PPGEA/CCET

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: ALAN PENHA DE JESUS
DATA: 15/05/2024
HORA: 19:00
LOCAL: ambiente virtual
TÍTULO: DESPACHO ECONÔMICO E AMBIENTAL EM SISTEMAS DE POTÊNCIA COM INSERÇÃO DE GERAÇÃO EÓLICA UTILIZANDO ALGORITMOS QUÂNTICOS
PALAVRAS-CHAVES: The dissertation addresses environmental economic dispatch as a multi-objective optimization problem, employing quantum meta-heuristics including Quantum Grey Wolf Optimizer (QGWO), Quantum Particle Swarm Optimizer (QPSO), and Quantum Firefly Algorithm (QFPA). Using MATLAB, simulations were conducted generating box plots to compare the algorithms' performance. Experiments were carried out on Institute of Electrical and Electronic Engineers (IEEE) – test systems with six and 14 generator units, considering two different load scenarios. Additionally, scenarios with the insertion of wind energy, modeled by the Weibull distribution to represent stochastic wind behavior, were simulated. The results indicated that QFPA outperformed the other evaluated metaheuristics, providing higher quality solutions with reductions of up to 5.6% for average economic cost and 32.9% for minimum environmental cost, for the economic-environmental dispatch problem. This suggests that QFPA may be a preferred option for solving similar problems in electrical energy systems, especially when considering the integration of renewable sources such as wind energy in the optimization process.
PÁGINAS: 70
GRANDE ÁREA: Engenharias
ÁREA: Engenharia Elétrica
SUBÁREA: Sistemas Elétricos de Potência
ESPECIALIDADE: Medição, Controle, Correção e Proteção de Sistemas Elétricos de Potência
RESUMO: Este trabalho aborda sobre o despacho econômico ambiental como um problema de otimização multiobjetivo. Para resolver este problema explorou-se o potencial de meta-heurísticas quânticas, incluindo o Quantum Grey Wolf Optimizer (QGWO), o Quantum Particle Swarm Optimizer (QPSO) e o Quantum Flower Pollination Algorithm (QFPA), que são métodos avançados inspirados em processos naturais para buscar soluções eficientes, visando comparar o desempenho e a adEquação dos algoritmos. Os experimentos foram conduzidos em dois sistemas de teste do Institute of Electrical and Electronic Engineers (IEEE), incluindo seis unidades e 14 unidades geradoras. Ambos os sistemas foram analisados considerando diferentes Cenários de carga. Adicionalmente, explorou-se Cenários com a inserção de energia eólica, modelada pela distribuição de Weibull, para capturar a natureza estocástica do vento. Os resultados obtidos evidenciaram que o QFPA se destacou em relação às outras meta-heurísticas avaliadas, fornecendo soluções de maior qualidade com redução de até 5,6% para custo econômico mínimo, e 32,9% para custo ambiental mínimo, para o problema de despacho econômico ambiental. Isso sugere que o QFPA pode ser a escolha preferencial para resolver desafios similares em sistemas de energia elétrica, especialmente quando se considera a integração de fontes renováveis, como a energia eólica, no processo de otimização.
MEMBROS DA BANCA:
Externo à Instituição - ANTONIO ADOLPHO MARTINS RAPOSO - UNIFESP
Interno - 2274973 - JAIVER EFREN JAIMES FIGUEROA
Presidente - 2269129 - PAULO HENRIQUE DA SILVA LEITE COELHO
Co-orientador - 2274957 - RAIMUNDO NONATO DINIZ COSTA FILHO