automação Sociedade Brasileira de Automatica v.19 n.3 2008reponame:Sba: Controle & Automação Sociedade Brasileira de Automaticainstname:Sociedade Brasileira de Automática (SBA)instacron:SBA10.1590/S0103-17592008000300006info:eu-repo/semantics/openAccessBento,E. P.Kagan,N.por2008-10-29T00:00:00Zoai:scielo:S0103-17592008000300006Revistahttps://www.sba.org.br/revista/PUBhttps://old.scielo.br/oai/scielo-oai.php||revista_sba@fee.unicamp.br1807-03450103-1759opendoar:2008-10-29T00:00Sba: Controle & Automação Sociedade Brasileira de Automatica - Sociedade Brasileira de Automática (SBA)false
dc.title.none.fl_str_mv Algoritmos genéticos e variantes na solução de problemas de configuração de redes de distribuição
title Algoritmos genéticos e variantes na solução de problemas de configuração de redes de distribuição
spellingShingle Algoritmos genéticos e variantes na solução de problemas de configuração de redes de distribuição
Bento,E. P.
Minimização de perdas elétricas em redes de distribuição
Otimização
Algoritmos Genéticos
title_short Algoritmos genéticos e variantes na solução de problemas de configuração de redes de distribuição
title_full Algoritmos genéticos e variantes na solução de problemas de configuração de redes de distribuição
title_fullStr Algoritmos genéticos e variantes na solução de problemas de configuração de redes de distribuição
title_full_unstemmed Algoritmos genéticos e variantes na solução de problemas de configuração de redes de distribuição
title_sort Algoritmos genéticos e variantes na solução de problemas de configuração de redes de distribuição
author Bento,E. P.
author_facet Bento,E. P.
Kagan,N.
author_role author
author2 Kagan,N.
author2_role author
dc.contributor.author.fl_str_mv Bento,E. P.
Kagan,N.
dc.subject.por.fl_str_mv Minimização de perdas elétricas em redes de distribuição
Otimização
Algoritmos Genéticos
topic Minimização de perdas elétricas em redes de distribuição
Otimização
Algoritmos Genéticos
description Este artigo apresenta uma metodologia para resolução de problemas de configuração de redes de distribuição, com aplicação à minimização de perdas elétricas. O método utiliza um Algoritmo Genético (AG) básico e algumas de suas variantes para seus operadores genéticos: Seleção, Cruzamento e Mutação. O emprego do AG possibilita a análise de redes reais, sem necessidade de simplificações ou aproximações, o que permite a obtenção de soluções otimizadas em tempos de execução compatíveis para aplicações em atividades de planejamento da expansão e da operação. As variantes do AG permitem melhorar a robustez dos resultados e reduzir os tempos de execução, compatíveis com a aplicação em redes de distribuição. A metodologia proposta é aplicada, inicialmente, a uma rede de distribuição hipotética, onde é conhecida a configuração de perdas mínimas. Diversas alternativas de parametrizações do AG são efetuadas, o que permite a comparação do desempenho de cada alternativa. As melhores alternativas são aplicadas na resolução de uma rede real, mostrando o grande potencial do modelo.
publishDate 2008
dc.date.none.fl_str_mv 2008-09-01
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
format article
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0103-17592008000300006
url http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0103-17592008000300006
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv 10.1590/S0103-17592008000300006
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv text/html
dc.publisher.none.fl_str_mv Sociedade Brasileira de Automática
publisher.none.fl_str_mv Sociedade Brasileira de Automática
dc.source.none.fl_str_mv Sba: Controle & Automação Sociedade Brasileira de Automatica v.19 n.3 2008
reponame:Sba: Controle & Automação Sociedade Brasileira de Automatica
instname:Sociedade Brasileira de Automática (SBA)
instacron:SBA
instname_str Sociedade Brasileira de Automática (SBA)
instacron_str SBA
institution SBA
reponame_str Sba: Controle & Automação Sociedade Brasileira de Automatica
collection Sba: Controle & Automação Sociedade Brasileira de Automatica
repository.name.fl_str_mv Sba: Controle & Automação Sociedade Brasileira de Automatica - Sociedade Brasileira de Automática (SBA)
repository.mail.fl_str_mv ||revista_sba@fee.unicamp.br
_version_ 1754824564819361792