Um modelo de pre-despacho em usinas hidreletricas usando algoritmos geneticos

Resumo: Esta dissertação de Mestrado objetiva o desenvolvimento de uma metodologia para oproblema de Pré-Despacho, a qual consiste na determinação de um programa de operação dasunidades geradoras de um sistema de energia elétrica para um horizonte de curto prazo. Ametodologia foi aplicada a um sistema hidrelétrico e utilizou iterativamente um modelo deDespacho de Máquinas, solucionado através de Algoritmos Genéticos, e um modelo de Despachode Geração, resolvido com Relaxação Lagrangeana. O Despacho de Máquinas é responsável peladefinição dos grupos geradores que estarão em operação em cada intervalo de tempo, tratando-seassim de um problema combinatório, o que justifica o uso de um Algoritmo Genético. Emseguida, depois de definida a configuração de máquinas em operação, o Despacho de Geraçãosoluciona um problema formulado somente com variáveis reais. A função aptidão (fitness) domodelo de Algoritmo Genético leva em conta os custos de partida e as perdas nas usinashidrelétricas. A metodologia foi aplicada a um caso real do Sistema de usinas Hidrelétricas do rioParanapanema. Para tornar aplicação amigável foi desenvolvido um programa computacional, oqual integra a metodologia de pré-despacho com uma interface em ambiente windows. Essainterface possibilita a definição da quantidade de usinas que devem operar, a configuração doalgoritmo de despacho de máquinas, além da visualização de gráficos e tabelas. O programa foiimplementado em linguagem de programação C++, usando a plataforma de programação Builder5.0.Abstract: This Masters thesis presents a methodology to solve a Hydroelectric Predispatchproblem. This model take into account the start-up/shutdown costs and constraints ofhydroelectric generation units, resulting in a combinatorial problem. The predispatch problemwas decomposed in two subproblem: a hydro unit commitment subproblem and a optimaldispatch subproblem. The first subproblem determines the start-up and shutdown scheduling ofhydro units and Genetic Algorithms was used to solve it. The second subproblem determines theon line generation output and it was treated by Lagrangian Relaxation. The Genetic Algorithm’sfitness function is composed of start up and power loss costs in hydroelectric power systems. Themethodology was applied to the Paranapanema River Power System. A friendly applicationsoftware was developed, which was implemented in programming language C++, using BorlandBuilder 5.0