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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/27345| Título: | Análise comparativa de algoritmos evolutivos multiobjetivo aplicados no problema de restabelecimento de energia |
| Autor(es): | Souza, Luciana Menezes Xavier de |
| Orientador(es): | Castoldi, Marcelo Favoretto |
| Palavras-chave: | Geração distribuída de energia elétrica Algorítmos Sistemas de energia elétrica Distributed generation of electric power Algorithms Electric power systems |
| Data do documento: | 2-Jun-2015 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Cornelio Procopio |
| Citação: | SOUZA, Luciana Menezes Xavier de. Análise comparativa de algoritmos evolutivos multiobjetivo aplicados no problema de restabelecimento de energia. 2015. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Elétrica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Cornélio Procópio, 2015. |
| Resumo: | Encontrar uma configuração que reduz o número de manobras operacionais necessárias para se restabelecer a energia elétrica após a ocorrência de uma falta, é considerada como sendo um problema de natureza combinatorial, e que normalmente possui características que dificultam a utilização de técnicas de programação matemática. Algoritmos evolutivos têm sido cada vez mais empregados, pois apresentam resultados satisfatórios para o restabelecimento de energia elétrica no sistema de distribuição. Neste trabalho, é realizada a análise aprofundada dos conjuntos de soluções dos algoritmos evolutivos multiobjetivo que tratam problemas de restabelecimento de energia elétrica. Portanto, esta análise detalhada tem o objetivo de verificar a qualidade das soluções multiobjetivo e observar se há diferença ou não nas soluções encontradas em relação ao número de operações de chaveamento obtido para o processo de reconfiguração do sistema. Para o desenvolvimento desta análise emprega-se algumas abordagens clássicas da literatura sobre algoritmos evolutivos multiobjetivo, bem como, os algoritmos AEMT, AEMT-SP e o NSGA-II, sendo que esta avaliação foi realizada através de métricas comparativas como o Hipervolume, Epsilon, R2 e R3 e também por meio do teste de Wilcoxon. Estes métodos foram implementados no software R com o intuito de encontrar o algoritmo que possui o melhor desempenho e agregar uma maior precisão da escolha da solução pelo operador do sistema elétrico. A principal vantagem da análise proposta é conhecer qual algoritmo melhor representa o sistema de distribuição. |
| Abstract: | 7 ABSTRACTSOUZA, Luciana. M. X. De. Comparative analysis of applied multi-objective evolutionary algorithms in energy recovery problem. 2015. 88f. Trabalho de conclusão de curso – Graduação em Engenharia Elétrica, Universidade Tecnológica Federal do Paraná. Cornélio Procópio, 2015. Finding a configuration that reduces the number of necessary operational switch to restore the power after the occurrence of a fault it is considered to be a problem combinatorial nature, and usually has characteristics that make the use of mathematical programming techniques. Evolutionary algorithms have been increasingly used because they present satisfactory results for the restoration of electricity in the distribution system. This work is carried out in-depth analysis of the solution sets of multi-objective evolutionary algorithms that address issues of power restoration. So this detailed analysis is intended to check the quality of multi-objective solutions and see if there is a difference or not the solutions found in the number of switching operations obtained for the system reconfiguration process. To develop this analysis is employed some classic approaches of the literature on multi-objective evolutionary algorithms and the algorithms AEMT, AEMT-SP and the NSGA-II, and this evaluation was carried out through comparative metrics like hypervolume, Epsilon, R2 and R3 and also through the Wilcoxon test. These methods are implemented in softwareR in order to find the algorithm which has better performance and greater accuracy adding the solution of choice by the electric system operator. The main advantage of the proposed analysis is to know which one best algorithm is the distribution system. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/27345 |
| Aparece nas coleções: | CP - Engenharia Elétrica |
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