197 resultados para mixed integer linear programming
Resumo:
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS
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Quando a área a ser irrigada apresenta um elevado gradiente de declive na direção das linhas de derivação, uma opção de dimensionamento é o uso de tubulações com vários diâmetros para economizar no custo e também para manter a variação de pressão dentro dos limites desejados. O objetivo deste trabalho foi desenvolver um modelo de programação linear para dimensionar sistemas de irrigação por microaspersão com linhas de derivação com mais de um diâmetro e operando em declive, visando a minimização do custo anualizado da rede hidráulica e do custo anual com energia elétrica, além de assegurar que a máxima variação de carga hidráulica na linha será respeitada. Os dados de entrada são: configuração da rede hidráulica do sistema de irrigação, custo de todos os componentes da rede hidráulica e custo da energia. Os dados de saída são: custo anual total, diâmetro da tubulação em cada linha do sistema, carga hidráulica em cada ponto de derivação e altura manométrica total. Para ilustrar a potencialidade do modelo desenvolvido, ele foi aplicado em um pomar de citros no Estado de São Paulo, Brasil. O modelo demonstrou ser eficiente no dimensionamento do sistema de irrigação quanto à obtenção da uniformidade de emissão desejada. O custo anual com bombeamento deve ser considerado no dimensionamento de sistemas de irrigação por microaspersão porque ele gera menores valores de custo anual total quando comparado com a mesma alternativa que não considera aquele custo.
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Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS
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Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS
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Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS
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Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS
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Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS
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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
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In this paper, an efficient genetic algorithm (GA) is presented to solve the problem of multistage and coordinated transmission expansion planning. This is a mixed integer nonlinear programming problem, difficult for systems of medium and large size and high complexity. The GA presented has a set of specialized genetic operators and an efficient form of generation of the initial population that finds high quality suboptimal topologies for large size and high complexity systems. In these systems, multistage and coordinated planning present a lower investment than static planning. Tests results are shown in one medium complexity system and one large size high complexity system.