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Thèse de Doctorat
DOI
https://doi.org/10.11606/T.18.2004.tde-01032005-154332
Document
Auteur
Nom complet
Ivaltemir Barros Carrijo
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Carlos, 2004
Directeur
Jury
Reis, Luisa Fernanda Ribeiro (Président)
Chaudhry, Fazal Hussain
Luvizotto Junior, Edevar
Monard, Maria Carolina
Righetto, Antonio Marozzi
Titre en portugais
Extração de regras operacionais ótimas de sistemas de distrubuição de água através de algoritmos genéticos multiobjetivo e aprendizado de máquina
Mots-clés en portugais
algoritmos genéticos
aprendizado de máquina
operação ótima
otimização multiobjetivo
Resumé en portugais
A operação eficiente do sistema é uma ferramenta fundamental para que sua vida útil se prolongue o máximo possível, garantindo o perfeito atendimento aos consumidores, além de manter os custos com energia elétrica e manutenção dentro de padrões aceitáveis. Para uma eficiente operação, é fundamental o conhecimento do sistema, pois, através deste, com ferramentas como modelos de simulação hidráulica, otimização e definição de regras, é possível fornecer ao operador condições de operacionalidade das unidades do sistema de forma racional, não dependendo exclusivamente de sua experiência pessoal, mantendo a confiabilidade do mesmo. Neste trabalho é desenvolvido um modelo computacional direcionado ao controle operacional ótimo de sistemas de macro distribuição de água potável, utilizando um simulador hidráulico, um algoritmo de otimização, considerando dois objetivos (custos de energia elétrica e benefícios hidráulicos) e um algoritmo de aprendizado para extração de regras operacionais para o sistema. Os estudos foram aplicados no sistema de macro distribuição da cidade de Goiânia. Os resultados demonstraram que podem ser produzidas estratégias operacionais satisfatórias para o sistema em substituição ao julgamento pessoal do operador.
Titre en anglais
Extraction of optimal operation rules of the water distribution systems using multiobjective genetic algorithms and machine learning
Mots-clés en anglais
genetic algorithms
machine learning
multiobjective optimization
optimal operation
Resumé en anglais
The efficient operation of a system is a fundamental tool to postpone the system’s service life as much as possible, thus ensuring a good service to the consumer while keeping electrical energy and maintenance costs at acceptable levels. Efficient operation requires knowledge of the system, for this knowledge, supported by tools such as models for hydraulic simulation, optimization, and definition of rules, provides the operator with proper conditions for the rational operating of the system’s units without depending exclusively on personal experience while maintaining the system’s reliability. In this work is developed a computational model for the optimal operation control of macro water distribution systems using a hydraulic simulator, an optimization algorithm, and a learn algorithm to extract operational rules (strategies) for the system. These studies are to be based on the macro system of the city of Goiânia, in Brazil. The results show that solutions for satisfactory operation can be quickly produced as a substitute to the personal judgment of the operator.
 
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Tese_Tinil-2004_.pdf (1.35 Mbytes)
Date de Publication
2005-04-07
 
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