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Extração de regras operacionais ótimas de sistemas de distrubuição de água através de algoritmos genéticos multiobjetivo e aprendizado de máquina
| Content Provider | World Health Organization (WHO)-Global Index Medicus |
|---|---|
| Advisor | Reis, Luisa Fernanda Ribeiro |
| Researcher | Carrijo, Ivaltemir Barros |
| Description | Responsible library: BR67.1 Localization: BR67.1 |
| Abstract | A operação eficiente do sistema é uma ferramenta fundamental para que sua vida útil se prolongue o máximo possível, garantindo o perfeito atendimento aos consumidores, além de manter os custos com energia elétrica e manutenção dentro de padrões aceitáveis. Para uma eficiente operação, é fundamental o conhecimento do sistema, pois, através deste, com ferramentas como modelos de simulação hidráulica, otimização e definição de regras, é possível fornecer ao operador condições de operacionalidade das unidades do sistema de forma racional, não dependendo exclusivamente de sua experiência pessoal, mantendo a confiabilidade do mesmo. Neste trabalho é desenvolvido um modelo computacional direcionado ao controle operacional ótimo de sistemas de macro distribuição de água potável, utilizando um simulador hidráulico, um algoritmo de otimização, considerando dois objetivos (custos de energia elétrica e benefícios hidráulicos) e um algoritmo de aprendizado para extração de regras operacionais para o sistema. Os estudos foram aplicados no sistema de macro distribuição da cidade de Goiânia. Os resultados demonstraram que podem ser produzidas estratégias operacionais satisfatórias para o sistema em substituição ao julgamento pessoal do operador. |
| File Format | |
| Language | Portuguese |
| Publisher Date | 2004-01-01 |
| Publisher Institution | Universidade de São Paulo Escola de Engenharia de São Carlos |
| Publisher Place | São Carlos |
| Access Restriction | Open |
| Subject Keyword | Algorithms Artificial Intelligence Computer Simulation Water Distribution |
| Content Type | Text |
| Educational Degree | Doctor of Philosophy (Ph.D.) |
| Resource Type | Thesis |
