Estimação de parâmetros para regulador de velocidade de usina hidrelétrica utilizando algoritmos de otimização evolução diferencial e otimização de lobos cinzentos

Orientador: Prof. Dr. Gideon Villar LeandroCoorientador: Prof. Dr. Marlio José do Couto BonfimDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. Defesa : Curitiba, 29/05/2018Inclui referências: p.72-75Área de concentração: Sistemas EletrônicosResumo: O modelo matem'atico 'e, sem d'uvida, o modelo mais vers'atil e barato que um cientista pode usar, uma vez que diferentes varia¸c˜oes nas caracter'?sticas e entradas de um sistema podem ser testadas, analisadas e aprimoradas sem a necessidade de implementa¸c˜ao f'?sica. A teoria da identifica¸c˜ao de sistemas 'e uma t'ecnica desenvolvida com objetivo de obter bons modelos matem'aticos a partir de dados experimentais. A estima¸c˜ao de parˆametros 'e considerada uma etapa fundamental na identifica¸c˜ao de sistemas, 'e um procedimento no qual o objetivo 'e minimizar uma fun¸c˜ao de erro (diferen¸ca entre uma vari'avel temporal do sistema e do modelo). Esta minimiza¸c˜ao est'a diretamente ligada aos valores dos parˆametros encontrados pelo m'etodo utilizado. Neste trabalho s˜ao utilizadas duas metaheur'?sticas, o algoritmo de otimiza¸c˜ao dos Lobos Cinzentos (GWO), e o algoritmo de otimiza¸c˜ao da Evolu¸c˜ao Diferencial (ED) para a estima¸c˜ao de parˆametros de sistemas n˜ao lineares. Estes dois algoritmos s˜ao implementados de forma mono-objetivo e multiobjetivo. Na forma mono-objetivo, os parˆametros s˜ao estimados considerando a entrada e a sa'?da do sistema, necessitando minimizar apenas uma fun¸c˜ao objetivo. J'a na forma multi-objetivo, os parˆametros s˜ao estimados considerando apenas uma entrada e uma sa'?da, por'em h'a necessidade de minimizar v'arias fun¸c˜oes objetivo. Estas metaheur'?sticas s˜ao inicialmente utilizadas em trˆes fun¸c˜oes testes para sua valida¸c˜ao, e obt'em os resultados reportados pela literatura. Depois elas s˜ao utilizadas no regulador de velocidade de uma usina hidrel'etrica, que faz parte do Sistema Interligado Nacional (SIN), sendo inicialmente estimados os parˆametros de cada malha de forma mono-objetivo, depois estima-se todos os parˆametros utilizando a forma multi-objetivo. Os resultados obtidos mostram que ambos algoritmos e ambas as formas obt'em solu¸c˜oes que levam os modelos a terem suas respostas similares aos dados obtidos em campo. Palavras-chave: Estima¸c˜ao de parˆametros, Otimizador de Lobos Cinzentos, Evolu¸c˜ao Diferencial, Usina Hidrel'etrica.Abstract: The mathematical model is undoubtedly the most versatile and inexpensive model that a scientist can use, since different variations on the characteristics and inputs of a system can be tested, analyzed and improved without the need for physical implementation. The theory of system identification is a technique developed to obtain good mathematical models from experimental data. The estimation of parameters is considered a fundamental step in the identification of systems, it is a procedure in which the objective is to minimize an error function (difference between a system and model of time variable). This minimization is directly linked to the values of the parameters found by the method used. In this work, two metaheuristics, the Grey Wolf Optimization Algorithm (GWO), and the Differential Evolution algorithm (DE) are used for the estimation of nonlinear system parameters. These two algorithms are implemented in a mono-objective and multi-objective. In the mono-objective, the parameters are estimated considering the input and output of the system, needing to minimize only one objective function. In multi-objective, the parameters are estimated considering only one input and one output, but there is a need to minimize several objective functions. These metaheuristics are initially used in three test functions for validation, and obtain the results reported in the literature. Then are used in the speed regulator of a hydroelectric plant, which belongs of the National Interconnected System, initially estimated the parameters of each mesh in a mono-objective algorithm, then it is estimated all of the parameters using the multi-objective algorithm. The obtained results show that both algorithms in multi-objective and mono-objective, can get solutions that take the models to have their answers similar to the data obtained in the field. Keywords: Parameter estimation, Grey Wolf Optimizer, Differential Evolution, Hydroelectric Power Plant