SUMÁRIO
SUMÁRIO ... iii
LISTA DE FIGURAS ...v
LISTA DE TABELAS ... vii
LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS... ix
LISTA DE SÍMBOLOS...x
RESUMO ... xii
ABSTRACT... xiii
1
INTRODUÇÃO ...12
O PLANEJAMENTO DA OPERAÇÃO ...42.1 CARACTERÍSTICAS DOS SISTEMAS...9
2.2 PARÂMETROS DE UMA HIDROELÉTRICA...10
2.3 ABORDAGENS AO PLANEJAMENTO HIDROTÉRMICO...13
2.4 FORMULAÇÃO MATEMÁTICA...15
3
ALGORITMOS GENÉTICOS ...213.1 HISTÓRICO...23
3.2 OPERADORES GENÉTICOS...25
4
ALGORITMOS GENÉTICOS NO PLANEJAMENTO DA OPERAÇÃO ....315
APLICAÇÕES NO SISTEMA BRASILEIRO ...465.1 UMA USINA ISOLADA...47
5.1.1 Com taxa de desconto...48
5.1.2 Sem taxa de desconto ... 50
5.1.3 Com histórico de vazões...51
5.2 DUAS USINAS EM CASCATA...54
5.3 TRÊS USINAS EM CASCATA...57
6
CONCLUSÕES E COMENTÁRIOS ...60ANEXO...63
LISTA DE FIGURAS
FIGURA 1 - Sistema hidrotérmico ...4
FIGURA 2 - Esquema de uma usina hidroelétrica ...12
FIGURA 3 - Custo de geração de uma usina termoelétrica...16
FIGURA 4 - Custo de operação do sistema hidrotérmico ...17
FIGURA 5 - Seleção utilizando o Método da Roleta ...26
FIGURA 6 - Cruzamento de 1 ponto ...28
FIGURA 7 - Cruzamento de 2 pontos...28
FIGURA 8 - Cruzamento uniforme ...29
FIGURA 9 - Exemplo de mutação...30
FIGURA 10 - Exemplo de elitismo. ...30
FIGURA 11 - Algoritmo proposto...32
FIGURA 12 - Indivíduo...33
FIGURA 13 - Cruzamento uniforme proposto ...39
FIGURA 14 - Cruzamento médio proposto ...42
FIGURA 15 - Indivíduo escolhido para ser mutado ...43
FIGURA 16 – Indivíduo mutado ...44
FIGURA 17 - Parte do Sistema Sudeste Brasileiro ...46
FIGURA 18 - Trajetórias ótimas de volume para a Usina Hidroelétrica de Emborcação, com taxa de desconto...49
FIGURA 19 - Complementação térmica para afluência igual a 80% da MLT, com taxa de desconto... 49
FIGURA 20 - Trajetórias ótimas de volume para a Usina Hidroelétrica de Emborcação, sem taxa de desconto ... 50
FIGURA 21 - Complementação térmica para afluência igual a 80% da MLT,
sem taxa de desconto...51 FIGURA 22 - Trajetórias ótimas de volume para Usina Hidroelétrica de
Emborcação, com taxa de desconto...53 FIGURA 23 - Complementação térmica para afluência igual ao período histórico de
5/1971 a 4/1973 ...53 FIGURA 24 - Trajetórias ótimas de volume para as usinas hidroelétricas de
Emborcação e Itumbiara, com taxa de desconto ...55 FIGURA 25 - Complementação térmica para afluência igual a 80% da MLT...56 FIGURA 26 - Trajetórias ótimas de volume para as usinas hidroelétricas de
Emborcação, Itumbiara e São Simão, com taxa de desconto ...58 FIGURA 27 - Complementação térmica para afluência igual a 80% da MLT...58
LISTA DE TABELAS
TABELA 1 - Participação hidráulica em alguns países...9 TABELA 2 - Notas dos cinco indivíduos de uma população ...26 TABELA 3 - Dados para resolução do problema proposto ...32 TABELA 4 - Dados de demanda e afluência para resolução do problema
proposto ...32 TABELA 5 - Dados utilizados na seleção da população ...35 TABELA 6 - Taxa de seleção ...37 TABELA 7 - Dados necessários para formação de um indivíduo através de
cruzamento uniforme...38 TABELA 8 - Dados da Usina Hidroelétrica de Emborcação ...47 TABELA 9 - Custos de operação obtidos para a Usina Hidroelétrica
de Emborcação, com taxa de desconto...48 TABELA 10 - Custos de operação obtidos para a Usina Hidroelétrica
de Emborcação, sem taxa de desconto ...51 TABELA 11 - Dados utilizados na otimização adotando o período do histórico...52 TABELA 12 - Custos de operação obtidos para a Usina Hidroelétrica
de Emborcação adotando o período do histórico ...54 TABELA 13 - Dados da Usina Hidroelétrica de Itumbiara...54 TABELA 14 - Custos de operação obtidos para as usinas hidroelétricas
de Emborcação e Itumbiara, com taxa de desconto ...56 TABELA 15- Dados da Usina Hidroelétrica de São Simão ...57 TABELA 16 - Custos de operação obtidos para as usinas hidroelétricas
LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS
POSHP - Planejamento da Operação de Sistemas Hidrotérmicos de Potência IA - Inteligência Artificial
AG’s - Algoritmos Genéticos PNL - Programação Não-Linear PO - Planejamento da Operação TVA - Teneessee Valey Authority MLT - Média de Longo Termo
LISTA DE SÍMBOLOS
g - potência gerada
a,b,c - parâmetros característicos da usina termoelétrica
Hij - elemento da matriz Hessiana, dada pela derivada segunda em relação à
variável x, da linha i, e y, da coluna j (defluência ou volume)
F - função objetivo do problema
x(t) - volume do reservatório no instante t xmin - volume mínimo do reservatório
xmáx - volume máximo do reservatório
xútil - volume útil do reservatório
q(t) - vazão turbinada pela usina no instante t v(t) - vazão vertida pela usina no instante t
u(t) - defluência total da usina no instante t, u(t) = v(t) + q(t)
hmon(x) - nível d’água a montante do reservatório, função do volume de água
acumulado
hjus(u) - nível d’água a jusante do reservatório, função da defluência total da
usina
h(x,u) - altura de queda bruta da usina, definida como a diferença entre as alturas a montante e a jusante do reservatório
N - número de usinas hidroelétricas
φi(.) - função de geração hidroelétrica da usina i
xi(.) - volume do reservatório i no instante t
qi(.) - vazão turbinada da usina i no instante t
zi(.) - vazão vertida da usina i no instante t
Ki - constante que engloba aceleração da gravidade, densidade da água,
rendimento turbina-gerador e fatores de conversão de unidades
h1i - altura de montante, em relação ao nível do mar, função do volume do
reservatório
h2i - altura de jusante, em relação ao nível do mar, função da vazão defluída
total
yi(t) - afluência ao reservatório i no instante t
RESUMO
LEITE, P. T. (1999). Um Algoritmo Genético para o Planejamento de Sistemas
Hidroelétricos. São Carlos, 1999. 71p. Dissertação (Mestrado) – Escola de
Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo.
O Planejamento da Operação dos Sistemas Hidrotérmicos de Potência vem sendo formulado através de modelos de otimização e simulação. Estes métodos apresentam imperfeições inerentes, susceptíveis de aperfeiçoamento, uma vez que lidam com problemas não-lineares bastante complexos e de difíceis soluções. Algumas abordagens baseiam-se na programação dinâmica ou em técnicas de programação não-linear, que apresentam deficiências, como dificuldades de convergência, simplificação da formulação original do problema, ou dificuldades devido à complexidade da função objetivo.
Com a finalidade de encontrar métodos mais eficazes para solução do problema, este trabalho propõe métodos de Inteligência Artificial que possam superar as deficiências encontradas nas abordagens tradicionais.
A abordagem proposta, utilizando técnicas de Algoritmos Genéticos, foi aplicada em vários testes com usinas hidroelétricas pertencentes ao Sistema Brasileiro. Os testes procuram reproduzir as mesmas situações encontradas nos estudos e ações do Planejamento da Operação de Sistemas Hidrotérmicos de Potência, visando determinar o cronograma ótimo de operação.
Os resultados foram comparados com outros obtidos através de técnica tradicional de programação não-linear, já exaustivamente testada.
