Algoritmos evolucionários na determinação da configuração de custo mínimo de sistemas de co-geração de energia com base no gás natural

Abstract

ResumoEsse trabalho apresenta um caso especial do problema geral da determinação de uma configuração para um sistema de co-geração de energia que utiliza o gás natural como fonte energética. O problema visa determinar a configuração de custo mínimo de um sistema de co-geração. É um problema computacionalmente difícil devido a restrições técnicas, operacionais e econômicas. Para solucioná-lo, são apresentados e comparados algoritmos evolucionários desenvolvidos de acordo com as metáforas dos Algoritmos Genéticos, Algoritmos Meméticos e da Transgenética Computacional. Os algoritmos são aplicados a um conjunto de trinta e cinco instâncias geradas de acordo com cinco diferentes ciclos de co-geração. Os experimentos computacionais relatados nesse trabalho indicam uma dominância de melhores resultados da metáfora transgenética.Palavras-chave: sistema de co-geração; gás natural; algoritmo evolucionário. AbstractThis work presents a special case of the general problem of determining the configuration of cogeneration systems in which the primary source of energy is natural gas. The objective is to determine the configuration with the minimum cost. Technical, operational and economic features impose constraints to the problem making it computationally hard to solve. Evolutionary algorithms based upon genetic, memetic and transgenetic algorithms are presented to solve the problem. A computational experiment with thirty-five instances generated in accordance with five distinct cogeneration cycles is reported. The results show that the transgenetic algorithm exhibits an overall best performance.

Multiobjective optimization of availability and cost in repairable systems design via genetic algorithms and discrete event simulation

“…All components in each subsystem are identical and the authors consider an expression of the system asymptotic availability as the objective function regarding system availability. Goldbarg et al (2005) apply GAs to determine the configuration of cogeneration systems with natural gas as the energy source and under the context of cost minimization. Chiang & Chen (2007) propose a multiobjective GA based on simulated annealing (Kirkpatrick et al, 1983) to solve an availability allocation problem of a series-parallel repairable system but with the usually non-realistic consideration of exponentially distributed inter-arrival times.…”