Operação otimizada do sistema adutor metropolitano utilizando algoritmos genéticos: estudo de caso - SAM Leste da Região Metropolitana de São Paulo (R.M.S.P.).
O presente trabalho apresenta uma avaliação de otimização de um sistema complexo de adução de água tratada, em tempo real, com Algoritmos Genéticos (AGs), associado a um sistema SCADA e a um modelo de simulação hidráulica de rede (Epanet 2.0). Foram utilizados registros históricos de consumos de á...
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Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
2005
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ndltd-usp.br-oai-teses.usp.br-tde-30052006-1623372019-05-09T22:03:37Z Operação otimizada do sistema adutor metropolitano utilizando algoritmos genéticos: estudo de caso - SAM Leste da Região Metropolitana de São Paulo (R.M.S.P.). Optimized operation of metropolitan mains system using genetic algorithms: case study - East Metropolitan Mains System of Metropolitan Region of São Paulo (M.R.S.P.). Ribeiro, Gracione Picanço algoritmos genéticos genetic algorithms operação de redes de água optimization otimização water distribution networks O presente trabalho apresenta uma avaliação de otimização de um sistema complexo de adução de água tratada, em tempo real, com Algoritmos Genéticos (AGs), associado a um sistema SCADA e a um modelo de simulação hidráulica de rede (Epanet 2.0). Foram utilizados registros históricos de consumos de água, considerados como previsão perfeita. O estudo de caso foi feito em uma parte do Sistema Adutor Metropolitano (SAM) de São Paulo para minimizar uma função multiobjetivo (custos de energia e restrições operacionais). Foram analisados seis cenários com diversas combinações de pesos, tamanhos da população, número de gerações e probabilidades de cruzamento e mutação. As estratégias de operação obtidas permitiram reduções de até 22% na potência consumida e uma redução expressiva do custo de energia pela redução dos bombeamentos nos horários de tarifas mais elevadas. This work presentss an evaluation of optimization of real time operation of a complex water supply system. Genetic Algorithm associated with a SCADA system and a network hydraulic simulation model was applied. Observed historic consumptions were used as a perfect water demand forecast model. Case study is the optimization of a multiobjective function (energy cost and operational restrictions) subsystem of Water Mains System of São Paulo Metropolitan Region. Six representative combinations of population size, number of generations , crossover and mutation probabilities were analyzed, Operational schedule of pumping and valve controls led to reductions in power consumptions up to 22% and expressive lower operational costs due to reductions of pumping in eenrgy peak times. Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Zahed Filho, Kamel 2005-10-27 Tese de Doutorado application/pdf http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3147/tde-30052006-162337/ pt Liberar o conteúdo para acesso público. |
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O presente trabalho apresenta uma avaliação de otimização de um sistema complexo de adução de água tratada, em tempo real, com Algoritmos Genéticos (AGs), associado a um sistema SCADA e a um modelo de simulação hidráulica de rede (Epanet 2.0). Foram utilizados registros históricos de consumos de água, considerados como previsão perfeita. O estudo de caso foi feito em uma parte do Sistema Adutor Metropolitano (SAM) de São Paulo para minimizar uma função multiobjetivo (custos de energia e restrições operacionais). Foram analisados seis cenários com diversas combinações de pesos, tamanhos da população, número de gerações e probabilidades de cruzamento e mutação. As estratégias de operação obtidas permitiram reduções de até 22% na potência consumida e uma redução expressiva do custo de energia pela redução dos bombeamentos nos horários de tarifas mais elevadas. === This work presentss an evaluation of optimization of real time operation of a complex water supply system. Genetic Algorithm associated with a SCADA system and a network hydraulic simulation model was applied. Observed historic consumptions were used as a perfect water demand forecast model. Case study is the optimization of a multiobjective function (energy cost and operational restrictions) subsystem of Water Mains System of São Paulo Metropolitan Region. Six representative combinations of population size, number of generations , crossover and mutation probabilities were analyzed, Operational schedule of pumping and valve controls led to reductions in power consumptions up to 22% and expressive lower operational costs due to reductions of pumping in eenrgy peak times. |
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