TWO DECOMPOSITION APPROACHES APPLIED TO THE MULTI-AREA OPTIMAL REACTIVE POWER FLOW PROBLEM

This paper applies two methods of mathematical decomposition to carry out an optimal reactive power flow (ORPF) in a coordinated decentralized way in the context of an interconnected multi-area power system. The first method is based on an augmented Lagrangian approach using the auxiliary problem principle (APP). The second method uses a decomposition technique based on the Karush-Kuhn-Tucker (KKT) first-order optimality conditions. The viability of each method to be used in the decomposition of multi-area ORPF is studied and the corresponding mathematical models are presented. The IEEE RTS-96, the IEEE 118-bus test systems and a 9-bus didactic system are used in order to show the operation and effectiveness of the decomposition methods.

Analog nonderivative optimizers

Analog networks for solving convex nonlinear unconstrained programming problems without using gradient information of the objective function are proposed. The one-dimensional net can be used as a building block in multi-dimensional networks for optimizing objective functions of several variables.

Global optimization approach for the H2-norm model reduction problem

A branch and bound algorithm is proposed to solve the H2-norm model reduction problem for continuous-time linear systems, with conditions assuring convergence to the global optimum in finite time. The lower and upper bounds used in the optimization procedure are obtained through Linear Matrix Inequalities formulations. Examples illustrate the results.

Global optimization for the ℋ∞-norm model reduction problem

A branch and bound algorithm is proposed to solve the [image omitted]-norm model reduction problem for continuous and discrete-time linear systems, with convergence to the global optimum in a finite time. The lower and upper bounds in the optimization procedure are described by linear matrix inequalities (LMI). Also proposed are two methods with which to reduce the convergence time of the branch and bound algorithm: the first one uses the Hankel singular values as a sufficient condition to stop the algorithm, providing to the method a fast convergence to the global optimum. The second one assumes that the reduced model is in the controllable or observable canonical form. The [image omitted]-norm of the error between the original model and the reduced model is considered. Examples illustrate the application of the proposed method.

Multi-areas optimal reactive power flow

This paper describes a method for the decentralized solution of the optimal reactive power flow (ORPF) problem in interconnected power systems. The ORPF model is solved in a decentralized framework, consisting of regions, where the transmission system operator in each area operates its system independently of the other areas, obtaining an optimal coordinated but decentralized solution. The proposed scheme is based on an augmented Lagrangian approach using the auxiliary problem principle (APP). An implementation of an interior point method is described to solve the decoupled problem in each area. The described method is successfully implemented and tested using the IEEE two area RTS 96 test system. Numerical results comparing the solutions obtained by the traditional and the proposed decentralized methods are presented for validation. ©2008 IEEE.

Decentralized AC power flow for real-time multi-TSO power system operation

This paper adjusts decentralized OPF optimization to the AC power flow problem in power systems with interconnected areas operated by diferent transmission system operators (TSO). The proposed methodology allows finding the operation point of a particular area without explicit knowledge of network data of the other interconnected areas, being only necessary to exchange border information related to the tie-lines between areas. The methodology is based on the decomposition of the first-order optimality conditions of the AC power flow, which is formulated as a nonlinear programming problem. To allow better visualization of the concept of independent operation of each TSO, an artificial neural network have been used for computing border information of the interconnected TSOs. A multi-area Power Flow tool can be seen as a basic building block able to address a large number of problems under a multi-TSO competitive market philosophy. The IEEE RTS-96 power system is used in order to show the operation and effectiveness of the decentralized AC Power Flow. ©2010 IEEE.

Evolutionary multi-move path-relinking for transmission network expansion planning

This paper presents the application of a new metaheuristic algorithm to solve the transmission expansion planning problem. A simple heuristic, using a relaxed network model associated with cost perturbation, is applied to generate a set of high quality initial solutions with different topologies. The population is evolved using a multi-move path-relinking with the objective of finding minimum investment cost for the transmission expansion planning problem employing the DC representation. The algorithm is tested on the southern Brazilian system, obtaining the optimal solution for the system with better performance than similar metaheuristics algorithms applied to the same problem. ©2010 IEEE.

Multi-area decentralized optimal VAr planning using the Dantzig-Wolfe decomposition principle

This paper presents a new methodology for solving the optimal VAr planning problem in multi-area electric power systems, using the Dantzig-Wolfe decomposition. The original multi-area problem is decomposed into subproblems (one for each area) and a master problem (coordinator). The solution of the VAr planning problem in each area is based on the application of successive linear programming, and the coordination scheme is based on the reactive power marginal costs in the border bus. The aim of the model is to provide coordinated mechanisms to carry out the VAr planning studies maximizing autonomy and confidentiality for each area, assuring global economy to the whole system. Using the mathematical model and computational implementation of the proposed methodology, numerical results are presented for two interconnected systems, each of them composed of three equal subsystems formed by IEEE30 and IEEE118 test systems. © 2011 IEEE.