Palavras-chaves: Sistemas Hidrotérmicos, Planejamento da Operação, Otimização,
ABSTRACT
LEITE, P. T. (1999). A Genetic Algorithm Applied to Hydroelectric System
Planning. São Carlos, 1999. 71p. Dissertação (Mestrado) – Escola de Engenharia de
São Carlos, Universidade de São Paulo.
The Power Systems Hydrothermal Operation Planing is nowadays formulated through optimization models and simulations. These approaches show inherent imperfections, susceptible to improvement, since they deal with complex non-linear problems with difficult solution. Some approaches are based on dynamic programming or in non-linear programming techniques, which also present some drawbacks, such as hard convergence, simplification of the original problem formulation, or difficulty due to complex object function.
In order to find more efficient methods to solve this problem, the present study uses Artificial Intelligent techniques to overcome the inaccuracies found in the traditional approaches.
The proposed approach, using Genetic Algorithms techniques, was applied in various tests with hydroelectric plants belonging to the Brazilian System.
The tests reproduces the same situations found in the studies and procedures of the Hydrothermal System Planning, aiming to determine the optimal operation scheduling.
The results achieved were compared to those obtained by an algorithm using the traditional Non-linear Programming, which has been extensively investigated and tested.
Keywords: Hydrothermal Systems, Operation Planning, Optimization, Artificial
1 INTRODUÇÃO
O consumo de energia elétrica aumenta em todo o mundo, principalmente nos países em desenvolvimento, como o Brasil, estando o consumo diretamente ligado ao nível sócio-econômico da população.
A geração de energia elétrica pode ser realizada por meio do uso de energia potencial da água, geração hidroelétrica, ou através de energia térmica, geração termoelétrica, utilizando combustíveis fósseis, como petróleo e carvão mineral, combustíveis não fósseis, como madeira e bagaço de cana, ou ainda combustíveis nucleares, como urânio enriquecido.
Com o crescimento acelerado do país, existe a necessidade de um planejamento cada vez mais avançado, que englobe as fontes de geração de energia elétrica, com o objetivo de garantir, da melhor forma possível, o atendimento da demanda. Este é um grande desafio para o Setor Elétrico Brasileiro e implica em desenvolvimento de técnicas de otimização e simulação mais sofisticadas.
Algumas características próprias do Sistema Brasileiro impediram a aplicação de técnicas tradicionais de operação utilizadas em outros países e estimularam o desenvolvimento autônomo de métodos computacionais e critérios adequados às condições locais.
No Brasil, o sistema é predominantemente hidroelétrico, com cerca de 95% da energia gerada, pois o país possui um grande potencial hidráulico, onde se localizam grandes cascatas com usinas interligadas. É um dos poucos países com potencial
hidráulico a ser ainda explorado. A geração de origem hidroelétrica, que tem custo de combustível nulo, a menos de taxas fixas não muito elevadas, é complementada por
geração de origem termoelétrica, que tem custo de combustível elevado. Entretanto, este sistema traz consigo a desvantagem da incerteza das vazões.
A área dos sistemas de potência que trata justamente das necessidades energética por parte das usinas, de forma coordenada, é o chamado Planejamento da Operação de Sistemas Hidrotérmicos de Potência (POSHP).
O objetivo do POSHP é encontrar uma política operativa que forneça energia elétrica ao sistema, num determinado período, com confiabilidade e por um custo mínimo. Isto eqüivale a determinar um cronograma ótimo de geração para cada usina, a cada intervalo, de modo que o sistema atenda a demanda de forma confiável, procurando evitar o racionamento em ano de seca severa, e minimize o custo esperado da operação durante o período de planejamento, definindo uma estratégia adequada de complementação térmica.
O POSHP vem sendo formulado através de modelos de otimização e simulação, inclusive no caso brasileiro, apresentando, como não poderia deixar de ser, imperfeições inerentes, susceptíveis de aperfeiçoamento, onde têm-se problemas não-lineares bastante complexos e de difíceis soluções. Algumas abordagens baseiam-se na programação dinâmica ou em técnicas de programação não-linear, que apresentam deficiências, como dificuldades de convergência, simplificação da formulação original do problema, ou dificuldades devido a complexidade da função objetivo [1].
Por outro lado, técnicas de Inteligência Artificial (IA) têm sido largamente aplicadas, com sucesso, em Sistemas Elétricos de Potência, em diversas áreas, entre elas proteção, controle e supervisão, alarme, segurança, previsões, etc [2, 3].
Com a finalidade de encontrar métodos mais eficazes para solução do problema do Planejamento da Operação de Sistemas Hidrotérmicos de Potência, este trabalho propõe a utilização de métodos de Inteligência Artificial que possam superar as deficiências encontradas nas abordagens tradicionais. É relevante que se diga que não se tem conhecimento na literatura mundial de aplicações de I.A. em Planejamento da Operação, pelo menos no que se refere a testes com situações reais
e com comprovado sucesso quando comparados com os métodos tradicionais de otimização.
Dentre os vários métodos de Inteligência Artificial existentes na literatura, os que têm se destacado com mais eficiência na solução dos problemas de otimização são aqueles baseados em Algoritmos Genéticos (AG`s), tornando esta técnica muito interessante como ferramenta de busca e otimização para a solução dos mais diferentes tipos de problemas.
Este trabalho apresenta uma abordagem para a solução do problema de Planejamento da Operação de Sistemas Hidrotérmicos de Potência, utilizando Algoritmos Genéticos. Um algoritmo é desenvolvido com esta técnica e sua aplicação é feita em situações reais de usinas do Sistema Brasileiro. O algoritmo é aplicado a subsistemas de múltiplas usinas em cascatas, e seus resultados comparados com outros obtidos por técnicas tradicionais de otimização não-linear.
O capítulo 2 contém o estado da arte do problema do POSHP, com sua apresentação, principais características e sua formulação matemática, acompanhado da bibliografia.
Um resumo sobre Algoritmos Genéticos, histórico e apresentação dos operadores genéticos tradicionalmente utilizados serão apresentados no capítulo 3. O algoritmo proposto será apresentado no capítulo 4.
As aplicação e resultados estão no capítulo 5, bem como a comparação entre a técnica de otimização baseada em Programação Não-linear (PNL), tradicionalmente utilizada, e a técnica proposta por este trabalho, baseada em Algoritmos Genéticos (AG`s).
Finalmente, no capítulo 6 algumas conclusões e comentários são apresentados.
2 O PLANEJAMENTO DA OPERAÇÃO
Os sistemas hidrotérmicos de potência normalmente são abastecidos através de geração hidroelétrica, geração térmica e, eventualmente, importação de energia elétrica de sistemas vizinhos. Toda a energia elétrica assim disponível é enviada através das linhas de transmissão para o atendimento da demanda, conforme ilustrado na FIGURA 1. DEMANDA REDE DE TRANSMISSÃO E GH GT I GH - Geração Hidroelétrica; GT - Geração Térmica; I - Importação de energia; E - Exportação de energia.
FIGURA 1 - Sistema hidrotérmico
Os recursos hidroelétricos de geração, representados pelas afluências nas usinas e pela água armazenada nos reservatórios, são limitados, logo a sua disponibilidade em um dado momento depende do grau de sua utilização anterior, o
que estabelece uma ligação entre as decisões operativas no tempo. A questão então é como utilizar os recursos hidroelétricos disponíveis no presente de modo a assegurar a menor complementação termoelétrica no presente e no futuro, sendo este um problema predominante nos sistemas hidrotérmicos de geração com grande participação hidroelétrica, como é o caso do Sistema Brasileiro. A decisão ótima deve
equilibrar o compromisso entre o benefício presente do uso da água para geração hidroelétrica e o beneficio futuro esperado, advindo do seu armazenamento. Tudo medido em termos de economia de combustível, caracterizando um problema dinâmico [4].
O custo de operação de uma usina termoelétrica é, classicamente, dado por uma função convexa crescente, próxima de um polinômio de segundo grau, que pode ser representada pela eq.1 [5]:
( )
g a b( )
g c( )
g2c = + + (1)
onde:
g - potência gerada.
a, b, c - parâmetros característicos da usina termoelétrica.
