Estudo de um modelo de otimização dos custos de energia elétrica do bombeamento em sistema de abastecimento de água

Abstract

Cerca de 90% das despesas com energia elétrica das empresas de saneamento são provenientes de motores elétricos utilizados em estações elevatórias de água. Assim, existe a necessidade de otimizar os custos operacionais do bombeamento em SAAs. Devido à complexidade da operação desses sistemas, a busca da regra operacional otimizada, deve ser feita com o auxílio de rotinas computacionais. No entanto, essa otimização necessita de grande tempo de processamento computacional, tornando-se um impasse na utilização do modelo para a operação real, como no caso do modelo desenvolvido por Gebrim (2013). Assim, o presente trabalho visou desenvolver um modelo de otimização tendo como base o modelo de Gebrim (2013), para definir regras operacionais que minimizem os custos operacionais de energia elétrica provenientes do bombeamento do sistema de abastecimento do Rio Descoberto, localizado no Distrito Federal. As soluções do modelo foram avaliadas a partir da função aptidão que considera além dos custos de energia, o atendimento às restrições operacionais expressas em termos de penalidade. Empregou-se no modelo estratégias como a utilização dos algoritmos de otimização Dynamically Dimensioned Search, Evolução Diferencial e Algoritmo Genético; simplificação do modelo hidráulico; tratamento das penalidades por meio de uma abordagem baseada na lógica fuzzy; e a técnica seeding, com a inserção de uma população inicial conhecida no algoritmo. Os resultados obtidos demonstraram que as estratégias utilizadas foram eficientes para encontrar soluções de menor custo e tempo de processamento se comparados ao modelo de otimização original, no entanto, o número de acionamentos das bombas e válvulas foi excessivo. Além disso, os níveis dos reservatórios gerados apresentaram elevada segurança em sua operação, o que pode encorajar a utilização do modelo pelos operadores do sistema. Portanto, com algumas adaptações como a redução do número de acionamentos e desenvolvimento de um previsor de demanda, o modelo poderá ser utilizado para a operação real.