Diagnóstico hidroenergético e otimização operacional pela aplicação de algoritmos genéticos, de uma estação elevatória de água

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Henriques, Kenny Rogers da Silva
Data de Publicação: 2018
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPB
Texto Completo: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/12952
Resumo: Multi-reservoir water supply systems, multiple pump-pump assemblies associated with demand variations over a one-day supply make their operation and management routines much more complex. In this way it is possible to use mathematical and hydraulic simulation and modeling software to optimize the operation of these types of systems. The objective of this work was to perform a hydroenergetic diagnosis in a real supply system and application of Genetic Algorithms to optimize its operational routines to drive the pump sets and management of water levels in the reservoirs aiming at reducing pumping costs. The methodology presented in this paper proposes the hydroenergetic analysis of the current system and two other scenarios, the first with the operational routines optimized by the application of GAs and the second recital in addition to optimized operating routines, structural interventions such as the replacement of the propulsion sets , reduction in water losses and reduction of pumped volume. The hydropower diagnosis showed substantial losses of water and energy in the current system. The results obtained after interventions of the operational routines by the genetic algorithm, also integrated the reduction of losses of water in the supply network, presented quite satisfactory. The realization of a hydroenergetic diagnosis associated with the application of genetic algorithms as a tool to optimize the operational routines of water systems with multiple reservoirs and multiple pumps were efficient and applicable to the actual system presented, resulting in substantial reductions in pumping operating costs.
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