O custo de operação de um sistema hidrotérmico é dado pela complementação térmica do sistema, ou seja, pelo custo do suprimento da parcela da demanda que não foi atendida pela geração hidroelétrica, mas sim pela geração térmica. Logo, a não-linearidade da função objetivo deste problema deve-se, em primeiro lugar, à não-linearidade do custo de geração térmica. Em segundo lugar, resulta da própria não-linearidade da função de geração das usinas hidroelétricas, ilustrada pela eq. 13, onde aparecem polinômios de até 4° grau, como será visto adiante, no item 2.4.
A função objetivo é também não convexa em toda sua região de abrangência, o que pode ser verificado através dos auto valores da matriz Hessiana, os quais apresentam valores positivos e negativos em algumas regiões [6].
Quando as usina hidroelétricas estão situadas em uma mesma bacia hidrográfica, elas apresentam, de forma mais evidente, um acoplamento operativo entre si, formando um problema não-separável.
O parque hidroelétrico constitui-se em um sistema interconectado de geração, ao contrário do parque termelétrico, cujas unidades são independentes entre si. Isto pode ser melhor explicado analisando a matriz Hessiana da função de custo de operação do sistema, ou função objetivo do problema do Planejamento Energético da Operação, onde observam-se elementos fora da diagonal principal não nulos, o que representa a interconexão entre as variáveis da mesma usina e também o acoplamento hidráulico, quando relaciona as variáveis de usinas diferentes [7].
Isto se traduz em uma função objetivo espacialmente não-separável, ou seja, não se pode isolar as variáveis de cada usina separadamente.
Uma visão da matriz Hessiana é dada a seguir, utilizando-se um sistema com duas usinas e dois intervalos, sendo a matriz composta por 8 linhas e 8 colunas. Cada elemento Hij da matriz será dado pela derivada da função de custo de operação em
relação às variáveis da linha i e coluna j, com as linhas e colunas compostas pelas turbinagens e volumes das usinas, nos intervalos dados.
Assim a Hessiana ficará conforme ilustrada pela eq. 2.
j x i u F ij H ∂ ∂ ∂2 = (2) onde:
Hij - elemento da matriz Hessiana, dada pela derivada segunda em
relação à variável u, da linha i, e x, da coluna j (defluência ou volume);
F - função objetivo do problema (será reapresentada na eq. 6);
umn - defluência da usina m no período n;
xmn - volume da usina m no período n.
t = 1 t = 2 u11 u21 x11 x21 u12 u22 x12 x22 u11 11 11 2 u u F ∂ ∂ ∂ ∂ ∂ ∂ 2 11 21 F u u 11 11 2 x u F ∂ ∂ ∂ 21 11 2 x u F ∂ ∂ ∂ 0 0 0 0 u21 11 21 2 u u F ∂ ∂ ∂ 21 21 2 u u F ∂ ∂ ∂ 11 21 2 x u F ∂ ∂ ∂ 21 21 2 x u F ∂ ∂ ∂ 0 0 0 0 x11 11 11 2 u x F ∂ ∂ ∂ 21 11 2 u x F ∂ ∂ ∂ 11 11 2 x x F ∂ ∂ ∂ 21 11 2 x x F ∂ ∂ ∂ 0 0 0 0 x21 11 21 2 u x F ∂ ∂ ∂ 21 21 2 u x F ∂ ∂ ∂ 11 21 2 x x F ∂ ∂ ∂ 21 21 2 x x F ∂ ∂ ∂ 0 0 0 0 u12 0 0 0 0 ∂ ∂∂ 2 12 12 F u u ∂ ∂ ∂ 2 11 22 F u u 12 12 2 x u F ∂ ∂ ∂ 12 22 2 x u F ∂ ∂ ∂ (3) u22 0 0 0 0 ∂∂2∂ 22 12 F u u ∂ ∂ ∂ 2 22 22 F u u 12 22 2 x u F ∂ ∂ ∂ 22 22 2 x u F ∂ ∂ ∂ x12 0 0 0 0 12 12 2 u x F ∂ ∂ ∂ 22 12 2 u x F ∂ ∂ ∂ 12 12 2 x x F ∂ ∂ ∂ 22 12 2 x x F ∂ ∂ ∂ x22 0 0 0 0 22 12 2 u x F ∂ ∂ ∂ 22 22 2 u x F ∂ ∂ ∂ 12 22 2 x x F ∂ ∂ ∂ 22 22 2 x x F ∂ ∂ ∂
Este é também um problema estocástico em sua conceituação mais ampla, devido à aleatoriedade das vazões, além de ser de grande porte, devido ao grande número de usinas e intervalos normalmente envolvidos.
Dadas as características de geração das usinas hidroelétricas, o Planejamento da Operação de Sistemas Hidrotérmicos pode ser classificado como um problema de otimização dinâmico, de grande porte, com função objetivo não-linear, não separável e não convexa [8].
Como já afirmado, o objetivo do POSHP é determinar uma estratégia de geração para cada usina, que minimize o valor esperado dos custos operativos no período de planejamento e atenda a demanda de forma confiável. Incluem-se nestes custos os gastos com os combustíveis das usinas termoelétricas, eventuais compras de energia de sistemas vizinhos e os custos de eventuais não atendimentos à demanda [9].
Assim, em sistemas com grande participação hidroelétrica, o objetivo econômico do planejamento da operação é substituir, na medida do possível, a
geração de origem termoelétrica, de custo elevado, por geração de origem hidroelétrica, de custo praticamente nulo, de forma racional [9, 10].
Devido à sua própria dificuldade e à diversidade de objetivos e de características em que estão imersos os vários aspectos do problema, o Planejamento da Operação (PO) é dividido em diferentes horizontes de tempo. No Sistema Brasileiro, o planejamento da operação é dividido em horizontes de longo, médio e curto prazos, onde são abordados os aspecto energéticos e elétricos da operação [11].
No planejamento de longo prazo costuma-se utilizar programação dinâmica estocástica na sua abordagem, devido a aleatoriedade das vazões afluentes. Neste nível são considerados aspectos globais do planejamento, como o valor esperado de geração térmica envolvida, a previsão de intercâmbio entre os subsistemas, a avaliação dos riscos de déficits e também as reservas hidráulicas numa evolução plurianual. O horizonte de decisão é tipicamente 5 anos e o período de planejamento é discretizado em intervalos mensais.
Já no planejamento de médio prazo, costuma-se abranger um período de alguns meses a dois anos, com discretização mensal ou semanal, onde atribuem-se as metas de geração individuais a cada usina hidroelétrica, e pode-se adotar programação não-linear, através de abordagem determinística.
Em sistemas hidrotérmicos de potência onde há uma grande participação hidráulica, é fundamental determinar o comportamento ótimo dos reservatórios, definindo a melhor maneira de operação. Para que o comportamento de cada reservatório possa ser melhor determinado, é importante que seja adotada uma representação individualizada para as usinas, o que faz com que o número de variáveis e de estados do sistema seja geralmente grande. Assim, para viabilizar a otimização com representação individualizada das usinas, convém tratar o problema de forma determinística.
No planejamento de curto prazo, procuram-se determinar decisões diárias ou horárias, incluindo as restrições elétricas [4].
Os horizontes de longo e médio prazo são conhecidos pela designação de planejamento energético, já que tratam do aspecto energético da operação. Este trabalho está voltado preferencialmente para este planejamento energético, tendo sido desenvolvido com vistas para o horizonte de médio prazo.
2.1 C
ARACTERÍSTICAS DOS SISTEMASAs fontes energéticas de cada país são determinadas pelos recursos existentes e conforme as características ambientais da região tais como relevo, clima, etc, sendo diferentes na maior parte dos países, alguns com sistemas de pequena ou grande participação hidroelétrica, outros quase que puramente térmicos. Logo, para cada tipo de sistema é empregada uma abordagem, apesar de se manter a filosofia básica quanto aos objetivos a serem atingidos [5].
Como já foi afirmado, o Brasil possui um sistema de geração predominantemente hidroelétrico, devido ao grande potencial hidráulico existente no país, onde se localizam grandes cascatas com usinas interligadas, com um relevo suave, sem grandes montanhas, fazendo com que as usinas, em geral, tenham alturas de queda pequenas ou médias.
