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Title: Otimização estocástica implícita e algoritmos genéticos como suporte na operação mensal do reservatório São Gonçalo - PB.
Other Titles: Implicit stochastic optimization and genetic algorithms to support the monthly operation of the São Gonçalo reservoir - PB.
???metadata.dc.creator???: TRIGUEIRO, Halana Oliveira.
???metadata.dc.contributor.advisor1???: FARIAS, Camilo Allyson Simões de.
???metadata.dc.contributor.referee1???: MACHADO, Érica Cristine Medeiros.
???metadata.dc.contributor.referee2???: SANTOS, Valterlin da Silva.
Keywords: Reservatório hídrico;Hydraulic reservoir;Sistema hídrico - otimização;Water system - optimization;Inteligência artificial;Artificial intelligence;Otimização Monte Carlo;Monte Carlo optimization;Operação de reservatórios;Reservoir operation;Método dos fragmentos;Method of fragments;Semiárido;Semiarid
Issue Date: 14-Feb-2014
Publisher: Universidade Federal de Campina Grande
Citation: TRIGUEIRO. Halana Oliveira. Otimização estocástica implícita e algoritmos genéticos como suporte na operação mensal do reservatório São Gonçalo - PB. 2014. 50 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Ambiental) - Centro de Ciências e Tecnologia Agroalimentar, Universidade Federal de Campina Grande, Pombal, Paraíba, Brasil, 2014.
???metadata.dc.description.resumo???: Esse trabalho visa o desenvolvimento de um modelo baseado em Otimização Estocástica Implícita (OEI) e Algoritmos Genéticos (AG) para calibrar regras mensais de operação. A técnica de OEI consiste em otimizar a operação do sistema utilizando um conjunto de possíveis cenários de vazão e no posterior uso dos dados ótimos para construção de regras operacionais. Nessa pesquisa, os dados ótimos obtidos com OEI foram utilizados por modelos de AG para calibrar regras discretas de alocação com base no volume disponível de água para o mês corrente. Os cenários sintéticos de vazões afluentes foram obtidos pelo Método dos Fragmentos. A metodologia proposta foi aplicada para operação do reservatório São Gonçalo, que está localizado na região semiárida do estado da Paraíba. Uma função de custos de escassez de água foi utilizada para fins de avaliação e os resultados indicam que as regras OEI-AG são superiores a uma regra de operação padrão. Assim, espera-se que estas regras possam dar suporte na tomada de decisão para operação mensal do sistema hídrico São Gonçalo.
Abstract: This paper aims at developing a model based on Implicit Stochastic Optimization (ISO) and Genetic Algorithms (GA) for deriving monthly reservoir hedging rules. The ISO technique consists of optimizing the reservoir system operation using a set of possible scenarios of inflows and using the optimal data for construction operating rules. In this research, the optimal data obtained with ISO was used by GA in order to calibrate operating rules based on the volume of available water for the current month. Synthetic scenarios inflows were obtained by the Method of Fragments. The proposed methodology was applied to the operation of São Gonçalo reservoir, which is located in the semiarid region of Paraíba State, Brazil. A mathematical function comprising the cost of water scarcity was evaluation and the results indicate that the ISO–GA rules are superior to a standard rule of operation. As a result, the generated rules may support the decision making process for the monthly operation of São Gonçalo water system.
Keywords: Reservatório hídrico
Hydraulic reservoir
Sistema hídrico - otimização
Water system - optimization
Inteligência artificial
Artificial intelligence
Otimização Monte Carlo
Monte Carlo optimization
Operação de reservatórios
Reservoir operation
Método dos fragmentos
Method of fragments
Semiárido
Semiarid
???metadata.dc.subject.cnpq???: Recursos Florestais e Engenharia Florestal.
URI: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/12449
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