Algoritmos Genéticos aplicado à Geração de Energia Elétrica

Título: Algoritmos Genéticos aplicado à Geração de Energia Elétrica

Autores: Asano, Patrícia Teixeira Leite; Otobe Junior, Reinaldo Fugitaro; Alencar, Thiago Ribeiro de; Gramulia Junior, Jacyro

Resumo: O objetivo deste trabalho é apresentar uma ferramenta computacional que permite controlar a transferência de água bruta entre rios ou bacias hidrográficas, otimizando o volume transferido para que não prejudiquem os ecossistemas, as atividades e utilizações da região doadora de água e atendam as necessidades da região receptora de água, incluindo seus próprios ecossistemas, priorizando num primeiro momento, a geração de energia elétrica. Vale destacar que a transferência de água se associada à produtibilidade das hidroelétricas podem contribuir, significativamente, para a otimização da produção de energia elétrica diminuindo a utilização das usinas térmicas de custos operativos elevados e enormes restrições ambientais. Sendo assim, a transferência de água entre regiões é uma estratégia que permite um ganho de armazenagem em reservatórios subutilizados em suas capacidades máximas de estocagem. Portanto, neste artigo será apresentado um novo operador genético, para o controle das vazões e volumes a serem transferidos, implementado em uma ferramenta computacional, denominada HIDRO-IA, com o emprego de algoritmos genéticos, que é uma técnica consolidada para otimização de problemas de grande porte. Pode-se observar no caso teste realizado que a transferência de água foi feita de forma controlada e otimizada, permitindo o uso adequado do recurso hídrico disponível. O resultado apresentado levanta a hipótese de se utilizar o ganho com a geração de energia elétrica para tratamento de água em algumas bacias poluídas de forma a trazer diversos benefícios para a sociedade que não seja apenas a produção de eletricidade, mas também, a disponibilização de água para abastecimento público.

Palavras-chave: Geração de Energia Elétrica; Planejamento Energético; Transposição; Algoritmos Genéticos; Operação; Otimização; Transferência de Água entre Bacias

Páginas: 6

Código DOI: 10.21528/CBIC2015-087

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