Em outros países alguns sistemas têm grande participação hidroelétrica, como no Sistema Brasileiro, destacando-se entre eles os da Noruega e Canadá. Outros sistemas são de pequeno porte, como o da Nova Zelândia, e outros ainda são de pequena participação hidroelétrica, como por exemplo, o sistema da Teneessee Valey Authority (TVA), nos Estados Unidos.
Os Estados Unidos, por exemplo, possuem hoje um parque de geração elétrica predominantemente térmico, caso como o sistema da TVA, que tem uma participação hidroelétrica de 12%, conforme apresentado na TABELA 1. Nestes sistemas a água não tem como prioridade a geração de energia elétrica, sendo utilizada para a navegação, recreação, controle de cheias, além do controle da qualidade da água [12].
TABELA 1 - Participação hidráulica em alguns países
PAÍSES PARTICIPAÇÃO HIDRÁULICA
CANADÁ ( Hydro-Québec) 94%
ESTADOS UNIDOS (TVA) 12%
NOVA ZELÂNDIA 80%
NORUEGA 99%
A Noruega tem um sistema de geração praticamente hidroelétrico, com um porte da mesma ordem de grandeza do Sistema Brasileiro, mas com um número muito grande de pequenas usinas [13].
A Hydro-Québec no Canadá, apresenta um sistema praticamente hidroelétrico com cerca de 94% da energia gerada. É o que mais se aproxima do sistema brasileiro tanto em energia como em capacidade instalada. O sistema do Canadá é formado por grandes cascatas em paralelo, com bacias hidrográficas isoladas uma das outras, diferindo muito das grandes cascatas brasileiras, que são interligadas [14].
A Nova Zelândia é um sistema pequeno e com reservatórios de pouca capacidade, de tal forma que suas possibilidades de aproveitar as afluências maiores, armazenando-as para utilização em períodos de baixas afluências, são bastante limitadas.
Assim as características próprias dos sistemas estimularam o desenvolvimento autônomo de métodos computacionais e critérios adequados às condições locais [15].
Um esquema de uma usina hidroelétrica é mostrado na FIGURA 2, com o objetivo de esclarecer alguns termos usado na dissertação. De acordo com esta figura, pode-se listar alguns elementos que compõem a usina:
> Uma barragem que represa a água, com conseqüente formação do reservatório. No caso da maioria das usinas brasileiras o reservatório tem a função de criar a altura de queda d’água e exerce também, para algumas usinas, o papel de regulador dos recursos hídricos. Os reservatórios que têm essa capacidade são chamados de reservatórios de acumulação.
> Uma casa de máquina, onde estão localizadas as turbinas, os geradores e todos os equipamentos responsáveis pela transformação de energia hidráulica em energia elétrica.
> Um vertedouro, por onde a água em excesso, que não será utilizada na geração de energia, retorna ao rio.
As variáveis envolvidas no modelo da usina são: x(t) - volume do reservatório no instante t; xmin - volume mínimo do reservatório;
xmáx - volume máximo do reservatório;
xútil - volume útil do reservatório;
q(t) - vazão turbinada pela usina no instante t; v(t) - vazão vertida pela usina no instante t;
u(t) - defluência total da usina no instante t, u(t) = v(t) + q(t);
hmon(x) - nível d’água a montante do reservatório, função do volume de água
acumulado;
hjus(u) - nível d’água a jusante do reservatório, função da defluência total da
usina;
h(x,u) - altura de queda bruta da usina, definida como a diferença entre as alturas montante e a jusante do reservatório.
O volume x equivale à quantidade de água armazenada no reservatório em um determinado instante. O volume mínimo xmin, também conhecido como volume
morto, é a menor quantidade de água armazenada no reservatório que permite o funcionamento da usina em condições normais de operação.
FIGURA 2 - Esquema de uma usina hidroelétrica
Nível do mar Canal de Fuga Casa de Máquinas Vertedouro Barragem Reservatório Volume Morto Volume Útil u h (u)jus h(x,u) h (x)mon q v
O volume útil xútil é a diferença entre o maior volume suportado pelo
reservatório em condições normais, xmáx, e o volume morto, xmin.
A vazão turbinada q representa a vazão que foi efetivamente utilizada na transformação de energia hidráulica em energia elétrica. Esta vazão é limitada pela turbinagem máxima, ou engolimento máximo, qmáx, da usina.
Adota-se a hipótese operativa de que uma usina só verte quando não puder mais turbinar. Assim, a vazão vertida v ocorre quando a quantidade de água que chega à usina é maior que o engolimento máximo da mesma e o reservatório já encontra-se cheio. Na operação real o vertimento também pode ocorrer em condições especiais de operação, como por exemplo no controle de cheias ou irrigação. Nestes casos a usina pode verter sem ter alcançado seu volume máximo.
A altura hmon é a altura, em relação ao nível do mar, do nível d’água a
montante do reservatório. Esta altura é expressa em função do volume x. A altura hjus
reservatório e é expressa em função da defluência u. A altura h é dada pela diferença entre as alturas a montante e a jusante e, evidentemente, é função tanto de u quanto de x.
2.3 A
BORDAGENS AO PLANEJAMENTO HIDROTÉRMICOO método de abordagem para o problema do POSHP é muito influenciado pelas características de cada sistema, tais como predominância ou não de geração hidroelétrica, interligação das bacias, relevo, e outros. Também, a forma como o planejador resolve equacionar o problema influi na abordagem adotada, levando a que sistemas com mesmas características apresentem formas diferentes de tratamento.
Quando adota-se uma modelagem para um problema e uma técnica de resolução, deve-se, além de considerar as características físicas do sistema, evitar simplificações drásticas que deturpem os resultados, e levar em conta o nível de incerteza de cada horizonte.
A programação dinâmica, nos seus mais variados modelos, é uma das formas mais usuais de abordagem, por permitir o tratamento estocástico do problema. Porém, esta técnica apresenta a maldição da dimensionalidade, causada pelo aumento exponencial dos estados possíveis. Se as variáveis de volume e vazão defluida de cada usina, de um conjunto de N usinas, forem discretizadas em M intervalos, existirão M2N estados possíveis no espaço de estado, o que, mesmo para um número pequeno de usinas, implica em grande esforço computacional [11]. Por exemplo, supondo M = 20 intervalos:
1 reservatório 202 = 400 estados; 2 reservatório 204 = 160.000 estados; 3 reservatório 206 = 64 milhões de estados; 4 reservatório 208 ≅ 25 bilhões de estados; 5 reservatório 2010 ≅ 10 trilhões de estados.
Em sistemas com múltiplas usinas não será possível empregar a programação dinâmica, devido à sua dimensão excessiva.
Uma das tentativas adotadas para solucionar o número excessivo de variáveis de estado, se dá através do uso de um modelo agregado no qual o valor energético da água armazenada em um reservatório é função das alturas de quedas acumuladas nos reservatórios a jusante. Desta forma, a capacidade total de armazenamento do modelo agregado é expressa em termos de energia e não do volume de água armazenado no sistema. Este modelo é também conhecido como modelo a sistema equivalente, pois os vários reservatórios são transformados em um único reservatório equivalente de energia potencial [11]. O uso deste método permite abordagem estocástica do problema, mas penaliza a representação individualizada das usinas.
Existem vários métodos propostos utilizando programação não-linear, pois através desta técnica, mesmo em sistemas com grande porte, pode-se fazer a representação individualizada das usinas [1, 10]. Entretanto, está abordagem apresenta muitas vezes dificuldades, devido principalmente à complexidade da função objetivo, mormente no Sistema Brasileiro, onde as alturas de queda das usinas, em geral, dependem dos volumes de água armazenados, além de não permitir uma representação estocástica explícita para as vazões afluentes.
Recentemente, foi proposta a utilização de métodos de linearização e técnica de programação quadrática aplicadas ao problema da operação, com a vantagem de usar o método Simplex na resolução, preservando as características individuais de cada usina [16].
Com relação à aplicação de IA ao planejamento da operação, destaca-se o trabalho onde utilizaram esta ferramenta, baseada em Algoritmos Genéticos, na coordenação do POSHP, considerando um sistema composto por 22 usinas térmicas e 3 hidroelétricas em um horizonte de 24 horas. Obtiveram resultados mais satisfatórios que os obtidos pela programação dinâmica. Os autores afirmam ainda a possibilidade de trabalhar com um horizonte de uma semana [17].
