When less is better: Insights from the product mix dilemma from the Theory of Constraints perspective

Perhaps due to its origins in a production scheduling software called Optimised Production Technology (OPT), plus the idea of focusing on system constraints, many believe that the Theory of Constraints (TOC) has a vocation for optimal solutions. Those who assess TOC according to this perspective indicate that it guarantees an optimal solution only in certain circumstances. In opposition to this view and founded on a numeric example of a production mix problem, this paper shows, by means of TOC assumptions, why the TOC should not be compared to methods intended to seek optimal or the best solutions, but rather sufficiently good solutions, possible in non-deterministic environments. Moreover, we extend the range of relevant literature on product mix decision by introducing a heuristic based on the uniquely identified work that aims at achieving feasible solutions according to the TOC point of view. The heuristic proposed is tested on 100 production mix problems and the results are compared with the responses obtained with the use of Integer Linear Programming. The results show that the heuristic gives good results on average, but performance falls sharply in some situations. © 2013 Copyright Taylor and Francis Group, LLC.

A hybrid image restoration algorithm based on Projections onto Convex Sets and Harmony Search

Image restoration is a research field that attempts to recover a blurred and noisy image. Since it can be modeled as a linear system, we propose in this paper to use the meta-heuristics optimization algorithm Harmony Search (HS) to find out near-optimal solutions in a Projections Onto Convex Sets-based formulation to solve this problem. The experiments using HS and four of its variants have shown that we can obtain near-optimal and faster restored images than other evolutionary optimization approach. © 2013 IEEE.

Interface Gráfica para o planejamento da expansão da transmissão de energia elétrica

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Métodos híbridos de pontos interiores e de programação inteira 0-1 para problemas de custo de colheita da cana-de-açúcar e de custo de coleta e geração de energia relacionados à sua biomassa

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEB

Desempenho de redes de distribuição com geradores distribuídos

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Projeto multicritério de filtros harmônicos passivos para instalações industriais utilizando técnicas de inteligência computacional

Devido ao auge do crescimento industrial na Região Norte e, em especial, o Pólo Industrial de Manaus (PIM), são necessários obter ferramentas matemáticas que facilitem ao especialista tomar decisões sobre a seleção e dimensionamento dos filtros harmônicos que proporcionam neutralizar os efeitos prejudiciais dos harmônicos gerados pelas cargas não lineares da indústria e alcançar conformidade com os padrões das normas de qualidade de energia correspondentes. Além disso, como os filtros harmônicos passivos têm a capacidade de gerar potência reativa à rede, estes meios são eficazes compensadores de potência reativa e, portanto, podem conseguir uma economia significativa no faturamento de energia elétrica consumida por essas instalações industriais. Esta tese tem como objetivo geral desenvolver um método matemático e uma ferramenta computacional para a seleção da configuração e parâmetros do projeto de um conjunto de filtros harmônicos passivos para sistemas elétricos industriais. Nesta ótica, o problema de otimização da compensação de harmônicos por meio de filtros passivos foi formulado como um problema multiobjetivo que considera tanto os objetivos da redução da distorção harmônica como da efetividade econômica do projeto considerando as características das tarifas brasileiras. Todavia, a formulação apresentada considera as restrições relevantes impostas pelas normas brasileiras e estrangeiras. A solução computacional para este problema foi conseguida, usando o algoritmo genético NSGA-II que determina um conjunto de soluções ótimas de Pareto (Fronteira) que permitem ao projetista escolher as soluções mais adequadas para o problema. Por conseguinte, a ferramenta computacional desenvolvida tem várias novidades como: não só calcula os parâmetros que caracterizam os filtros, como também seleciona o tipo de configuração e o número de ramos do filtro em cada barra candidata de acordo com um conjunto de configurações pré-estabelecidas; têm implementada duas normas para a avaliação das restrições de qualidade de energia (Prodist-Módulo 8 e IEEE 519-92) que podem ser selecionadas pelo usuário; determina soluções com bons indicadores de desempenho para vários cenários característicos e não característicos do sistema que permitem a representação das as variações diárias da carga; das variações dos parâmetros do sistema e dos filtros; avalia o custo das contas de energia numa rede elétrica industrial que tem diferentes condições de operação (cenários característicos); e avalia o efeito econômico de filtros de harmônicos como compensadores de potência reativa. Para desenvolver a ferramenta computacional adequada desta tese, foi empregado um modelo trifásico em coordenadas de fase para redes de energia elétrica industriais e de serviços onde foram feitos vários programas utilizando várias ferramentas computacionais adicionais. Estas ferramentas compreendem um programa de varredura de freqüência, um programa do fluxo de harmônicos por injeção de correntes e um programa de fluxo de potência à freqüência fundamental. Os resultados positivos desta tese, a partir da análise de vários exemplos práticos, mostram as vantagens do método desenvolvido.

