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Otimização estocástica implícita e algoritmos genéticos como suporte na operação mensal do reservatório São Gonçalo - PB.

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dc.creator.ID TRIGUEIRO, H. O. pt_BR
dc.creator.Lattes http://lattes.cnpq.br/3567972346123730 pt_BR
dc.contributor.advisor1 FARIAS, Camilo Allyson Simões de.
dc.contributor.advisor1ID FARIAS, C. A. S. pt_BR
dc.contributor.advisor1Lattes http://lattes.cnpq.br/7482889323422305 pt_BR
dc.contributor.referee1 MACHADO, Érica Cristine Medeiros.
dc.contributor.referee2 SANTOS, Valterlin da Silva.
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. pt_BR
dc.publisher.country Brasil pt_BR
dc.publisher.department Centro de Ciências e Tecnologia Agroalimentar - CCTA pt_BR
dc.publisher.initials UFCG pt_BR
dc.subject.cnpq Recursos Florestais e Engenharia Florestal. pt_BR
dc.title Otimização estocástica implícita e algoritmos genéticos como suporte na operação mensal do reservatório São Gonçalo - PB. pt_BR
dc.date.issued 2014-02-14
dc.description.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. pt_BR
dc.identifier.uri http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/12449
dc.date.accessioned 2020-03-09T17:54:17Z
dc.date.available 2020-03-09
dc.date.available 2020-03-09T17:54:17Z
dc.type Trabalho de Conclusão de Curso pt_BR
dc.subject Reservatório hídrico pt_BR
dc.subject Hydraulic reservoir pt_BR
dc.subject Sistema hídrico - otimização pt_BR
dc.subject Water system - optimization pt_BR
dc.subject Inteligência artificial pt_BR
dc.subject Artificial intelligence pt_BR
dc.subject Otimização Monte Carlo pt_BR
dc.subject Monte Carlo optimization pt_BR
dc.subject Operação de reservatórios pt_BR
dc.subject Reservoir operation pt_BR
dc.subject Método dos fragmentos pt_BR
dc.subject Method of fragments pt_BR
dc.subject Semiárido pt_BR
dc.subject Semiarid pt_BR
dc.rights Acesso Aberto pt_BR
dc.creator TRIGUEIRO, Halana Oliveira.
dc.publisher Universidade Federal de Campina Grande pt_BR
dc.language por pt_BR
dc.title.alternative Implicit stochastic optimization and genetic algorithms to support the monthly operation of the São Gonçalo reservoir - PB. pt_BR
dc.identifier.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. pt_BR


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