Uso de Programação Matemática Fuzzy para Reduzir Custos de Energia

Maria José de Paula Castanho, Vitor Hugo Outeiro, Fábio Hernandes

Resumo


 As Estações de Tratamento de Água consomem entre dois e três por cento da energia do mundo [3]. A implantação de medidas que possam reduzir os custos com energia elétrica é de suma importância para a viabilidade econômica das empresas que operam os sistemas de água e esgoto. Reduzir este custo sem ter gasto com equipamentos é possıvel, desde que se definam regras de operações [1]. Para estabelecer essas regras, considerando restrições (como demanda mensal e capacidade dos reservatórios) imprecisas é adequado utilizar Programação Linear Fuzzy. Esta ferramenta permite a inclusão de conceitos vagos e imprecisos no modelo [4]. Este trabalho tem como objetivo minimizar custos com a energia consumida no bombeamento de água no sistema de abastecimento do municıpio de Guarapuava-PR. A Companhia de Saneamento do Paraná (SANEPAR) é responsável pelo abastecimento e tratamento de água em Guarapuava. A estação de captação possui três motores com capacidades distintas, sendo que apenas dois podem funcionar simultaneamente, e quatro reservatórios que estão interligados. A tarifa de energia elétrica paga é a horo-sazonal verde, na qual se pactua a demanda contratada com tarifas diferenciadas no horário de ponta [5]. A função objetivo assumida foi a minimização do custo de energia tendo como base a tarifa horária de operação. A solução indicará o tempo de funcionamento de cada motor utilizado , num perıodo de 24 horas. As restrições foram formuladas considerando:  fração de intervalo do funcionamento dos motores: 0  Xi(t)  1 em que i é o número de motores (i  1; 2; 3);  capacidade máxima e mınima dos reservatórios: Vmin(t)  V (t)  Vmax(t);  o volume captado não pode ser maior que a capacidade de tratamento;  o volume no inıcio deve ser igual ao volume no final das 24 horas; O problema de programação linear fuzzy é transformado em três formulações de programação linear clássica, possibilitando sua resolução por métodos já conhecidos. Para resolvê-lo (Z3) é necessário determinar os limites inferior e superior (Z1 e Z2) da função objetivo [2]: bolsista de Iniciação Cientıfica PAIC/Fundação Araucária 1. minZ1, o limite inferior é o custo diário de energia que o sistema de abastecimento gasta com o bombeamento, considerando a demanda média; 2. minZ2, o limite superior é o custo diário obtido com o aumento no gasto da energia devido à flexibilização, considerando a demanda como um conjunto fuzzy; 3. minZ3 dá a solução do problema relacionando 1 e 2. Na solução do problema os motores de maior potência permaneceram ligados durante todo o perıodo de tarifa mais baixa e em intervalos menores durante o horário de ponta. A solução encontrada reduziu significativamente o custo atual do sistema informado pela SANEPAR.


Palavras-chave


Custos, Energia Elétrica, Otimização

Texto completo:

PDF


DOI: https://doi.org/10.5540/03.2015.003.01.0388

Apontamentos

  • Não há apontamentos.


SBMAC - Sociedade de Matemática Aplicada e Computacional
Edifício Medical Center - Rua Maestro João Seppe, nº. 900, 16º. andar - Sala 163 | São Carlos/SP - CEP: 13561-120
 


Normas para publicação | Contato