Computação evolutiva para minimização de perdas resistivas em sistemas de distribuição de energia eletrica

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Costa, Marcos Fabio Nobrega da
Data de Publicação: 1999
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1588067
Resumo: Orientador: Christiano Lyra Filho
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spelling Computação evolutiva para minimização de perdas resistivas em sistemas de distribuição de energia eletricaAlgoritmos genéticosSistemas de energia elétricaEnergia elétrica - DistribuiçãoOtimização combinatóriaOtimização matemáticaInteligência artificialOrientador: Christiano Lyra FilhoDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de ComputaçãoResumo: Este trabalho adota uma abordagem de computação evolutiva para encontrarmos a configuração de mínimas perdas de uma rede de distribuição de energia elétrica radial. O principal elemento da busca é um Algoritmo Genético, meta-heurística que imita os processos evolutivos naturais. A partir de população de indivíduos gerada aleatoriamente, a adequação média das gerações subseqüentes de indivíduos é melhorada através de mecanismos de Seleção, Cruzamento e Mutação. Uma importante característica dos Algoritmos Genéticos é a forte atração para ótimos locais com a perda da diversidade. Para escapar destas soluções, foram implementadas estratégia de diversificação inspiradas em Busca Tabu e Cruzamentos Baseados em Comportamento. A incorporação de busca local heurística explora conhecimento específico sobre o problema, sendo utilizada juntamente com procedimento de diversificação para preservação de níveis mínimos de diversidade. Resultados sobre redes reais de médio e grande porte são apresentadosAbstract: The present work adopts an evolutionary computation approach to reach the minimum loss configuration of a radial power distribution network. The main element of the search is a Genetic Algorithm, meta-heuristic that imitates the natural evolutive process. Starting with a random-generated population, the mean fitness of successive generations is increased through Selection, Crossover and Mutation mechanisms. One important feature of Genetic Algorithms is the strong attraction to local optimal solutions. To escape from these solutions, we implemented a diversification strategy inspired in Tabu Search and Behavior-Based Crossovers. The incorporation of heuristic local search, that explores specific knowledge of the problem domain, is added to the diversification procedure to preserve a minimum level of diversity. Results for real, medium, and large distribution networks are discussed.MestradoMestre em Engenharia Elétrica[s.n.]Lyra Filho, Christiano, 1951-Coury, Denis ViniciusVon Zuben, Fernando JoséUniversidade Estadual de Campinas. Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoPrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASCosta, Marcos Fabio Nobrega da19991999-07-30T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf107p. : il.(Broch.)https://hdl.handle.net/20.500.12733/1588067COSTA, Marcos Fabio Nobrega da. Computação evolutiva para minimização de perdas resistivas em sistemas de distribuição de energia eletrica. 1999. 107p. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1588067. Acesso em: 14 mai. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/179270porreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2017-02-18T03:01:05Zoai::179270Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2017-02-18T03:01:05Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
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