Cabe apontar ainda o trabalho que descreve o uso de uma técnica de programação evolucionária no planejamento de curto prazo de geração hidrotérmica [18]. Neste trabalho foi feito a comparação da técnica proposta com outras técnicas utilizadas para resolução do problema apontado.
Foi proposto também um Algoritmo Genético para operação de um sistema fictício composto por 8 usinas em um horizonte de planejamento de um ano. Os
autores consideram que a vantagem de usar este algoritmo e codificação é que é possível adaptar a estratégia de operação de acordo com afluência de água atual. Entretanto esta não é uma aplicação verdadeira e os próprios autores alertam que somente com dados e situações reais poderiam chegar a conclusões mais definitivas [19].
Finalizando, em [20] foi desenvolvido um trabalho que utiliza AG’s para a determinação do despacho de geração térmica. A vantagem apontada pelos autores é que os AG’s conseguiram superar as dificuldades impostas pela restrição de balanço d’água. Eles apontam com segurança, através dos resultados obtidos, que técnicas de IA tendem a ser aplicadas com mais intensidade na área de POSHP.
2.4 F
ORMULAÇÃO MATEMÁTICAO problema do Planejamento da Operação de um Sistema Hidrotérmico de Potência pode ser formulado através de um modelo de otimização, onde o custo de operação dos sistemas hidrotérmicos é dado pelas termoelétricas, mostrando-se a seguir os principais aspectos sobre esta modelagem.
O custo de operação C(G) do conjunto não hidráulico, em relação à potência gerada do sistema, será uma função convexa crescente, próxima de um polinômio do segundo grau, como indicado na FIGURA 3, que pode ser representada por:
( )
g a b( )
g c( )
g2c = + + (4)
onde:
g - potência gerada.
a, b, c - são parâmetros característicos da usina termoelétrica [21].
FIGURA 3 - Custo de geração de uma usina termoelétrica As restrições operativas são dadas pelos limites operacionais da usina:
g ≤ g
( )
t ≤ g (5)Desta forma, o custo de operação ótimo do conjunto não hidráulico é dado pela solução de um problema de despacho de geração, em um dado período, que procura igualar os custos marginais entre as fontes. Este custo é dado por:
( )
∑
(
= = M i i g c Min G C 1)
(6) sujeito a:∑
= = M i i G g 1 i g gi gi (7) ≤ ≤ (8)onde M é o número de usinas e G é a parcela não hidráulica da demanda de energia em MW.
Uma modelagem mais completa com outras funções mais elaboradas, pode ser encontrada em [22].
O sistema hidrotérmico tem como custo de operação justamente o custo do sistema não hidráulico complementar, dado pela função C(.), a qual depende obviamente da demanda total D do sistema e também da geração hidroelétrica H, pois quanto maior esta geração, menor será a complementação térmica necessária.
Caras C(t) [ $ ]
Corte de carga
FIGURA 4 - Custo de operação do sistema hidrotérmico
O custo de operação, mostrado na FIGURA 4, será dado, em cada intervalo de tempo , por [10, 23].
( )
tC = C
[ ]
G( )
t (9)onde:
G
( )
t =D( )
t −H(
t)
para D( )
t ≥H( )
t (10) G( )
t =0 para D( )
t <H( )
t (11) Com este modelamento adotado, o planejamento hidrotérmico passa a ser um problema tratado exclusivamente através das usinas hidroelétricas. Desta forma, uma formulação geral do planejamento da operação energética de sistemas hidrotérmicos de potência pode ser estabelecida como a minimização do custo operacional do sistema, ao longo de todo o horizonte de planejamento [1,T], dado por :∑
= T t t C t f Min 1 )] ( [ (12) onde:A geração hidroelétrica total H(t) é dada pela somatória das gerações de todas as usinas hidroelétricas:
( )
[
∑
= = N i i i i t z t q t x t H 1 ), ( ), ( ) ( φ]
(13)onde, como já definido anteriormente :
N - número de usinas hidráulicas;
φi(.) - função de geração hidráulica da usina i;
xi(.) - volume do reservatório i no instante t;
qi(.) - vazão turbinada da usina i no instante t;
zi(.) - vazão vertida da usina i no instante t;
ui(.) - vazão defluída da usina i no instante t.
Com
( )
. zi( )
. ui( )
.i
q + = (14)
A função de geração de uma usina i depende da altura de queda da água e das vazões turbinada e vertida:
(
xi qi zi)
Ki[
hi( )
xi h i(
qi zi)
]
qii , , = 1 − 2 +
φ (15)
onde:
Ki - constante que engloba aceleração da gravidade, densidade da água,
rendimento turbina-gerador e fatores de conversão. h1i - altura de montante, função do volume do reservatório.
h2i - altura de jusante, função da vazão defluida total.
As alturas de montante (h1) e jusante (h2) são dadas por polinômios de até o
função da defluência total da usina. Desta forma, a função de geração da usina hidroelétrica é não-linear, como citado no início do capítulo 2.
A equação de balanço dinâmico da água para cada reservatório é dada por:
( )
( )
[
]
( )
( )
∑
Ω ∈ − − + + + = + i K i i i k k i i i t x t y t q t z t q t z t x ( 1) ( ) ( ) (16) onde: yi(t) - afluência no reservatório i;Ωi - conjunto de todas as usinas imediatamente a montante da usina i.
Os volumes, turbinagens e vertimento são limitados devido às restrições operativas, controle de cheias, navegação ou outros critérios, sendo dados por:
( )
t xi( )
t xi máx( )
t mín i x, ≤ ≤ , (17)( )
t qi máx( )
t i q ≤ , (18) ui,mín( )
t ≤qi( )
t +zi( )
t (19)onde
u
i min (t) representa a defluência total mínima obrigatória.Além disso os volumes iniciais dos reservatórios são dados e os volumes finais podem ser fixados e/ou penalizados.
Como ferramenta de resolução do problema determinado pelas eqs. 12 a 19, pode-se adotar um algoritmo de otimização não-linear, baseado em técnicas de fluxo em rede, conforme Anexo, especial e previamente desenvolvido para aplicações em planejamento da operação de sistemas hidroelétricos, onde preserva-se a representação individualizada das usinas [24, 25, 26].
Entretanto, esta abordagem, como outras, mostram imperfeições, maiores ou menores, dependendo do sistema aplicado [14, 15, 22, 23]. Vários autores fizeram estudos comparativos entre as técnicas adotadas analisando as diversas formas de abordagens e mostrando as dificuldades de se abranger todos os aspectos da questão [1, 27, 28, 29]
As técnicas de resolução de otimização tradicionais apresentam dificuldades inerentes aos próprios métodos, como a necessidade de cálculo de derivadas, a inversão de matrizes, problemas de convergência, além de outras dificuldades devido à complexidade da função objetivo, já relacionadas no início do capítulo 2.
Na tentativa de buscar técnicas que forneçam melhores resultados para otimização da operação, principalmente em casos de sistemas complexos e de difícil solução, é apresentada na próxima seção uma nova abordagem baseada em Algoritmos Genéticos.
3 ALGORITMOS
GENÉTICOS
Dentre os vários métodos existentes na literatura, um em particular tem se destacado na solução de Problemas de Otimização: os Algoritmos Genéticos. Esta técnica tem produzido também soluções muito eficazes em problemas combinatórios complexos [30].
Vários trabalhos vêm sendo desenvolvidos com aplicação e utilização de técnicas de Algoritmos Genéticos, as quais são extremamente interessantes como ferramentas de busca e otimização na solução dos mais diferentes tipos de problemas.
Algoritmos Genéticos são algoritmos de busca inspirados na Teoria de Seleção Natural. Eles atuam sobre uma população de indivíduos, baseado no fato de que indivíduos com boas características genéticas têm maiores chances de sobrevivência e de produzirem indivíduos cada vez mais aptos, enquanto indivíduos menos aptos tendem a desaparecer. Os Algoritmos Genéticos trabalham sempre com as áreas mais promissoras do espaço de busca.
Nos AG`s, normalmente cada indivíduo da população, chamado cromossomo, corresponde a uma solução para um dado problema. Um mecanismo de reprodução, baseado em processo evolutivo, é aplicado sobre a população atual com o objetivo de explorar o espaço de busca e encontrar melhores soluções para o problema [31].
