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Previous issue date: 2017-08-31 === O dimensionamento de sistemas térmicos que consigam atender as demandas ener- géticas de energia elétrica (E), vapor (S) e água gelada (W) com o melhor retorno financeiro para o investidor é uma tarefa difícil, pois existem diversas configurações de equipamentos possíveis, com diversos modos de operação. A otimização desses sistemas é normalmente feita utilizando métodos que se baseiam no estudo numérico. O presente trabalho vem propor uma nova metodologia de otimização híbrida baseada na programação linear inteira mista (MILP), com foco no aumento da velocidade de otimização em relação aos métodos que utilizam o processo híbrido de programação linear e busca exaustiva (BE/PL). O procedimento de otimização busca maximizar o VPL (Valor Presente Líquido) do sistema e consiste em 5 passos: proposta do sistema genérico, pré-seleção dos equipamentos, aplicação do MILP, busca selecionada e programação linear. A fim de verificar a performance do novo método, foram realizados estudos paramétricos variando a tarifa de energia elétrica entre 40% e 200%. O novo método obteve uma redução de 95,8% no tempo de otimização se comparado ao método híbrido que utiliza a busca exaustiva (BE/PL) e obteve os mesmos resultados de potência e VPL. === The design of thermal systems that meet the energy demands of eletricity (E), steam (S) and cold water (W) with the best financial return to the investor is a difficult task, since there are several configurations of possible equipment, with different operating modes. Optimization of these systems is usually done using methods that are based on numerical study. The present work proposes a new optimization methodology based on mixed integer linear programming (MILP), focusing on the increase in the optimization speed in relation to the methods that use the hybrid process of linear programming and exhaustive search (BS/PL). The optimization procedure seeks to optimize the VPL (Net Present Value) of the system and consists of 5 steps: generic system proposal, pre-selection of equipment, application of MILP, selected search and linear programming. In order to verify the performance of the new method, parametric studies were carried out varying the electricity tariff between 40% and 200%. The new method obtained a reduction of 95.8% in the optimization time when compared to the hybrid method (BE/PL) and obtained the same results of power and NPV.
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