Proposição e implementação de um controlador de cargas inteligente considerando custo energético e conforto baseado em algoritmos genéticos
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2019 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC) |
Texto Completo: | http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/49927 |
Resumo: | There is a demand for optimization of inefficient processes that generate additional costs. The present work presents a proposition and implementation of a code, through a charge controller, based on genetic algorithm. The selection of this evolutionary algorithm is due to the need of resolving a multiobjective optimization problem, in order to maximize economy and comfort through relocation of charges in a house. The approach used focus on the analysis of time of code execution and the solutions’ resulting hypervolume indicators. This hypervolume is generated through Pareto’s Front, obtained by the distances between the solutions and what is considered a great point. A scenery of charges in which the times can be modified was used to compose the code, the first generation being made of previously selected scenarios to facilitate the convergence. These scenarios have their skills tested by the goal functions for economy and comfort. The Pareto Envelope-based Selection Algorithm II (PESA II) is utilized to generate Pareto’s Front. The code is executed in various generations settings, and several times, with the intent to find the best answers between those scenarios. The simulations results show great evolution on the increasing of generations, granting more stability and better results. What sets the methodology apart is the better understanding of the impact of the algorithm’s inputs and outputs and its performance, since it’s a code in search of solutions, with many randomness elements and dependent of the variety of its solutions. |
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Proposição e implementação de um controlador de cargas inteligente considerando custo energético e conforto baseado em algoritmos genéticosAlgoritmo GenéticoOtimizaçãoFrente de ParetoHipervolumeThere is a demand for optimization of inefficient processes that generate additional costs. The present work presents a proposition and implementation of a code, through a charge controller, based on genetic algorithm. The selection of this evolutionary algorithm is due to the need of resolving a multiobjective optimization problem, in order to maximize economy and comfort through relocation of charges in a house. The approach used focus on the analysis of time of code execution and the solutions’ resulting hypervolume indicators. This hypervolume is generated through Pareto’s Front, obtained by the distances between the solutions and what is considered a great point. A scenery of charges in which the times can be modified was used to compose the code, the first generation being made of previously selected scenarios to facilitate the convergence. These scenarios have their skills tested by the goal functions for economy and comfort. The Pareto Envelope-based Selection Algorithm II (PESA II) is utilized to generate Pareto’s Front. The code is executed in various generations settings, and several times, with the intent to find the best answers between those scenarios. The simulations results show great evolution on the increasing of generations, granting more stability and better results. What sets the methodology apart is the better understanding of the impact of the algorithm’s inputs and outputs and its performance, since it’s a code in search of solutions, with many randomness elements and dependent of the variety of its solutions.Existe uma demanda para a otimização de processos ineficientes que geram custo adicional. Este trabalho apresenta a proposição e implementação de um código, através de um controlador de cargas, baseado em algoritmo genético. A escolha desse algoritmo evolucionário é dada pela necessidade de resolver um problema de otimização multiobjetivo, para a maximização da economia e a maximização do conforto através do remanejamento das cargas de uma residência. A abordagem é focada na análise dos indicadores de tempo de execução do código e do hipervolume resultante das soluções. Este hipervolume é gerado através da proximidade da Frente de Pareto, obtida pelas distâncias entre as soluções e o ponto considerado ótimo. Para a composição do código foi utilizado um cenário de cargas em que os horários podem ser modificados, sendo a primeira geração composta por cenários previamente selecionados para facilitar a convergência. Estes cenários têm suas aptidões testadas através das funções objetivo para economia e conforto. É utilizado o Pareto Envelope-based Selection Algorithm II (PESA II) para gerar a Frente de Pareto. O código é executado em diversas configurações de geração e repetidas vezes com o intuito de encontrar melhores respostas entre esses cenários. Os resultados das simulações mostram grande evolução no acréscimo de gerações, conferindo maior estabilidade e melhores resultados. O diferencial da metodologia utilizada está em entender melhor o impacto das entradas e saídas do algoritmo e seu desempenho, visto que se trata de um código de busca de soluções com vários elementos de aleatoriedade e dependente da variedade de suas soluções.Antunes, Fernando Luiz MarceloCosta, Filipe Diógenes Bezerra2020-02-10T17:39:37Z2020-02-10T17:39:37Z2019info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfCOSTA, Filipe Diógenes Bezerra. Proposição e implementação de um controlador de cargas inteligente considerando custo energético e conforto baseado em algoritmos genéticos. 2019. 64 f. Monografia (Graduação em Engenharia Elétrica) – Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2019.http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/49927porreponame:Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC)instname:Universidade Federal do Ceará (UFC)instacron:UFCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2020-02-10T17:40:19Zoai:repositorio.ufc.br:riufc/49927Repositório InstitucionalPUBhttp://www.repositorio.ufc.br/ri-oai/requestbu@ufc.br || repositorio@ufc.bropendoar:2024-09-11T18:15:37.628282Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC) - Universidade Federal do Ceará (UFC)false |
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