Toda tarefa de busca ou otimização possui vários componentes, entre eles o espaço de busca, onde são consideradas todas as possibilidades de solução de um determinado problema, e a função de avaliação, ou função de custo, uma maneira de avaliar os membros do espaço de busca. Existem muitos métodos de busca e funções de avaliação [32].
Os métodos e técnicas de busca e otimização tradicionais iniciam-se com um único candidato, que iterativamente é manipulado utilizando-se algumas vezes algoritmos, como é feito, em geral, no Planejamento da Operação. Em muitas outras situações é comum a utilização de heurísticas, normalmente estáticas, diretamente associadas ao problema a ser solucionado [33].
Por outro lado, as técnicas de computação evolucionária operam sobre uma população de candidatos em paralelo. Assim, elas podem fazer a busca em diferentes áreas do espaço de soluções, alocando um número de membros apropriados, para busca em várias regiões. Os AG’s diferem dos métodos tradicionais de busca e otimização, principalmente em quatro aspectos [32]:
a) os Algoritmos Genéticos trabalham com uma codificação do conjunto de parâmetros e não com os próprios parâmetros;
b) os Algoritmos Genéticos trabalham com uma população e não com um único ponto;
c) os Algoritmos Genéticos utilizam informação de custo ou recompensa e não derivadas ou outro conhecimento auxiliar;
d) os Algoritmos Genéticos utilizam regras de transição probabilísticas e não determinísticas.
Algoritmos Genéticos são muito eficientes para busca de soluções ótimas, ou aproximadamente ótimas, em uma grande variedade de problemas, pois não impõem muitas das limitações encontradas nos métodos de busca tradicionais. Baseiam-se na evolução biológica e são capazes de identificar e explorar fatores ambientais e convergir para soluções ótimas em níveis globais, contornando a ocorrência de ótimos locais [34].
Os AG`s baseiam-se inicialmente na geração de uma população formada por um conjunto aleatório de indivíduos que podem ser vistos como possíveis soluções do problema. Durante o processo evolutivo, esta população é avaliada: para cada indivíduo é dado um índice, refletindo sua habilidade de adaptação a determinado ambiente. Uma porcentagem dos mais adaptados é mantida, enquanto os outros são descartados. Os membros mantidos pela seleção podem sofrer modificações em suas
características fundamentais, através de mutações e cruzamentos (crossover) genéticos, gerando descendentes para a próxima geração. Este processo, chamado de reprodução, é repetido até que um conjunto de soluções satisfatórias seja encontrado.
Algoritmos Genéticos se constituem em uma técnica robusta, que pode tratar com sucesso uma larga faixa de problemas, inclusive aqueles que são difíceis de resolver por outros métodos. Eles não garantem uma solução ótima, mas geralmente encontram soluções quase ótimas em um tempo aceitável [35].
3.1 H
ISTÓRICOA origem da vida, sempre foi uma grande desafio para o ser humano, não tanto por seus mistérios mas pelo vasto campo de pesquisa que se abre na tentativa de entender os processos que cercam o universo e a sua existência. Com o avanço das pesquisas neste campo, hoje mais do que nunca, aliado à tecnologia que a cada dia se torna mais inovadora, o homem percebe e sente a existência de algo que transcede a concepção trivial de “vida”, tornando-o mais crítico sobre coisas que o cercam. Entretanto, a criação da vida é algo por demais complexo, que envolve não apenas uma sucessão de eventos dentro de uma escala cronológica, mas também muitos outros aspectos teológicos e filosóficos. E, mesmo que a capacidade de compreensão do homem seja muito extensa, a origem da vida em nosso século continua a ser um mistério quase que insondável e inexplicável, ainda que exaustivamente pesquisado [36].
Até meados do século 19, o mundo acreditava que cada espécie havia sido criada separadamente por um ser supremo ou através de geração espontânea. O trabalho do naturalista Carolus Linnaeus, sobre a classificação biológica de organismos, despertou o interesse pela similaridade entre certas espécies, levando a acreditar na existência de uma certa relação entre elas. Outros trabalhos influenciaram os naturalistas em direção à teoria da seleção natural, tais como os de Jean Baptiste Lamark, que sugeriu uma teoria evolucionária no “uso e desuso” de
órgãos e de Thomas Robert Malthus, que propôs que fatores ambientais, tais como doenças e carência de alimentos, limitavam o crescimento de uma população.
Cronologicamente alguns eventos marcaram o desenvolvimento nesta área, como descritos a seguir:
1833- a teoria da evolução e a computação nasceram praticamente na mesma época. Charles Babbage, um dos fundadores da computação moderna e amigo pessoal de Darwin, desenvolveu sua máquina analítica;
1858- Charles Darwin apresentou sua teoria de evolução através de seleção natural, na mesma época em que o naturalista inglês Alfred Russel Wallace;
1859- Darwin publica “On the Origin of Species by Means of Natural Selection” com a sua teoria completa. Este trabalho influenciou muito o futuro não apenas da Biologia, Botânica e Zoologia, mas de todo o pensamento relacionado à vida;
1900- o trabalho de Gregor Mendel, desenvolvido em 1865, sobre os princípios básicos de herança genética, foi redescoberto pelos cientistas e teve grande influência sobre os futuros trabalhos relacionados à evolução;
Entre 1930 e 1940 a moderna teoria da evolução combina a genética e as idéias de Darwin e Wallace sobre a seleção natural, criando o princípio básico de Genética Populacional: “a variabilidade entre indivíduos em uma população de organismos que se reproduzem sexualmente é produzida pela mutação e pela recombinação genética”. Este princípio foi desenvolvido por biólogos e matemáticos de importantes centros de pesquisas.
Entre 1950 e 1960 muitos biólogos começaram a desenvolver simulações computacionais de sistemas genéticos.
Em 1975 John Holland começou a desenvolver as primeiras pesquisas nesta área. Holland publicou o seu livro Adaptation in Natural and Artificial Systems.
Desde então, os Algoritmos Genéticos vêm sendo aplicados com sucesso nos mais diversos problemas de otimização e aprendizado de máquinas [37].
3.2
O
PERADORES GENÉTICOSA aplicação de operadores genéticos tem como objetivo a reprodução de novos indivíduos a partir de indivíduos já existentes. O principio básico dos operadores é fazer com que a população, através de sucessivas gerações, estenda a busca até chegar a um resultado satisfatório. A grande utilidade destes operadores é fazer com que a população se diversifique e mantenha características de adaptação adquiridas pelas gerações anteriores [38].
Quando trabalha-se com Algoritmos Genéticos para resolução de problemas, o grande desafio esta exatamente no uso da codificação, ou qual a melhor maneira de representar o problema, que deve ser colocado na forma de cadeia de bits. Esta cadeia é chamada de genótipo ou cromossomo, e cada bit chamado de gene. O cromossomo pode ser um vetor real, binário ou inteiro.
A aptidão do cromossomo depende do desempenho do fenótipo e é calculada através da função de avaliação. O termo fenótipo é utilizado para o organismo construído a partir das informações do genótipo.
Em problemas de otimização a função objetivo é, ela mesma, a candidata natural ao cargo de função de avaliação, ou função de aptidão. Assim, podemos dizer que a função de avaliação é dependente do problema em particular. Esta função recebe como entrada o cromossomo, genótipo, e faz o cálculo da aptidão, ou grau de adaptação, retornando esta informação.
Um processo de seleção determina quais indivíduos da população podem participar da fase de reprodução. Os indivíduos são selecionados de acordo com uma probabilidade dada pelo seus índices ou notas de aptidão. Assim, os indivíduos com maior adaptação relativa têm maiores chances de participar da reprodução.
A maioria dos métodos de seleção são projetados para escolher preferencialmente indivíduos com maiores notas de aptidão, embora não
exclusivamente (em alguns casos é também desejável manter a diversidade da população). Um método de seleção muito utilizado é o Método da Roleta, onde cada indivíduo ocupa, em uma roleta, uma área proporcional ao seu índice de aptidão. Desta forma, aos indivíduos com maior aptidão é associada uma fatia maior da roleta e vice-versa. Para definição da área relativa de cada indivíduo no roleta, a nota de cada indivíduo é normalizada pela eq. 20.
∑ = = P i original i nota original j nota a normalizad j nota 1 (20)
A FIGURA 5 ilustra a definição das áreas da roleta para um conjunto de indivíduos cujas as notas são mostradas na TABELA 2.
