???jsp.display-item.identifier??? https://repositorio.unipampa.edu.br/jspui/handle/riu/3966
Tipo: Dissertação
metadata.dc.title: Algoritmo evolução diferencial modificado aplicado ao problema do despacho econômico de carga
Autor(es): Andrade, Gabriella Lopes
Primeiro Orientador: Neto, João Plínio Juchem
Coorientador: Schepke, Claudio
Resumo: Este trabalho propõe uma modificação do algoritmo Evolução Diferencial (ED) para solucionar o problema do Despacho Econômico de Carga (DE), no qual deseja-se encontrar o nível de geração de cada unidade geradora de energia termo elétrica que satisfaça a demanda total do sistema ao menor custo, satisfazendo as restrições do problema. O ED é um algoritmo baseado na teoria da seleção natural das espécies de Charles Darwin, onde os indivíduos mais aptos têm mais chances de sobreviver. No ED original têm-se uma população inicial composta de cada possível solução para o problema alvo. Essa população é evoluída através da aplicação dos operadores genéticos de mutação, cruzamento e seleção dos indivíduos a serem inseridos na nova população. A cada iteração do ED uma nova população é gerada, substituindo a antiga, que é descartada. Ao final da execução, o ED deve retornar a melhor solução encontrada. A modificação ao ED (ED M) nesta dissertação considera que, na etapa de seleção, o indivíduo mais apto substitua o antigo na população atual, ao invés de ser inserido na nova população. Para verificar o desempenho do EDM em relação ao ED original, solucionamos um conjunto de funções teste com o objetivo de obter o mínimo global e diferentes instâncias do DE. Ambos algoritmos se mostraram eficazes na minimização das três funções de menor dimensionalidade. Nossos resultados mostraram que o ED se mostrou mais eficaz que o EDM na minimização do conjunto de funções de teste de maior dimensionalidade, apresentando uma solução até 99,99% melhor. Entretanto, nenhum dos algoritmos conseguiu obter a solução ótima. Logo, neste caso é necessário executar um número maior de iterações para a convergência até a melhor solução. Na resolução do DE, o EDM se mostrou mais eficaz que o ED em todos os casos, encontrando uma solução até 10,22% melhor. Além disso, a redução do tempo de computação do EDM em relação ao ED foi de até 98,69%. Logo, confirmamos a eficiência da modificação proposta em relação à versão original do ED.
Abstract: This work proposes a modifiation of the Diffrential Evolution (Evolução Diferencial ED) algorithm to solve the problem of the Economic Load Dispatch (Despacho Econômico - DE), where it is desired to fid the generation level of each thermo electric generating unit satisfying the total system demand at the lowest cost, satisfying the constraints of the problem. The ED is an algorithm based on the theory of natural selection of species of Charles Darwin, where the fites t are more likely to survive. In the original ED we have an initial population composed of each possible solution to the target problem. This population is evolved through of the genetic operators of mutation, crossover and selection of the individuals to be inserted in the new population. At each iteration of the ED a new population is generated, replacing the old, which is discarded. At the end of execution, the ED should return the best solution found. The modification of the ED (EDM) in this dissertation considers that, in the selection stage, the most able individual will replace the old one in the current population, instead of being inserted in the new population. To verify the performance of the EDM in relation to the original ED, we solve a set of test functions in order to obtain the global minimum and different instances of the DE. Both algorithms were effective in minimizing the three least dimensional functions. Our results showed that ED proved more effective than EDM in minimizing the set of higher dimensional test functions, presenting a solution up to 99.99% better. However, none of the algorithms managed to obtain the optimal solution. In the ED resolution, ED M proved to be more effective than ED in all cases, finding a solution up to 10.22% better. In addition, the computation time reduction of EDM in relation to ED was up to 98.69%. Therefore, we confirm the effiency of the proposed modification over the original ED version.
metadata.dc.subject: Engenharia elétrica
Evolução diferencial
Despacho econômico de carga
Electrical engineering
Diferential Evolution
Economic Load Dispatch
CNPQ: CNPQ::ENGENHARIAS
Idioma: por
metadata.dc.publisher.country: Brasil
metadata.dc.publisher: Universidade Federal do Pampa
Sigla da Instituição: UNIPAMPA
Campus: Campus Alegrete
Curso: Mestrado Acadêmico em Engenharia Elétrica
metadata.dc.identifier.citation: ANDRADE, Gabriella. Algoritmo evolução diferencial modificado aplicado ao problema do despacho econômico de carga. Orientador: João Plínio Juchem Neto. 2019. 116p. Dissertação (Mestrado em Engenharia em Engenharia Elétrica) – Universidade Federal do Pampa, Campus Alegrete, Alegrete, 2019.
Tipo de acesso: Acesso Aberto
metadata.dc.identifier.uri: http://dspace.unipampa.edu.br:8080/jspui/handle/riu/3966
metadata.dc.date.issued: 1-Mar-2019
???org.dspace.app.webui.jsptag.ItemTag.appears???Mestrado em Engenharia Elétrica

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Gabriella Andrade - 2019.pdf1.8 MBAdobe PDF???org.dspace.app.webui.jsptag.ItemTag.view???


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