Configuração de sistemas de distribuição usando um algoritmo genético sequencial.

• Autor(a) principal: BRAZ, Helon David de Macêdo.
• Data de Publicação: 2010
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG
• Texto Completo: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/3247
• topic: Engenharia Elétrica.; Sistemas de distribuição; Algoritmo genético sequencial; Configuração ótima de redes de distribuição; Estratégias de codificação; Teoria dos grafos; Matemática de malhas fundamentais; Redes de grande porte - configuração; Distribution systems; Sequential Genetic Algorithm; Configuration of distribution networks; Mathematics of fundamental meshes

O problema da Configuração de Redes de Distribuição foi formulado para ser resolvido empregando-se Algoritmos Genéticos (AGs). A formulação do problema é geral, englobando os três enfoques do problema: Reconfiguração, Restabelecimento e Planejamento. Apresentam-se uma função de aptidão que engloba os três enfoques, um procedimento para ajuste automático de seus parâmetros e uma memória genética, que mitiga as chamadas à função. Contudo, apesar da formulação generalizada, o enfoque principal do trabalho é no desenvolvimento de novas técnicas que permitam aos AGs configurar redes de grande porte em um tempo factível. Nesse sentido, duas codificações são apresentadas: Subtrativa e Aditiva. Elas têm em comum a vantagem de codificarem exclusivamente configurações radiais conexas, o fato de utilizarem uma lógica cuja interpretação é sequencial e não demandarem operadores genéticos específicos. Sua principal desvantagem reside na maior complexidade de seus algoritmos de decodificação, porém estruturas de dados e operadores que simplificam a decodificação foram propostos: L, L’, XOR, XOR’, R, R’, IXOR e IXOR’. Os resultados obtidos em cinco sistemas teste disponíveis na literatura demonstram que as referidas codificações são efetivas na melhoria do desempenho dos AGs. Embora Subtrativa e Aditiva caracterizem uma contribuição ao estado da arte, considera-se como principal inovação do trabalho a formulação de um AG Sequencial. Esse algoritmo tem como pré-requisito a utilização de um código sequencial e se diferencia do AG convencional por combinar espaço de busca com tamanho controlado a um critério de otimização heurístico. Para testá-lo foram utilizados os três maiores sistemas dentre os cinco usados anteriormente, tendo sido observados ganhos consistentes de desempenho, mesmo tomando como referência os resultados obtidos por Subtrativa e Aditiva com o AG.