Otimização multiobjetivo da compensação de potência reativa em redes de distribuição considerando restrições de distorção harmônica

A localização de bancos de capacitores nas redes de distribuição de energia elétrica, corretamente dimensionados, busca compensar eventuais excessos de circulação de potência reativa pelas linhas, o que implica a redução de custos operacionais pela redução das perdas de energia e um aumento da capacidade de transmissão de potência ativa assegurando os níveis estabelecidos de tensão e fator de potência simultaneamente. A proliferação das cargas não lineares provocou uma mudança nos cenários de estudo dos sistemas elétricos de potência devido aos efeitos nocivos que os harmônicos gerados por elas ocasionam sobre a qualidade da energia elétrica. Considerando este novo cenário, esta tese tem como objetivo geral desenvolver uma ferramenta computacional utilizando técnicas de inteligência computacional apoiada em algoritmos genéticos (AG), para a otimização multiobjetivo da compensação da potência reativa em redes elétricas de distribuição capaz de localizar e dimensionar de forma ótima as unidades de compensação necessárias para obter os melhores benefícios econômicos e a manutenção dos índices de qualidade da energia estabelecidos pelas normas brasileiras. Como Inovação Tecnológica do trabalho a ferramenta computacional desenvolvida permite otimizar a compensação da potência reativa para melhorar do fator de potência em redes de distribuição contaminadas com harmônicos que, diferentemente de métodos anteriores, não só emprega bancos de capacitores, mas também filtros de harmônicos com esse objetivo. Utiliza-se o algoritmo NSGA-II, que determina as soluções ótimas de Pareto para o problema e permite ao especialista determinar as soluções mais efetivas. A proposta para a solução do problema apresenta várias inovações podendo-se destacar que a solução obtida permite determinar a compensação de potência reativa com capacitores em sistemas com certa penetração harmônica, atendendo a normas de qualidade de energia pertinentes, com relação aos níveis de distorção harmônica tolerados.

Controle de tensão e reativos em redes de distribuição de energia elétrica

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Reconfiguração de sistemas de distribuição utilizando metaheurísticas e critérios de confiabilidade

In an ever more competitive environment, power distribution companies must satisfy two conflicting objectives: minimizing investment costs and the satisfaction of reliability targets. The network reconfiguration of a distribution system is a technique that well adapts to this new deregulated environment for it allows improvement of reliability indices only opening and closing switches, without the onus involved in acquiring new equipment. Due to combinatorial explosion problem characteristic, in the solution are employed metaheuristics methods, which converge to optimal or quasi-optimal solutions, but with a high computational effort. As the main objective of this work is to find the best configuration(s) of the distribution system with the best levels of reliability, the objective function used in the metaheuristics is to minimize the LOLC - Loss Of Load Cost, which is associated with both, number and duration of electric power interruptions. Several metaheuristics techniques are tested, and the tabu search has proven to be most appropriate to solve the proposed problem. To characterize computationally the problem of the switches reconfiguring was developed a vector model (with integers) of the representation of the switches, where each normally open switch is associated with a group of normally closed switches. In this model simplifications have been introduced to reduce computational time and restrictions were made to exclude solutions that do not supply energy to any load point of the system. To check violation of the voltage and loading criteria a study of power flow for the ten best solutions is performed. Also for the ten best solutions a reliability evaluation using Monte Carlo sequential simulation is performed, where it is possible to obtain the probability distributions of the indices and thus calculate the risk of paying penalty due to not meeting the goals. Finally, the methodology is applied in a real Brazilian distribution network, and the results are discussed.

