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Doctoral Thesis
DOI
https://doi.org/10.11606/T.3.2005.tde-30052006-162337
Document
Author
Full name
Gracione Picanço Ribeiro
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Paulo, 2005
Supervisor
Committee
Zahed Filho, Kamel (President)
Francato, Alberto Luiz
Porto, Rubem La Laina
Reis, Luisa Fernanda Ribeiro
Uehara, Kokei
Title in Portuguese
Operação otimizada do sistema adutor metropolitano utilizando algoritmos genéticos: estudo de caso - SAM Leste da Região Metropolitana de São Paulo (R.M.S.P.).
Keywords in Portuguese
algoritmos genéticos
operação de redes de água
otimização
Abstract in Portuguese
O presente trabalho apresenta uma avaliação de otimização de um sistema complexo de adução de água tratada, em tempo real, com Algoritmos Genéticos (AG’s), associado a um sistema SCADA e a um modelo de simulação hidráulica de rede (Epanet 2.0). Foram utilizados registros históricos de consumos de água, considerados como previsão perfeita. O estudo de caso foi feito em uma parte do Sistema Adutor Metropolitano (SAM) de São Paulo para minimizar uma função multiobjetivo (custos de energia e restrições operacionais). Foram analisados seis cenários com diversas combinações de pesos, tamanhos da população, número de gerações e probabilidades de cruzamento e mutação. As estratégias de operação obtidas permitiram reduções de até 22% na potência consumida e uma redução expressiva do custo de energia pela redução dos bombeamentos nos horários de tarifas mais elevadas.
Title in English
Optimized operation of metropolitan mains system using genetic algorithms: case study - East Metropolitan Mains System of Metropolitan Region of São Paulo (M.R.S.P.).
Keywords in English
genetic algorithms
optimization
water distribution networks
Abstract in English
This work presentss an evaluation of optimization of real time operation of a complex water supply system. Genetic Algorithm associated with a SCADA system and a network hydraulic simulation model was applied. Observed historic consumptions were used as a perfect water demand forecast model. Case study is the optimization of a multiobjective function (energy cost and operational restrictions) subsystem of Water Mains System of São Paulo Metropolitan Region. Six representative combinations of population size, number of generations , crossover and mutation probabilities were analyzed, Operational schedule of pumping and valve controls led to reductions in power consumptions up to 22% and expressive lower operational costs due to reductions of pumping in eenrgy peak times.
 
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tese.pdf (1.37 Mbytes)
Publishing Date
2006-06-07
 
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