Despacho económico de unidades com funções de custo não convexas usando enxames

Particle Swarm Optimization

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Introdução

Despacho económico é o problema de alocação de potência por grupo, respeitando as restrições que existam. O seu objectivo é o de minimizar o custo de produção. A sua optimização pode ser feita por métodos convencionais, baseados no método do gradiente, mas por vezes as funções de custo dos grupos não são próprias para a aplicação de métodos convencionais. A aplicação de meta-heurísticas em despacho económico é uma das formas de evitar a dificuldade de aplicar métodos convencionais em certas funções de custo, que por características técnicas do grupo gerador ou limitações de operação da rede poderão não ser diferenciáveis. Assim, uma distinção existe à partida entre métodos convencionais e meta-heurísticas, em que por método convencional se entende aquele que se baseia apenas em pressupostos matemáticos sem incorporar heurísticas. Aqui se incluem o método do gradiente, lambda iteration, programação dinâmica, método de Newton, programação linear e interior point method entre outras. Por outro lado, uma heurística é uma abordagem empírica a um problema, sendo que a solução obtida poderá não ser a ideal. Uma meta-heurística é um método aplicado que se baseia no conceito de heurística.
Heurísticas podem ser utilizadas na resolução de qualquer problema matemático, mas a sua mais-valia será encontrada em problemas de elevada complexidade e com necessidade de rapidez de solução, como por exemplo o problema de despacho económico.

Funções não-convexas para testar os enxames

Existem funções padrão (standard) utilizadas para validar métodos de optimização que, pela sua complexidade, número de soluções óptimas e convexidade, possibilitam depreender a performance de cada método, quais as suas vantagens e quais as suas desvantagens em relação aos demais. Estas funções podem ser categorizadas pelo seu número de mínimos, em que uma função com apenas um mínimo é denominada de unimodal e uma com vários mínimos (um global e vários locais) é denominada de multimodal. Funções unimodais conseguem indicar a velocidade de convergência, enquanto que funções multimodais conseguem indicar a capacidade do algoritmo não ficar retido num mínimo local.

Cockroach Swarm Optimization e um mínimo móvel da função De Jong

Keywords: Heuristics; Swarm Intelligence; non-Convex Economic Dispatch Problem, Particle Swarm Optimization (PSO), Bee Colony Optimization (BCO), Cockroak Swarm Optimization (CSO), Sensing Cloud Optimization (SCO), Particle Cloud Optimization (PCO).

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