Otimização dinâmica de rotores com eixos em compósito

Pós-graduação em Engenharia Mecânica - FEG

Condições suficientes de otimalidade em cálculo variacional

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Volt-VAR multiobjective optimization to peak-load relief and energy efficiency in distribution networks

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

Metaheuristics for a crop rotation problem

This paper presents a mathematical model adapted from literature for the crop rotation problem with demand constraints (CRP-D). The main aim of the present work is to study metaheuristics and their performance in a real context. The proposed algorithms for solution of the CRP-D are a genetic algorithm, a simulated annealing and hybrid approaches: a genetic algorithm with simulated annealing and a genetic algorithm with local search algorithm. A new constructive heuristic was also developed to provide initial solutions for the metaheuristics. Computational experiments were performed using a real planting area and semi-randomly generated instances created by varying the number, positions and dimensions of the lots. The computational results showed that these algorithms determined good feasible solutions in a short computing time as compared with the time spent to get optimal solutions, thus proving their efficacy for dealing with this practical application of the CRP-D.

Survivable Lightpath Provisioning in WDM Mesh Networks Under Shared Path Protection and Signal Quality Constraints

This paper addresses the problem of survivable lightpath provisioning in wavelength-division-multiplexing (WDM) mesh networks, taking into consideration optical-layer protection and some realistic optical signal quality constraints. The investigated networks use sparsely placed optical–electrical–optical (O/E/O) modules for regeneration and wavelength conversion. Given a fixed network topology with a number of sparsely placed O/E/O modules and a set of connection requests, a pair of link-disjoint lightpaths is established for each connection. Due to physical impairments and wavelength continuity, both the working and protection lightpaths need to be regenerated at some intermediate nodes to overcome signal quality degradation and wavelength contention. In the present paper, resource-efficient provisioning solutions are achieved with the objective of maximizing resource sharing. The authors propose a resource-sharing scheme that supports three kinds of resource-sharing scenarios, including a conventional wavelength-link sharing scenario, which shares wavelength links between protection lightpaths, and two new scenarios, which share O/E/O modules between protection lightpaths and between working and protection lightpaths. An integer linear programming (ILP)-based solution approach is used to find optimal solutions. The authors also propose a local optimization heuristic approach and a tabu search heuristic approach to solve this problem for real-world, large mesh networks. Numerical results show that our solution approaches work well under a variety of network settings and achieves a high level of resource-sharing rates (over 60% for O/E/O modules and over 30% for wavelength links), which translate into great savings in network costs.

Survivable Traffic Grooming With Path Protection at the Connection Level in WDM Mesh Networks

Survivable traffic grooming (STG) is a promising approach to provide reliable and resource-efficient multigranularity connection services in wavelength-division-multiplexing (WDM) optical networks. In this paper, we study the STG problem in WDM mesh optical networks employing path protection at the connection level. Both dedicated-protection and shared-protection schemes are considered. Given network resources, the objective of the STG problem is to maximize network throughput. To enable survivability under various kinds of single failures, such as fiber cut and duct cut, we consider the general shared-risklink- group (SRLG) diverse routing constraints. We first resort to the integer-linear-programming (ILP) approach to obtain optimal solutions. To address its high computational complexity, we then propose three efficient heuristics, namely separated survivable grooming algorithm (SSGA), integrated survivable grooming algorithm (ISGA), and tabu-search survivable grooming algorithm (TSGA). While SSGA and ISGA correspond to an overlay network model and a peer network model, respectively, TSGA further improves the grooming results from SSGA and ISGA by incorporating the effective tabu-search (TS) method. Numerical results show that the heuristics achieve comparable solutions to the ILP approach, which uses significantly longer running times than the heuristics.