Aplicação do algoritmo genético ao dimensionamento de sistemas de cogeração industrial no Brasil : o caso de uma refinaria de petróleo

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Almeida, Roberto Alves de
Data de Publicação: 1998
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1586704
Resumo: Orientadores: Sergio Valdir Bajay, Afonso Henriques Moreira Santos
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spelling Aplicação do algoritmo genético ao dimensionamento de sistemas de cogeração industrial no Brasil : o caso de uma refinaria de petróleoEnergia elétrica e calor - CogeraçãoAlgoritmos genéticosPetróleo - RefinaçãoOrientadores: Sergio Valdir Bajay, Afonso Henriques Moreira SantosTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia MecanicaResumo: Este trabalho tem como principal objetivo discutir o novo cenário que se desenrola para o setor de petróleo e a evolução legal do autoprodutor de energia elétrica, sobretudo do cogerador industrial. Objetiva-se, também, desenvolver um modelo de planejamento de sistemas de cogeração industrial combinando o algoritmo genético com a programação dinâmica. Este modelo é composto por um método de pré-dimensionamento e um método de simulação operacional. Estes dois métodos utilizam o algoritmo genético como ferramenta de otimização. O escalonamento temporal da implantação do sistema de cogeração é determinado com o auxílio da programação dinâmica, para um horizonte de planejamento preestabelecido. O modelo proposto prevê, ainda, o emprego de uma análise termoeconômica para se calcular o custo dos produtos da planta de cogeração, parâmetro importante na análise de alternativas de investimento. Desenvolve-se no trabalho, um estudo de caso, apresentando a aplicação do modelo proposto em um sistema de cogeração de uma refinaria brasileira de petróleo. O modelo proposto e os resultados obtidos no estudo de caso são criticamente analisados ao final do trabalho, propondo-se estudos posteriores para o seu desdobramentoAbstract: This thesis discusses the current scenario of the petroleum industry, as well as, the electric energy self-producer in terms of its legal evolution, particularly of the industrial cogenerator. This work also develops a industrial cogeneration planning system model by combining genetic algorithm and dynamic programming. Such a planning model has a pre-dimensioning method and an operational simulation method. These two methods use genetic algorithm as an optimisation tool. The temporary steps of the cogeneration system implementation is determined through dynamic programming for a pre-defined planning horizon. Yet, the proposed model utilises the thermoeconomic analysis to calculate the costs of the plant cogeneration products, important factor in the alternative investment analysis. The application of the model is demonstrated by means a case study in a cogeneration system of a Brazilian petroleum plant. The proposed model and the outputs of the case study are critically analysed at the end of the thesis, which supplies a number of future related studiesDoutoradoDoutor em Planejamento de Sistemas Energéticos[s.n.]Bajay, Sérgio Valdir, 1950-Santos, Afonso Henriques MoreiraCorreia, Paulo de BarrosGallo, Waldyr Luiz RibeiroSchechtman, RafaelSilveira, Jose LuizUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia MecânicaPrograma de Pós-Graduação em Planejamento de Sistemas EnergéticosUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASAlmeida, Roberto Alves de19981998-06-18T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdf163f. : il.https://hdl.handle.net/20.500.12733/1586704ALMEIDA, Roberto Alves de. Aplicação do algoritmo genético ao dimensionamento de sistemas de cogeração industrial no Brasil: o caso de uma refinaria de petróleo. 1998. 163f. Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecanica, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1586704. Acesso em: 2 set. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/136080porreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2017-02-18T02:51:04Zoai::136080Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2017-02-18T02:51:04Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
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