Métodos primal-dual de pontos interiores e de programação por metas ponderadas aplicados ao problema de despacho econômico e ambiental
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2019 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UNESP |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/11449/183094 |
Resumo: | Neste trabalho, são apresentadas técnicas de otimização multiobjetivo, de Programação por Metas Ponderadas e de Restrições Canalizadas Progressivas, consideradas para propor uma técnica mista denominada de Programação por Metas Ponderadas com Restrições Canalizadas Progressivas (PMPRCP), as quais são aplicadas ao Problema Multiobjetivo de Despacho Econômico e Ambiental, com o efeito Ponto de Carregamento de Válvula (PMDEA-PV), próprios da área de geração de ebnergia. A abordagem relacionada a programação por metas ponderadas visa a minimização das variáveis de desvio pré-definidas, com o intuito de determinar soluções de compromisso para o PMDEA-PV, considerando metas pré-estabelecidas relativas à função de custos, do problema de despacho econômico e à função de emissão de poluentes, do problema de despacho ambiental. O intuito do uso da técnica de PMPRCP é determinar a curva de soluções não dominadas para o PMDEA-PV, denominada de soluções Pareto-Eficientes. Os subproblemas mono-objetivos obtidos pelo uso da programação por metas ponderadas e da PMPRCP para a formulação do PMDEA-PV são resolvidos pelo método Primal-Dual Previsor-Corretor de pontos interiores. Ainda neste tabalho, o PMDEA-PV em sua forma canônica é resolvido pelo Algoritmo genético de Ordenação Não-Dominada II (conhecido na literatura por NSGA-II) com o intuito de comparação de resultados para a validação da técnica de PMPRCP apresentada, considerando que o NSGA-II é utilizado no ramo de otimização multiobjetivo para determinar a curva de soluções não-dominadas para problema multiobjetivo. Todas técnicas de modelagem e métodos de resolução para os problemas deste trabalho foram implementadas usando o software MATLAB R2015a. |
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Métodos primal-dual de pontos interiores e de programação por metas ponderadas aplicados ao problema de despacho econômico e ambientalPrimal-dual interior point and weighted goal programming methods applied to the environmental and economic dispatch problemOtimização não-linearDespacho econômico e ambientalProgramação por metasNSGA-IISistemas elétricos de potênciaNonlinear optimizationEconomic and environmental dispatchGoal programmingElectric power systemsNeste trabalho, são apresentadas técnicas de otimização multiobjetivo, de Programação por Metas Ponderadas e de Restrições Canalizadas Progressivas, consideradas para propor uma técnica mista denominada de Programação por Metas Ponderadas com Restrições Canalizadas Progressivas (PMPRCP), as quais são aplicadas ao Problema Multiobjetivo de Despacho Econômico e Ambiental, com o efeito Ponto de Carregamento de Válvula (PMDEA-PV), próprios da área de geração de ebnergia. A abordagem relacionada a programação por metas ponderadas visa a minimização das variáveis de desvio pré-definidas, com o intuito de determinar soluções de compromisso para o PMDEA-PV, considerando metas pré-estabelecidas relativas à função de custos, do problema de despacho econômico e à função de emissão de poluentes, do problema de despacho ambiental. O intuito do uso da técnica de PMPRCP é determinar a curva de soluções não dominadas para o PMDEA-PV, denominada de soluções Pareto-Eficientes. Os subproblemas mono-objetivos obtidos pelo uso da programação por metas ponderadas e da PMPRCP para a formulação do PMDEA-PV são resolvidos pelo método Primal-Dual Previsor-Corretor de pontos interiores. Ainda neste tabalho, o PMDEA-PV em sua forma canônica é resolvido pelo Algoritmo genético de Ordenação Não-Dominada II (conhecido na literatura por NSGA-II) com o intuito de comparação de resultados para a validação da técnica de PMPRCP apresentada, considerando que o NSGA-II é utilizado no ramo de otimização multiobjetivo para determinar a curva de soluções não-dominadas para problema multiobjetivo. Todas técnicas de modelagem e métodos de resolução para os problemas deste