Estimação de parâmetros para regulador de velocidade de usina hidrelétrica utilizando algoritmos de otimização evolução diferencial e otimização de lobos cinzentos

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Oliveira, Jhonys Leite de
Data de Publicação: 2018
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFPR
Texto Completo: https://hdl.handle.net/1884/56937
Resumo: Orientador: Prof. Dr. Gideon Villar Leandro
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spelling Bonfim, Marlio J. CoutoUniversidade Federal do Paraná. Setor de Tecnologia. Programa de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaLeandro, Gideon Villar, 1965-Oliveira, Jhonys Leite de2024-04-25T13:31:29Z2024-04-25T13:31:29Z2018https://hdl.handle.net/1884/56937Orientador: Prof. Dr. Gideon Villar LeandroCoorientador: Prof. Dr. Marlio José do Couto BonfimDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. Defesa : Curitiba, 29/05/2018Inclui referências: p.72-75Área de concentração: Sistemas EletrônicosResumo: O modelo matemático é, sem dúvida, o modelo mais versátil e barato que um cientista pode usar, uma vez que diferentes variações nas características e entradas de um sistema podem ser testadas, analisadas e aprimoradas sem a necessidade de implementação física. A teoria da identificação de sistemas é uma técnica desenvolvida com objetivo de obter bons modelos matemáticos a partir de dados experimentais. A estimação de parâmetros é considerada uma etapa fundamental na identificação de sistemas, é um procedimento no qual o objetivo é minimizar uma função de erro (diferença entre uma variável temporal do sistema e do modelo). Esta minimização está diretamente ligada aos valores dos parâmetros encontrados pelo método utilizado. Neste trabalho são utilizadas duas metaheurísticas, o algoritmo de otimização dos Lobos Cinzentos (GWO), e o algoritmo de otimização da Evolução Diferencial (ED) para a estimação de parâmetros de sistemas não lineares. Estes dois algoritmos são implementados de forma mono-objetivo e multiobjetivo. Na forma mono-objetivo, os parâmetros são estimados considerando a entrada e a saída do sistema, necessitando minimizar apenas uma função objetivo. Já na forma multi-objetivo, os parâmetros são estimados considerando apenas uma entrada e uma saída, porém há necessidade de minimizar várias funções objetivo. Estas metaheurísticas são inicialmente utilizadas em três funções testes para sua validação, e obtêm os resultados reportados pela literatura. Depois elas são utilizadas no regulador de velocidade de uma usina hidrelétrica, que faz parte do Sistema Interligado Nacional (SIN), sendo inicialmente estimados os parâmetros de cada malha de forma mono-objetivo, depois estima-se todos os parâmetros utilizando a forma multi-objetivo. Os resultados obtidos mostram que ambos algoritmos e ambas as formas obtêm soluções que levam os modelos a terem suas respostas similares aos dados obtidos em campo.Abstract: The mathematical model is undoubtedly the most versatile and inexpensive model that a scientist can use, since different variations on the characteristics and inputs of a system can be tested, analyzed and improved without the need for physical implementation. The theory of system identification is a technique developed to obtain good mathematical models from experimental data. The estimation of parameters is considered a fundamental step in the identification of systems, it is a procedure in which the objective is to minimize an error function (difference between a system and model of time variable). This minimization is directly linked to the values of the parameters found by the method used. In this work, two metaheuristics, the Grey Wolf Optimization Algorithm (GWO), and the Differential Evolution algorithm (DE) are used for the estimation of nonlinear system parameters. These two algorithms are implemented in a mono-objective and multi-objective. In the mono-objective, the parameters are estimated considering the input and output of the system, needing to minimize only one objective function. In multi-objective, the parameters are estimated considering only one input and one output, but there is a need to minimize several objective functions. These metaheuristics are initially used in three test functions for validation, and obtain the results reported in the literature. Then are used in the speed regulator of a hydroelectric plant, which belongs of the National Interconnected System, initially estimated the parameters of each mesh in a mono-objective algorithm, then it is estimated all of the parameters using the multi-objective algorithm. The obtained results show that both algorithms in multi-objective and mono-objective, can get solutions that take the models to have their answers similar to the data obtained in the field.1 recurso online : PDF.application/pdfModelos matemáticosEngenharia ElétricaUsinas hidrelétricasOtimização matemáticaEstimação de parâmetros para regulador de velocidade de usina hidrelétrica utilizando algoritmos de otimização evolução diferencial e otimização de lobos cinzentosinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisporreponame:Repositório Institucional da UFPRinstname:Universidade Federal do Paraná (UFPR)instacron:UFPRinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINALR - D - JHONYS LEITE DE OLIVEIRA.pdfapplication/pdf10225262https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/56937/1/R%20-%20D%20-%20JHONYS%20LEITE%20DE%20OLIVEIRA.pdfa2178dd426bebef7485f00fdb1917637MD51open access1884/569372024-04-25 10:31:29.659open accessoai:acervodigital.ufpr.br:1884/56937Repositório de PublicaçõesPUBhttp://acervodigital.ufpr.br/oai/requestopendoar:3082024-04-25T13:31:29Repositório Institucional da UFPR - Universidade Federal do Paraná (UFPR)false
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