Multi-relational algorithm for mining association rules in large databases

Multi-relational data mining enables pattern mining from multiple tables. The existing multi-relational mining association rules algorithms are not able to process large volumes of data, because the amount of memory required exceeds the amount available. The proposed algorithm MRRadix presents a framework that promotes the optimization of memory usage. It also uses the concept of partitioning to handle large volumes of data. The original contribution of this proposal is enable a superior performance when compared to other related algorithms and moreover successfully concludes the task of mining association rules in large databases, bypass the problem of available memory. One of the tests showed that the MR-Radix presents fourteen times less memory usage than the GFP-growth. © 2011 IEEE.

A hybrid multi-population genetic algorithm applied to solve the multi-level capacitated lot sizing problem with backlogging

The present paper proposes a new hybrid multi-population genetic algorithm (HMPGA) as an approach to solve the multi-level capacitated lot sizing problem with backlogging. This method combines a multi-population based metaheuristic using fix-and-optimize heuristic and mathematical programming techniques. A total of four test sets from the MULTILSB (Multi-Item Lot-Sizing with Backlogging) library are solved and the results are compared with those reached by two other methods recently published. The results have shown that HMPGA had a better performance for most of the test sets solved, specially when longer computing time is given. © 2012 Elsevier Ltd.

A redistricting problem applied to meter reading in power distribution networks

The capacitated redistricting problem (CRP) has the objective to redefine, under a given criterion, an initial set of districts of an urban area represented by a geographic network. Each node in the network has different types of demands and each district has a limited capacity. Real-world applications consider more than one criteria in the design of the districts, leading to a multicriteria CRP (MCRP). Examples are found in political districting, sales design, street sweeping, garbage collection and mail delivery. This work addresses the MCRP applied to power meter reading and two criteria are considered: compactness and homogeneity of districts. The proposed solution framework is based on a greedy randomized adaptive search procedure and multicriteria scalarization techniques to approximate the Pareto frontier. The computational experiments show the effectiveness of the method for a set of randomly generated networks and for a real-world network extracted from the city of São Paulo. © 2013 Elsevier Ltd.

Inversão de dados de sísmica de refração profunda a partir da curva tempo-distância

O trabalho em pauta tem como objetivo o modelamento da crosta, através da inversão de dados de refração sísmica profunda, segundo camadas planas horizontais lateralmente homogêneas, sobre um semi-espaço. O modelo direto é dado pela expressão analítica da curva tempo-distância como uma função que depende da distância fonte-estação e do vetor de parâmetros velocidades e espessuras de cada camada, calculado segundo as trajetórias do raio sísmico, regidas pela Lei de Snell. O cálculo dos tempos de chegada por este procedimento, exige a utilização de um modelo cujas velocidades sejam crescentes com a profundidade, de modo que a ocorrência das camadas de baixa velocidade (CBV) é contornada pela reparametrização do modelo, levando-se em conta o fato de que o topo da CBV funciona apenas como um refletor do raio sísmico, e não como refrator. A metodologia de inversão utilizada tem em vista não só a determinação das soluções possíveis, mas também a realização de uma análise sobre as causas responsáveis pela ambiguidade do problema. A região de pesquisa das prováveis soluções é vinculada segundo limites superiores e inferiores para cada parâmetro procurado, e pelo estabelecimento de limites superiores para os valores de distâncias críticas, calculadas a partir do vetor de parâmetros. O processo de inversão é feito utilizando-se uma técnica de otimização do ajuste de curvas através da busca direta no espaço dos parâmetros, denominado COMPLEX. Esta técnica apresenta a vantagem de poder ser utilizada com qualquer função objeto, e ser bastante prática na obtenção de múltiplas soluções do problema. Devido a curva tempo-distância corresponder ao caso de uma multi-função, o algoritmo foi adaptado de modo a minimizar simultaneamente várias funções objetos, com vínculos nos parâmetros. A inversão é feita de modo a se obter um conjunto de soluções representativas do universo existente. Por sua vez, a análise da ambiguidade é realizada pela análise fatorial modo-Q, através da qual é possível se caracterizar as propriedades comuns existentes no elenco das soluções analisadas. Os testes com dados sintéticos e reais foram feitos tendo como aproximação inicial ao processo de inversão, os valores de velocidades e espessuras calculados diretamente da interpretação visual do sismograma. Para a realização dos primeiros, utilizou-se sismogramas calculados pelo método da refletividade, segundo diferentes modelos. Por sua vez, os testes com dados reais foram realizados utilizando-se dados extraídos de um dos sismogramas coletados pelo projeto Lithospheric Seismic Profile in Britain (LISPB), na região norte da Grã-Bretanha. Em todos os testes foi verificado que a geometria do modelo possui um maior peso na ambiguidade do problema, enquanto os parâmetros físicos apresentam apenas suaves variações, no conjunto das soluções obtidas.

