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      Dimensionamento evolutivo de usinas hidroelétricas

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          Abstract

          O dimensionamento de uma usina hidroelétrica consiste na especificação das principais características físicas da usina que determinarão sua capacidade de geração de energia. Estas características são os volumes mínimo e máximo do reservatório, a potência instalada e as quedas de projeto e de referência das turbinas. Este trabalho tem por objetivo desenvolver um modelo de otimização eficiente, flexível e automático para determinar as características mencionadas. Os métodos heurísticos usualmente utilizados na busca dos valores ótimos das características são substituídos por uma combinação entre um Algoritmo Genético e um algoritmo de simulação. Introduz-se uma nova metodologia para cálculo dos benefícios econômicos, consideram-se diferentes políticas de operação e também se cria a possibilidade de realização de estudos com diferentes séries de vazões afluentes. Alguns testes iniciais mostram a sensibilidade dos benefícios em relação às políticas de operação.

          Translated abstract

          Sizing a hydropower plant consists in specifying the main features of the plant that will determine its capacity to generate energy. These features are the minimum and the maximum reservoir storage volumes, the installed capacity, and the design and the rated turbine heads. This paper aims to develop an efficient, flexible and automatic approach to optimally determine the hydropower plant features mentioned above. The usual heuristic methods applied to search for the optimal features of a hydropower plant are replaced by an approach that combines Genetic Algorithms and simulation techniques. A new methodology is introduced to evaluate the economic benefits; the simulation model can use different operation policies for the reservoirs and different stream flow time series. Some initial results show the sensitivity of the benefits in relation to changes in the operation policies.

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          Genetic algorithms in search, optimization, and machine learning

          (1989)
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            Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning

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              Multiple reservoir system screening models

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                Author and article information

                Journal
                ca
                Sba: Controle & Automação Sociedade Brasileira de Automatica
                Sba Controle & Automação
                Sociedade Brasileira de Automática (Campinas, SP, Brazil )
                0103-1759
                December 2004
                : 15
                : 4
                : 437-448
                Affiliations
                [01] São Carlos SP orgnameUniversidade de São Paulo orgdiv1Escola de Engenharia de São Carlos orgdiv2Departamento de Engenharia Elétrica BRASIL donato@ 123456sel.eesc.sc.usp.br
                Article
                S0103-17592004000400007 S0103-1759(04)01500407
                10.1590/S0103-17592004000400007
                565b3935-a9ce-4b23-a596-8fe23d47d170

                This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

                History
                : 18 March 2004
                : 15 December 2002
                Page count
                Figures: 0, Tables: 0, Equations: 0, References: 16, Pages: 12
                Product

                SciELO Brazil

                Categories
                Sistemas de Potência

                dimensionamento,Hydroelectric systems,hydroelectric power plants,sizing,reservoir,installed capacity,turbines,optimization,simulation,genetic algorithms,cost-benefit analysis,Sistemas hidroelétricos,usinas hidroelétricas,reservatório,capacidade instalada,turbinas,otimização,simulação,algoritmos genéticos,análise custo/benefício

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