trabalho foram implementadas usando o software MATLAB R2015a.In this work are presented multiobjective optimization techniques, Weighted Goal Programming and Progressive Bounded Constraints, considered to propose a mixed technique called Weighted Goal Programming with Progressive Channeling Constraints (PMPRCP), which are applied to the Economic and Environmental Dispatch Multiobjective Problem with the effect Valve loading point (PMDEA-PV), own of the area of energy generation. The approach related to Weighted Goal Programming aims to minimizing the predefined deviation variables, aiming to determine compromise solutions for the PMDEA-PV, considering pre-established goals related to the cost function related to the problem of economic dispatch and the emission of pollutants related to the problem of environmental dispatch. The purpose of the PMPRCP technique is to determine the curve of non-dominated solutions for PMDEA-PV, called Pareto-Efficient solutions. The mono-objective subproblems obtained from the use of weighted goal programming and the PMPRCP for PMDEA-PV formulation are solved by the Primal-Dual Predictor-Corrector of interior points method. Still in this work, the PMDEA-PV in its canonical form is solved too by a Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm II (known in the literature by NSGA-II) with the purpose of comparing results for the validation of the PMPRCP technique presented, considering that NSGA-II is used in the field of multiobjective optimization to determine the curve of non-dominated solutions to multiobjective problems. All modeling techniques and resolution methods for the problems of this work were implemented using MATLAB R2015a software.Universidade Estadual Paulista (Unesp)Balbo, Antonio Roberto [UNESP]Pinheiro, Ricardo Bento Nogueira MoriUniversidade Estadual Paulista (Unesp)Angelo, Matheus Murback2019-07-31T19:23:17Z2019-07-31T19:23:17Z2019-06-06info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/11449/18309400091888633004056087P2porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UNESPinstname:Universidade Estadual Paulista (UNESP)instacron:UNESP2024-06-28T19:13:11Zoai:repositorio.unesp.br:11449/183094Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.unesp.br/oai/requestopendoar:29462024-08-05T14:44:10.470643Repositório Institucional da UNESP - Universidade Estadual Paulista (UNESP)false |
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Neste trabalho, são apresentadas técnicas de otimização multiobjetivo, de Programação por Metas Ponderadas e de Restrições Canalizadas Progressivas, consideradas para propor uma técnica mista denominada de Programação por Metas Ponderadas com Restrições Canalizadas Progressivas (PMPRCP), as quais são aplicadas ao Problema Multiobjetivo de Despacho Econômico e Ambiental, com o efeito Ponto de Carregamento de Válvula (PMDEA-PV), próprios da área de geração de ebnergia. A abordagem relacionada a programação por metas ponderadas visa a minimização das variáveis de desvio pré-definidas, com o intuito de determinar soluções de compromisso para o PMDEA-PV, considerando metas pré-estabelecidas relativas à função de custos, do problema de despacho econômico e à função de emissão de poluentes, do problema de despacho ambiental. O intuito do uso da técnica de PMPRCP é determinar a curva de soluções não dominadas para o PMDEA-PV, denominada de soluções Pareto-Eficientes. Os subproblemas mono-objetivos obtidos pelo uso da programação por metas ponderadas e da PMPRCP para a formulação do PMDEA-PV são resolvidos pelo método Primal-Dual Previsor-Corretor de pontos interiores. Ainda neste tabalho, o PMDEA-PV em sua forma canônica é resolvido pelo Algoritmo genético de Ordenação Não-Dominada II (conhecido na literatura por NSGA-II) com o intuito de comparação de resultados para a validação da técnica de PMPRCP apresentada, considerando que o NSGA-II é utilizado no ramo de otimização multiobjetivo para determinar a curva de soluções não-dominadas para problema multiobjetivo. Todas técnicas de modelagem e métodos de resolução para os problemas deste trabalho foram implementadas usando o software MATLAB R2015a. |
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