Inteligência artificial aplicada ao ajuste da matriz de rendimento global de usinas hidrelétricas

• Processo: 11/02100-7
• Linha de fomento: Bolsas no Exterior - Pesquisa
• Vigência (Início): 01 de junho de 2011
• Vigência (Término): 31 de agosto de 2011
• Área do conhecimento: Engenharias - Engenharia Civil - Engenharia Hidráulica
• Pesquisador responsável: Ieda Geriberto Hidalgo
• Beneficiário: Ieda Geriberto Hidalgo
• Anfitrião: Darrell G. Fontane
• Instituição-sede: Faculdade de Tecnologia (FT). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Limeira , SP, Brasil
• Local de pesquisa : Colorado State University, Estados Unidos
• Assunto(s): Usinas hidrelétricas Geração de energia elétrica Inteligência artificial Algoritmos genéticos Simulação por computador

Resumo

Um dos grandes desafios econômicos e ambientais que a humanidade enfrenta atualmente é a produção de eletricidade. O sistema hidrotérmico brasileiro possui características peculiares que o distingue dos demais sistemas do mundo e que dificultam a tarefa de planejamento da produção de energia elétrica. Em geral, essa tarefa é feita com o auxílio de ferramentas computacionais que manipulam dados em modelos matemáticos. No Brasil, os dados que alimentam os softwares utilizados para o planejamento da operação hidrelétrica apresentam problemas de inconsistência, simplificação e duplicidade que podem comprometer a confiabilidade dos resultados apresentados. Uma das informações mais importantes para esses modelos é a função de rendimento global das usinas, representada graficamente por uma curva colina ou por uma matriz que relaciona, por exemplo, potência, queda bruta e rendimento. Estudos anteriores mostram que a qualidade dessa informação tem grande impacto para os modelos de otimização e simulação da operação do sistema. Portanto, esta pesquisa visa aplicar uma técnica da área da Inteligência Artificial, conhecida como Algoritmo Genético, para ajustar a matriz de rendimento global de usinas hidrelétricas. O objetivo é melhorar a qualidade dessa informação, contribuindo assim, para a escolha de uma política operacional que atenda o mercado consumidor brasileiro de forma econômica e segura. (AU)