FIGURA 5 - Seleção utilizando o Método da Roleta
I1 I2
I3 I4 I5
TABELA 2 – Notas dos cinco indivíduos de uma população
Indivíduo Nota original Nota normalizada
I1 0.15 0.05
I2 0.6 0.2
I3 0.3 0.1
I4 0.6 0.2
I5 1.35 0.45
Durante a seleção a roleta é girada P vezes, selecionando P indivíduos para participarem da fase de reprodução. Indivíduos com maiores notas, por possuírem áreas maiores, têm uma maior probabilidade de serem selecionados. A utilização do
resultado da função de avaliação para escolher os tamanhos das fatias nem sempre é o método mais adequado. Se a função de avaliação atribuir um valor muito alto a um indivíduo então este indivíduo pode monopolizar a seleção, levando a uma convergência prematura dos AG’s [37] .
Pode ocorrer também de a função de avaliação atribuir valores de aptidão muito próximos para os indivíduos, tornando suas fatias na roleta aproximadamente iguais. Com isto, a seleção pode não favorecer os indivíduos mais aptos. Uma possível solução para estes problemas é a técnica de Ranking. Nesta técnica a fatia é definida não pela nota relativa de cada indivíduo, mas pela posição que eles ocupam no ranking de todas as notas [35].
Os indivíduos selecionados participam da fase de reprodução, onde podem ser combinados ou modificados, produzindo os indivíduos da próxima geração. O processo de reprodução se dá através de operadores genéticos.
Os principais operadores de reprodução são: crossover e mutação. Para prevenir a eliminação dos melhores indivíduos pela manipulação dos operadores genéticos, estes indivíduos podem ser automaticamente colocados na próxima geração através do operador de elitismo.
O crossover, que é considerado o operador genético predominante, ocorre com uma probabilidade dada pela taxa de cruzamento ( 0.6 ≤ Pc ≤ 1.0) [30]. Este
seleciona indivíduos que irão gerar filhos para a próxima geração. É realizada uma combinação genética, para que haja uma recombinação de características dos pais durante a reprodução, permitindo que as próximas gerações herdem essas características.
Existem vários tipos de recombinação de material genético, onde os genes são compartilhados, conforme apresentado abaixo.
O método tradicional para o crossover, conhecido como crossover de 1 um ponto, ocorre da seguinte forma: um ponto de cruzamento é escolhido e a partir deste ponto as informações genéticas dos pais serão trocadas. As informações anteriores a este ponto em um dos pais são ligadas às informações posteriores à este ponto no outro pai, como mostrado na FIGURA 6.
1 1 1 1 1 1 1 1 pai 2 0 0 0 0 0 0 0 0 filho 1 1 1 1 1 0 0 0 0 filho 2 0 0 0 0 1 1 1 1
FIGURA 6 - Cruzamento de 1 ponto
No crossover de 2 pontos, ou em crossover de multi-pontos, é realizada a troca de material genético através de mais de um ponto previamente definidos, como apresentado na FIGURA 7. pai 1 1 1 1 1 1 1 1 1 pai 2 0 0 0 0 0 0 0 0 filho 1 1 1 0 0 0 0 1 1 filho 2 0 0 1 1 1 1 0 0
FIGURA 7 - Cruzamento de 2 pontos
Já no crossover uniforme é gerado um indivíduo que é denominado como máscara de bits aleatórios. Se o primeiro bit da máscara é 1, então o primeiro bit do Pai1 é copiado para o primeiro bit do filho1. Caso contrário o primeiro bit do pai2 é copiado. O processo se repete para os bits restantes do filho1. Na geração do segundo filho o processo é invertido. Se é 1, então será copiado o bit do pai2. Se o
bit for 0 será copiado o bit do pai1 [30], conforme apresentado na máscara da FIGURA 8. máscara 1 0 1 1 0 0 1 0 pai 1 1 1 1 1 0 0 0 1 filho 1 1 0 1 1 0 0 0 1 pai 2 0 0 1 1 0 0 1 1
FIGURA 8 - Cruzamento uniforme
O filho contém uma recombinação genética, ou seja, tem características dos dois pais. O número de pontos de troca não será fixado, costuma-se utilizar a metade do comprimento do indivíduo, metade do número de genes, como a quantidade de pontos que serão trocados entres os pais na criação do indivíduo [30].
O crossover, dentre todos os operadores genéticos, é o mais importante para a exploração rápida do espaço de busca.
A utilização do operador de mutação têm como objetivo a introdução e manutenção da diversidade genética da população, podendo alterar um ou mais genes de um indivíduo, como é ilustrado na FIGURA 9. Assim, há a introdução de um novo indivíduo na população, podendo com isso evitar que a função permaneça em mínimos locais. O operador de mutação é aplicado aos indivíduos com uma probabilidade dada pela taxa de mutação ( 0.001 ≤ Pm ≤ 0.1). Geralmente utiliza-se
um taxa de mutação pequena pois este operador é considerado secundário. A tendência é que se o cromossomo contém valores que estão próximos do ponto máximo de um função, ele pode rapidamente atingir o topo quando é adicionado ou subtraído dele uma pequena quantidade [39].
Indivíduo Ponto de mutação 0 0 1 1 0 0 1 1
Indivíduo mutado 0 0 1 1 0 0 1 0
FIGURA 9 - Exemplo de mutação
Quando aplicam-se os operadores genéticos toda a população será substituída por uma nova população, e isso ocorre a cada nova geração. Então, corre-se o risco de perder um indivíduo de alta aptidão, podendo este não ser criado nas gerações sucessivas. Para que isto não ocorra, aplica-se a técnica de elitismo, que têm como função copiar os melhores indivíduos de uma geração para a próxima geração. Por exemplo, copiar os dois melhores indivíduos para a próxima geração conforme mostrado na FIGURA 10. O elitismo geralmente melhora o desempenho do Algoritmo Genético. População 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 • • • 0 0 1 1 0 0 1 1 Próxima população 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 • • • 1 0 0 1 0 0 1 1
4 ALGORITMOS GENÉTICOS NO PLANEJAMENTO
DA OPERAÇÃO
Para desenvolvimento e aplicação do algoritmo proposto para a solução do problema do Planejamento da Operação de Sistemas Hidrotérmicos de Potência foi necessária uma preparação e adaptação do problema às condições encontradas nos AG’s. Este foi o ponto básico da pesquisa, já que dele dependia o sucesso da proposta.
Uma grande preocupação nesta preparação e adaptação foi a de respeitar as características físicas do problema original, tentando sempre enxergar a relação entre o real e o comportamento do algoritmo.
4.1 A
LGORITMO PROPOSTONo intuito de tornar bem claro o uso da técnica no problema em questão optou-se por apresentar uma aplicação a uma usina real, partindo desde os dados básicos, da usina e das afluências, e desenvolvendo de forma detalhada as etapas do processo.
Assim, descreve-se a seguir o exemplo onde foi utilizada a Usina Hidroelétrica de Emborcação, pertencente ao Sistema Brasileiro. Nas TABELAS 3 e 4 mostram-se os dados da usina utilizada na otimização.
Na FIGURA 11 apresenta-se uma visão global do algoritmo proposto, através de um fluxograma, com os passos utilizados para determinar o volume ótimo da usina, usando a técnica de Algoritmos Genéticos.
