Resenha Hugo Cardoso Silva

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INSTITUTO FEDERAL DE EDUCAÇÃO, CIÊNCIA E TECNOLOGIA
DE MATO GROSSO – CAMPUS CUIABÁ
Departamento de Eletroeletrônica
HUGO CARDOSO SILVA
Resenha do Artigo 
“Programação Diária da Operação de Sistemas Termoelétricos de Geração Utilizando Otimização Bio-Inspirada em Colônia de Formigas”
Cuiabá – MT 
2013
HUGO CARDOSO SILVA
Resenha do Artigo 
“Programação Diária da Operação de Sistemas Termoelétricos de Geração Utilizando Otimização Bio-Inspirada em Colônia de Formigas”
Resenha apresentada à disciplina Comunicação de Expressão do Curso de Bacharelado de Engenharia de Controle e Automação do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Mato Grosso.
Profª. Ms. Edsônia de Souza Oliveira Melo
Cuiabá – MT
2013
DIAS, Bruno Henrique; et al; Programação Diária da Operação de Sistemas Termoelétricos de Geração Utilizando Otimização Bio-Inspirada em Colônia de Formigas. Revista Controle e Automação; Vol. 23; Maio e Junho, 2012.
Por Hugo Cardoso Silva
O artigo “PROGRAMAÇÃO DIÁRIA DA OPERAÇÃO DE SISTEMAS TERMOELÉTRICOS DE GERAÇÃO UTILIZANDO OTIMIZAÇÃO BIO-INSPIRADA EM COLÔNIA DE FORMIGAS” é um método de programação para termoelétricas que foi inspirado em formigas por Ivo Chaves Silva Junior, Edimar José de Oliveira, Flávia Rodrigues do Nascimento, André Luís Marques Marcato e Bruno Henrique Dias, estudantes da Universidade Federal de Juiz de Fora – MG.
É baseado em Algoritmo de Colônia de Formigas para diminuir o custo diário de operação em termoelétricas. Utiliza uma Matriz de Sensibilidade se baseando em informações dadas pelos multiplicadores de Lagrange para melhorar o processo de busca inspirado em Algoritmo de Colônia de Formigas. Os resultados alcançados nessa pesquisa indicam que a utilização da Matriz Sensibilidade resulta em soluções qualitativas com um número bem pequeno de indivíduos.
A programação diária da operação de sistemas termoelétricos de geração consiste em determinar uma estratégia de despacho das unidades geradoras para atender a demanda de energia, satisfazendo as restrições operacionais e funcionais do sistema elétrico de potência (Padhy, 2004).
Representando os custos e restrições operacionais aumentam-se a complexidade do problema com decisões de paradas e retomadas de unidades de geração de energia, com isso temos os seguintes problemas, região de solução não convexa, elevado tempo computacional devido a natureza combinatória de problema, processo dinâmico de decisão. Com isso vemos constantes mudanças no algoritmo.
Tem-se como objetivo melhorar o processo evolutivo do Algoritmo de Colônia de Formigas, aplica-se ao problema do planejamento diário da operação de unidades termoelétricas.
O problema de otimização referente a programação diária da operação de unidades termoelétricas de geração pode ser formulado como (Silva Junior et al.; 2006).
As fórmulas apresentadas têm por objetivo possibilitar a comparação do método proposto com sistemas termoelétricos amplamente difundidos na literatura os quais fazem uso da mesma modelagem. As restrições aumentam a complexibilidade no subproblema referente ao despacho econômico, tornando-o não convexo.
O processo de busca ocorreu pro causa das formigas reais, quando buscam alimentos deixam trilhas de feromônios. Por causa deste comportamento outras formigas encontram o caminho do alimento de forma mais rápida. 
O algoritmo de colônia de formigas é dividido em oito passos, o primeiro passo depois da entrada de dados é o cálculo do limite inferior de custo, depois a obtenção da matriz sensibilidade, logo se tem uma colônia inicial, temos uma condição para iteração máxima, mas ela só ocorre a partir da segunda colônia, depois temos validação desta colônia junto com despacho econômico, depositamos feromônios na matriz feromônio, depois vamos a outra colônia, caso ocorra iteração máxima passa para a parte de refinamento.
Os resultados comprovam quatro casos, o primeiro não tem MS e refinamento, no segundo não tem MS, mas tem refinamento, no terceiro tem MS e não tem refinamento e no quarto tem MS e refinamento.
No artigo foi comprovado por tabela que as etapas com refinamento são mais baratas do que as que não têm refinamento e o tempo computacional nas etapas refinadas são mais rápidas.
Em relação a outros algoritmos demonstra-se que o tema proposto é mais barato e também mais rápido, a não ser em relação ao tempo computacional na qual se perde para o ELR, porém o proposto pode ser usado para mais UTE’s (Unidade Termoelétrica).
Conclui-se que nosso tema proposto é mais barato e mais rápido e nos casos que ele não é superior em relação ao tempo, demonstrou-se que é mais eficiente para mais UTE’s, logo se garante uma melhor otimização.