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Proposta de um algoritmo genético multi-objetivo para o planejamento energético norte fluminense considerando a maior disponibilidade de energias renováveis
Use este link compartilhar ou citar este material: http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1057294
Registro completo de metadados
| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.contributor | Vianna, Dalessandro Soares | - |
| Autor(es): dc.contributor | Vianna, Marcilene de Fatima Dianin | - |
| Autor(es): dc.contributor | Mendes, Luiz Fernando Rosa | - |
| Autor(es): dc.creator | Rangel, Lucas Cordeiro | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-21T20:14:13Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-21T20:14:13Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2025-08-05 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2025-08-05 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://app.uff.br/riuff/handle/1/39713 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1057294 | - |
| Descrição: dc.description | Objetivo: A energia e fator estratégico para qualquer sociedade atual, e a necessidade de sua geração de forma constante, otimizada e consciente é essencial para o seu desenvolvimento. O objetivo desse estudo e desenvolver um método computacional de otimização multiobjetivo para apoiar a tomada de decisão para o planejamento de sistemas de energia dá mesorregião Norte Fluminense. Método/Metodologia/Abordagem da Pesquisa/ Estudo: Para atingir este objetivo foi feita uma revisão bibliográfica para identificação dos principais trabalhos de referência na área energética. Como forma de validar o estudo científico, a metodologia de pesquisa utilizada para o desenvolvimento deste trabalho foi a Soft Design Science Research, pois permite a iteração para previsão do método. Com base nesta metodologia, foi desenvolvido um modelo matemático para o problema abordado, o qual foi solucionado utilizando o algoritmo evolutivo Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II). Originalidade/Valor: Baseado na necessidade do planejamento estratégico de crescimento da região, o trabalho contribui no aumento da disponibilidade dos recursos energéticos considerado, atualmente, uma necessidade básica na sociedade; e na diminuição de custos de produção e de impactos ambientais, visto que será feita a diversificação da matriz elétrica. Além disso, o modelo matemático, criado com base em trabalhos correlatos, aumentar a diversidade de modelos no meio científico. Produto Técnico/Tecnológico: Para tornar essa contribuição real, o principal produto entregue terá foco no algoritmo genético multiobjetivo. Este algoritmo poderá ser utilizado por outros autores para reprodução do método em diferentes matrizes elétricas ao redor do mundo, sendo necessária apenas adaptações nos parâmetros de entrada para adequar ao novo caso de estudo. Impacto Econômico/Social/Acadêmico: Além disso, o trabalho pretende contribuir, de maneira direta e indireta socioeconomicamente, ambientalmente e academicamente, visto que e feito a partir de uma análise metodológica a partir de dados energéticos, da mesorregião Norte Fluminense existentes e confiáveis fornecidos por órgãos governamentais. Como impacto ambiental direto, cita-se a possibilidade de diminuição na emissão direta de poluentes, diminuição da pegada de carbono, incentivo ao desenvolvimento e aplicação de tecnologias menos nocivas ao meio ambiente. Os impactos sociais e econômicos podem ser citados juntos, vistos que os mesmos interagem entre si, de forma que influenciam nos investimentos energéticos de longo prazo e no mercado de trabalho, assim como na diversificação das fontes energéticas e consequente diminuição das tarifas pela limitação e dependência de uma única fonte. Já para impactos acadêmicos serão realizadas divulgações da pesquisa realizada em anais de eventos e periódicos da área, enriquecendo o conteúdo produzido sobre o tema. Limitações da pesquisa: Por fim um dos pontos que podem enunciar os resultados do trabalho esta ligado ao uso de dados fornecidos pelos órgãos governamentais | - |
| Descrição: dc.description | Purpose: Energy is a strategic factor for any modern society, and the need for its constant, optimized, and conscious generation is essential for its development. This study aims to develop a computational method to support managers' decision-making for the planning of energy systems in Norte Fluminense. Research/Study design/methodology/ approach: To achieve this goal, a literature review was conducted to identify the main reference works in the energy eld. As a way to validate the scienti c study, the research methodology used for the development of this work was Soft Design Science Research, as it allows for iteration to review the method. Based on this methodology, a mathematical model was developed for the problem addressed, which was solved using the Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II) evolutionary algorithm. Originality/ Value: Based on the need for strategic planning for the region's growth, this work contributes to increasing the availability of energy resources, currently considered a basic need in society; and the reduction of production costs and environmental impacts, as the diversi cation of the electrical matrix will be achieved. In addition, the mathematical model, created based on related works, will increase the diversity of models in the scienti c environment. Technical/Technological Product: To make this contribution real, the main product delivered will focus on the multi-objective genetic algorithm. This algorithm can be used by other authors to reproduce the method in di erent electrical matrices around the world, requiring only adaptations in the input parameters to adapt to the new case study. Economic/Social/Academic Impact: In addition, this work intends to contribute, both directly and indirectly, socioeconomically, environmentally, and academically, as it is based on a methodological analysis of reliable existing energy data from the Norte Fluminense mesoregion provided by government agencies. As a direct environmental impact, it is possible to mention the potential reduction in direct pollutant emissions, reduction in carbon footprint, and encouragement of the development and application of less harmful technologies to the environment. Social and economic impacts can be cited together, as they interact with each other, in uencing long-term energy investments and the job market, as well as the diversi cation of energy sources and consequent reduction in tari s by limiting the dependence on a single source. As for academic impacts, the research will be disseminated in event proceedings and journals in the eld, enriching the produced content on the topic. Research limitations: Finally, one of the factors that may in uence the results of the work is related to the utilization of data provided by government agencies | - |
| Descrição: dc.description | 209 p. | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Idioma: dc.language | pt_BR | - |
| Direitos: dc.rights | Open Access | - |
| Direitos: dc.rights | CC-BY-SA | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Otimização Linear Multiobjetivo | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Matriz elétrica | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Sustentabilidade | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Fontes energéticas | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Multiobjective Linear Optimization | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Electrical Matrix | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Sustainability | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Energy Sources | - |
| Título: dc.title | Proposta de um algoritmo genético multi-objetivo para o planejamento energético norte fluminense considerando a maior disponibilidade de energias renováveis | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | Dissertação | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF | |
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