OTIMIZAÇÃO DO DESPACHO ECONÔMICO VIA ENXAME DE PARTÍCULAS (PSO)

Resumo

As usinas termoelétricas apresentam-se como uma opção bem atrativa a curto e médio prazo devido a alguns fatores, dos quais se destacam a possibilidade de implantação em áreas mais próximas aos centros de carga, a flexibilidade de operação emergencial e a independência das condições meteorológicas (JUNIOR, 2008). A programação diária de operação na área de geração é um dos grandes problemas do setor energético. Em tal tarefa, tem-se a meta de suprir a demanda com o menor custo possível, utilizando processos de otimização dos recursos disponíveis (FORTUNATO et al.,1990). Sendo assim, a programação da operação torna-se cada vez mais importante, não somente para gerar segurança e economia, mas também para determinar as decisões de partida e parada, lembrando que as dinâmicas das instalações geradoras atuais são mais complexas e dispendiosas do que eram antigamente (LOPES & TAKAHASHI, 2011). Este trabalho visa solucionar o problema de Despacho Econômico (DE) de seis termoelétricas, minimizando o custo da geração de energia elétrica e da operação das unidades geradoras, de forma a atender a demanda total da carga, obedecendo as restrições do sistema. Com o auxílio do software MATLAB®, foi possível modelar o problema tendo como referência um sistema com seis plantas termoelétricas. Em seguida, implementou-se a função objetivo, as restrições operacionais e o método de otimização via heurística (PSO), a qual é inspirada no comportamento coletivo do bando de pássaros e cardumes de peixes (KENNEDY & EBERHART, 1995). A partícula com uma solução mais próxima da ideal guia as demais, o movimento de cada partícula é determinado pela sua posição atual, expandida de um pequeno movimento e uma velocidade. Os parâmetros que influenciam o movimento são o número de partículas do enxame, a velocidade máxima, o parâmetro cognitivo e o parâmetro social, os quais foram ajustados em, respectivamente, 20, 5, 2, 2. Neste trabalho, foram realizadas 20 simulações e recolhidos os valores de desvio padrão, valor de custo mínimo, médio e máximo, bem como as perdas nas linhas. O Algoritmo de otimização utilizado retornou um ótimo resultado e teve uma convergência muito rápida e adequada em uma razoável quantidade de iterações. O melhor resultado apresentado pela autora SERAPIÃO (2009) do custo de operação foi de 8401,45 $/h, com o desvio padrão de 177,652, em quanto o algoritmo desenvolvido neste trabalho proporcionou um custo mínimo de 8379,92 $/h e um desvio padrão de 109,92. Os resultados encontrados através das simulações apontam para uma satisfatória eficiência do algoritmo proposto, uma vez que a metodologia concilia baixo esforço computacional. Deste modo podemos perceber que há uma necessidade tanto de aperfeiçoamento dos algoritmos já existentes como a elaboração de novas técnicas de otimização.