Uma metodologia determinística à resolução de problemas multiobjetivo de despacho e de fluxo de potência

• Autor(a) principal: Gonçalves, Elis
• Data de Publicação: 2019
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/11449/183452
• topic: Despacho multiobjetivo; Fluxo de potência ótimo multiobjetivo; Restrições canalizadas progressivas; Suavização hiperbólica; Reescalamento não-linear; Barreira logarítmica modificada

O problema multiobjetivo de despacho econômico e ambiental com efeito de pontos de carregamento de válvula e com perdas de potência ativa, é um problema de otimização multiobjetivo, não convexo e não-diferenciável. Por apresentar tais características, normalmente, é resolvido na literatura, através de abordagens heurísticas de otimização. Com a inserção da representação da transmissão (fluxo de potência) ao problema multiobjetivo, o mesmo torna-se mais complexo de ser solucionado. Devido a estas dificuldades, são escassas as abordagens determinísticas de otimização para solução destes tipos de problemas, uma vez que elas necessitam do cálculo de derivadas parciais, enquanto que, as heurísticas não necessitam. Portanto, os principais objetivos deste trabalho são: propor uma abordagem determinística para a solução dos problemas em destaque e comparar com outros métodos disponíveis na literatura, principalmente os métodos heurísticos e meta-heurísticos. A abordagem determinística proposta tem as seguintes características: tratar a natureza multiobjetivo dos problemas através da estratégia de Restrições Canalizadas Progressivas (RCP); utilizar uma técnica de suavização de funções para lidar com a não diferenciabilidade e, por fim, utilizar um método de rescalamento não-linear, baseado na função barreira logarítmica modificada, com procedimento previsor-corretor e estratégia de correção de inércia para resolver os subproblemas resultantes da estratégia RCP. A metodologia proposta é aplicada aos sistemas testes com 2, 6, 10, 19 e 40 geradores para o problema multiobjetivo de despacho, e aos sistemas de 30, 57 e 118 barras para o problema multiobjetivo de fluxo de potência ótimo. De forma geral, os resultados mostram que as curvas de Pareto obtidas pelo método proposto têm boa qualidade quando comparadas às obtidas por outras abordagens de otimização.