TABELA 3 - Dados para resolução do problema proposto Volume [hm3] Turbinagem [hm3/mês] Taxa de
juros[%] planejamento Período de Potência
Instalada
[MW] Mínimo Máximo Útil Mínimo Máximo
Emborcação 1200 4669.0 17190.0 12521.0 202.4 2754.1 10 1 ano
TABELA 4 - Dados de demanda e afluência para resolução do problema proposto Mai Jun Jul Ago Set Out Nov Dez Jan Fev Mar Abr Coeficiente de demanda 0.991 1.008 1.030 1.037 1.034 1.047 1.025 1.021 0.923 0.947 0.969 0.968 Afluência MLT (hm3/mês) 1069.6 817.3 646.5 501.9 425.7 546.6 943.4 1700.3 2333.6 2409.8 2246.9 1666.1 P r i m e i r o i n d . é o m e l h o r F i lh o e s c o l h id o p a r a f a z e r p a r te d a n o v a p o p u l a ç ã o ( E li t is m o ) O r d e n a ç ã o d a N o v a p o p u l a ç ã o C á l c u l o d a F .O + C á l c u l o d e s c o r e o u C á l c u l o d e f a l h a S e l e ç ã o 1 ,0 0 ,2 0 ,4 0 ,9 ..1 ,0 I n i c ia l i z a p o p u l a ç ã o 1 ,0 0 ,9 0 ,8 0 ,6 ...1 ,0 1 ,0 0 ,6 0 ,5 0 ,7 ...1 ,0 P o p u l a ç ã o d e p a is 1 ,0 0 ,9 0 ,8 0 ,6 ...1 ,0 1 ,0 0 ,7 0 ,6 0 ,4 ...1 ,0 1 ,0 0 ,8 0 .6 0 ,3 ...1 ,0 C r u z a m e n tou n i f o r m e C r u z a m e n t o p e la m é d i a p o n d e r a d a 1 ,0 0 ,9 0 ,8 0 ,7 ...1 ,0 1 ,0 0 ,8 0 ,5 0 ,8 ...1 ,0 1 ,0 0 ,5 0 ,3 0 ,7 ...1 ,0 1 ,0 0 ,9 0 ,8 0 ,7 ...1 ,0 1 ,0 0 ,7 0 ,6 0 ,5 ...1 ,0 1 ,0 0 ,6 0 ,5 0 ,7 ...1 ,0 P o p u l a ç ã o O r d e n a d a 1 ,0 0 ,9 0 ,8 0 ,7 ...1 ,0 1 ,0 0 ,8 0 ,8 0 ,9 ...1 ,0 1 ,0 0 ,7 0 ,5 0 ,6 ...1 ,0 P o p u l a ç ã o a tu a l 1 ,0 0 ,9 0 ,8 0 ,6 ...1 ,0 1 ,0 0 ,8 0 ,5 0 ,9 ...1 ,0 1 ,0 0 ,6 0 ,5 0 ,3 ...1 ,0 M u t a ç ã o d e p o i s d o c r u z a m e n t o u n i f o r m e M u t a ç ã o d e p o i s d o c r u z a m e n t o p e la m é d i a F i l h o e s c o l h i d o p a r a s o f r e r m u ta ç ã o F i l h o s e s c o l h i d o s p a r a m o r r e r e m . E c r i a ç ã o d e o u t r o s a l e a t o r i o s p a r a f a z e r p a r t e d a n o v a p o p u l a ç ã o D e s c e n d e n te s 1 ,0 0 ,9 0 ,8 0 ,7 ...1 ,0 1 ,0 0 ,9 0 ,5 0 ,7 ...1 ,0 1,0 0 ,5 0 ,5 0 ,8 ...1 ,0 1 ,0 0 ,8 0 ,5 0 ,...1 ,0 1 ,0 0 ,8 0 ,7 0 ,...1 ,0 1 ,0 0 ,7 5 0 ,6 ...1 ,0 E S
FIGURA 11 - Algoritmo proposto
O fluxograma mostra desde a entrada do algoritmo, com as aplicações dos operadores genéticos, cálculos das aptidões e formação de novas populações. A descrição detalhada dos procedimentos, com exemplos numéricos, é apresentada a seguir.
CODIFICAÇÃO DO PROBLEMA: devido a já explicada complexidade do problema, sua
codificação tem que ser cuidadosa para se adequar convenientemente às características específicas.
Para uma melhor representação do problema adotam-se valores reais, e não binários como é usual.
POPULAÇÃO INICIAL: a população inicial é encontrada, obtendo-se para cada
indivíduo valores reais aleatórios [40], onde cada gene representa o volume, em porcentagem, em cada mês do período de planejamento, conforme FIGURA 12.
1.00 0.90 0.85 0.60 0.50 0.45 0.40 0.45 0.50 0.60 0.85 0.90 1.00
Gene 2 = porcentagem de volume no mês de maio. Gene 1 = estado inicial fornecido pelo operador.
FIGURA 12 - Indivíduo
Esta representação reflete a realidade do reservatório, nos quais o i-ésimo elemento de um indivíduo representa o i-ésimo volume, ou melhor dizendo, o volume no período i do planejamento, que é dado em meses.
Sabendo que:
Volume máximo = 17190.0 Volume mínimo = 4669.0 V% = valor do gene
Pode-se calcular o volume real que os genes 1 e 2 representam: V1 = VMín + ( VMáx - VMín ) * V% V1 = 4669.0 + (17190.0 – 4669.0) * 1.00 V1 = 4669.0 + (12521) *1.00 V1 = 17190 V2 = VMín + ( VMáx - VMín ) * V% V2 = 4669.0 + (17190.0 – 4669.0) * 0.90 V2 = 4669.0 + (12521.0) * 0.90 V2 = 15937.90
Desta maneira determina-se o volume real de todos os indivíduos da população.
O tamanho da população afeta diretamente o desempenho global e a eficiência dos AG’s. Com uma população pequena, o desempenho pode cair, pois deste modo a população pode cobrir apenas uma pequena parte do espaço de busca. Uma grande população geralmente fornece uma cobertura representativa do domínio do problema, além de prevenir convergências prematuras para soluções locais ao invés de globais.
No entanto, para se trabalhar com grandes populações, são necessários maiores recursos computacionais, ou que o algoritmo trabalhe por um longo período de tempo [37]. Portanto, deve-se tomar cuidado para não se cair em nenhum dos dois extremos, sendo para isto necessária uma investigação em cada caso, em cada problema.
FUNÇÃO DE AVALIAÇÃO: ou função de custo, está relacionada à minimização ou
maximização do valor esperado da função objetivo do problema, como por exemplo, dos custos operativos no período de planejamento. É uma maneira de avaliar os membros do espaço de busca.
É considerada também a adaptação do indivíduo, onde a cada restrição satisfeita do problema é dado a ele um ponto. O mais pontuado e o que apresentar o menor custo, será considerado mais apto, sendo adotadas as restrições do problema definidas na formulação matemática.
Outra opção para verificar a adaptação do indivíduo, seria a soma das falhas, onde considera-se a distância entre o valor da restrição não atendida até o mínimo valor que esta restrição aceita. Quanto menor for esta somatória e menor o custo, mais apto será o indivíduo.
ORDENAÇÃO DA POPULAÇÃO : o algoritmo proposto classifica a população
calculando o custo de todos os indivíduos e depois ordenando-os conforme o objetivo do problema. No exemplo mencionado, o objetivo será o de minimizar o custo, então a população será ordenada do menor para o maior custo.
SELEÇÃO: é feita a seleção para determinar em quais e em quantos indivíduos serão
aplicados os diversos tipos de operadores genéticos utilizados, conforme TABELA 5. Lembrando que os dados contidos na TABELA 5 não são fixos, estes foram utilizados como dados de entrada para resolver o problema de uma usina. Cada problema exige uma determinação de parâmetros que podem ou não ser iguais a de um caso já determinado. Isso só vai ser definido depois de alguns testes de desempenho.
Observe que os valores de taxas de seleção, taxa de cruzamento, taxa de mutação e quantos indivíduos sofrerão aplicação de cada tipo de operador genético, estão definidos em um arquivo de entrada. As taxas serão utilizadas para direcionar o sorteio, privilegiando os indivíduos que ocupam as primeiras posições dentro da população.
TABELA 5 - Dados utilizados na seleção da população
Tamanho da população 38 taxa_de_seleção 0.1
Elitismo 4 taxa_de_cruzamento_médio 0.1
Cruzamento uniforme 10 taxa_de_cruzamento_uniforme 0.1
Cruzamento uniforme + mutação 5 Mutação 5
Cruzamento médio 8 N° de pontos de mutação 1
Cruzamento médio + mutação 4 taxa_de_mutação 0.1
Utiliza-se uma roleta ponderada, inspirada no método do mesmo nome, na aplicação de operadores genéticos de cruzamento. Para um melhor entendimento, descreve-se abaixo, de maneira suscinta, o funcionamento da roleta simples, visando assim explicar a idéia adotada nesta etapa.
Na roleta o ponto de corte é obtido da seguinte maneira:
corte = posição do pai2 = pai2 + 1 (21) Sorteia-se um número n, entre 0 e posição do pai1 + posição do pai2.