Inversão de dados sísmicos de reflexão a partir da curva do tempo de trânsito

A presente Dissertação de Mestrado tem como objetivo o estudo do problema de inversão sísmica baseada em refletores planos para arranjo fonte-comum (FC) e ponto-médiocomum (PMC). O modelo direto é descrito por camadas homogêneas, isotrópicas com interfaces plano-horizontais. O problema é relacionado ao empilhamento NMO baseado na otimização da função semblance, para seções PMC corrigidas de sobretempo normal (NMO). O estudo foi baseado em dois princípios. O primeiro princípio adotado foi de combinar dois grupos de métodos de inversão: um Método Global e um Método Local. O segundo princípio adotado foi o de cascata, segundo a teoria Wichert-Herglotz-Bateman, que estabelece que para conhecer uma camada inferior tem-se que conhecer primeiro a camada superior (dissecação). A aplicação do estudo é voltada à simulação sísmica de Bacia Sedimentar do Solimões e de Bacia Marinha para se obter uma distribuição local 1D de velocidades e espessuras para a subsuperfície em horizontes alvo. Sendo assim, limitamos a inversão entre 4 e 11 refletores, uma vez que na prática a indústria limita uma interpretação realizada apenas em número equivalente de 3 a 4 refletores principais. Ressalta-se que este modelo é aplicável como condição inicial ao imageamento de seções sísmicas em regiões geologicamente complexas com variação horizontal suave de velocidades. Os dados sintéticos foram gerados a partir dos modelos relacionados a informações geológicas, o que corresponde a uma forte informação a priori no modelo de inversão. Para a construção dos modelos relacionados aos projetos da Rede Risco Exploratório (FINEP) e de formação de recursos humanos da ANP em andamento, analisamos os seguintes assuntos relevantes: (1) Geologia de bacias sedimentares terrestre dos Solimões e ma rinha (estratigráfica, estrutural, tectônica e petrolífera); (2) Física da resolução vertical e horizontal; e (3) Discretização temporal-espacial no cubo de multi-cobertura. O processo de inversão é dependente do efeito da discretização tempo-espacial do campo de ondas, dos parâmetros físicos do levantamento sísmico, e da posterior reamostragem no cubo de cobertura múltipla. O modelo direto empregado corresponde ao caso do operador do empilhamento NMO (1D), considerando uma topografia de observação plana. O critério básico tomado como referência para a inversão e o ajuste de curvas é a norma 2 (quadrática). A inversão usando o presente modelo simples é computacionalmente atrativa por ser rápida, e conveniente por permitir que vários outros recursos possam ser incluídos com interpretação física lógica; por exemplo, a Zona de Fresnel Projetada (ZFP), cálculo direto da divergência esférica, inversão Dix, inversão linear por reparametrização, informações a priori, regularização. A ZFP mostra ser um conceito út il para estabelecer a abertura da janela espacial da inversão na seção tempo-distância, e representa a influência dos dados na resolução horizontal. A estimativa da ZFP indica uma abertura mínima com base num modelo adotado, e atualizável. A divergência esférica é uma função suave, e tem base física para ser usada na definição da matriz ponderação dos dados em métodos de inversão tomográfica. A necessidade de robustez na inversão pode ser analisada em seções sísmicas (FC, PMC) submetida a filtragens (freqüências de cantos: 5;15;75;85; banda-passante trapezoidal), onde se pode identificar, comparar e interpretar as informações contidas. A partir das seções, concluímos que os dados são contaminados com pontos isolados, o que propõe métodos na classe dos considerados robustos, tendo-se como referência a norma 2 (quadrados- mínimos) de ajuste de curvas. Os algoritmos foram desenvolvidos na linguagem de programação FORTRAN 90/95, usando o programa MATLAB para apresentação de resultados, e o sistema CWP/SU para modelagem sísmica sintética, marcação de eventos e apresentação de resultados.

A genetic algorithm for the one-dimensional cutting stock problem with setups

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

A smooth evolutionary structural optimization procedure applied to plane stress problem

Topological optimization problems based on stress criteria are solved using two techniques in this paper. The first technique is the conventional Evolutionary Structural Optimization (ESO), which is known as hard kill, because the material is discretely removed; that is, the elements under low stress that are being inefficiently utilized have their constitutive matrix has suddenly reduced. The second technique, proposed in a previous paper, is a variant of the ESO procedure and is called Smooth ESO (SESO), which is based on the philosophy that if an element is not really necessary for the structure, its contribution to the structural stiffness will gradually diminish until it no longer influences the structure; its removal is thus performed smoothly. This procedure is known as "soft-kill"; that is, not all of the elements removed from the structure using the ESO criterion are discarded. Thus, the elements returned to the structure must provide a good conditioning system that will be resolved in the next iteration, and they are considered important to the optimization process. To evaluate elasticity problems numerically, finite element analysis is applied, but instead of using conventional quadrilateral finite elements, a plane-stress triangular finite element was implemented with high-order modes for solving complex geometric problems. A number of typical examples demonstrate that the proposed approach is effective for solving problems of bi-dimensional elasticity. (C) 2014 Elsevier Ltd. All rights reserved.