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A operação dos Sistemas de Abastecimento de Água é realizada por profissionais que usam a sua experiência como um meio de avaliação no controle de equipamentos hidromecânicos com o objetivo de garantir o fornecimento de água à população. Geralmente, as regras operacionais utilizadas visam à garantia da continuidade do abastecimento público, sem a preocupação com a economia de energia elétrica dos motores em funcionamento. Neste trabalho, apresenta-se um algoritmo genético híbrido que permite determinar as estratégias de operações com custos energéticos reduzidos. A análise do modelo é feita em um estudo de caso real localizado na cidade de Ourém (Portugal). O novo modelo reduz consideravelmente o tempo computacional em comparação aos modelos utilizados na literatura especializada.

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Efficient operation of water distribution systems is linked with the assurance of water availability to the population. In general, the operational rules applied to water distribution networks have as a sole objective the continuity of the water supply and disregards saving energy costs related to the operation of the pumps. The task of determining optimal operational procedures involves several elements such as the daily variation of water consumption, energy cost rates and the level of the tanks and reservoirs. This work presents a hybrid genetic algorithm which is connected to the widely known software EPANET, in order to determine operational strategies in water supply with reduced energy costs. The model is applied to a hypothetical example and to a real water distribution network located in the city of Ourém, in Portugal.

Water Supply Systems (WSS) are large consumers of energy mainly used in pumping stations and treatment plants. Therefore, the improvement of energy efficiency is a major priority for water utilities. The current research work presents a new methodology and a computational algorithm based on renewable energy concepts, hydraulic system behaviour, pressure control and neural networks for the determination of the best hybrid energy configuration to be applied in a typical water supply system. The Artificial Neural Network (ANN) created to determine the best hybrid system uses scenarios with only grid supply, grid combined with hydro turbine, with wind turbine and mutual solutions with hydro and wind turbine. The ANN is trained based on values obtained from a configuration and economical simulator model (CES), as well as from a hydraulic and power simulator model (HPS). The results obtained show this ANN advanced computational model is useful for decision support solutions in the plan of sustainable hybrid energy systems that can be applied in water supply systems or other existent hydro systems allowing the improvement of the global energy efficiency. A real case study is analysed to determine the best sustainable hybrid energy solution in a small WSS of Portugal.

Este trabalho propõe uma análise desagregada de escolhas de destinos para viagens intermunicipais, por meio da aplicação de algoritmos de Aprendizagem de Máquinas - AM (Classification And Regression Tree - CART e Algoritmos Genéticos - AG). Foi utilizada uma Pesquisa OD, realizada pelo Centro de Estudos de Transportes e Meio Ambiente (UFBA), em 2012/2013 em onze municípios do estado da Bahia. Foi realizada a calibração de um Modelo Logit Multinomial a partir do algoritmo AG, trazendo a vantagem de associação das escolhas dos destinos a valores de coeficientes estimados das funções utilidade aleatórias, sem os problemas relativos à calibração dos modelos logit tradicionais, tais como erros identicamente distribuídos, seguindo a distribuição de Gumbel. O desempenho de cada algoritmo de AM foi comparado à abordagem tradicional (modelo gravitacional).  Os resultados evidenciaram que os algoritmos de AM apresentaram melhores previsões para a escolha de destinos, sendo que o AG apresentou vantagens na obtenção dos parâmetros associados às variáveis independentes. A principal conclusão é que tais algoritmos podem ser aplicados na modelagem de distribuição de viagens, incorporando o efeito das variáveis desagregadas, sem suposições matemáticas rigorosas contidas no ajuste de modelos tradicionais desagregados.

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