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Maintenance policies optimization on electric power distribution networks by hybrid strategies based on dynamic programming

By Eduardo Tadeu Bacalhau

Abstract

Este trabalho explora alternativas para a determinação das melhores políticas de planejamento das ações de manutenção preventiva em redes de distribuição de energia elétrica. O problema é uma extensão de abordagens da área de manutenção centrada em confiabilidade (MCC), que vem sendo objeto de pesquisas ao longo das últimas décadas. Por se tratar de um problema de otimização combinatória de difícil solução, são poucos os artigos publicados que envolvem sistemas de escala real, e a maioria dentre esses utiliza meta-heurísticas como estratégia de solução. A abordagem desenvolvida neste trabalho é baseada na técnica de otimização denominada programação dinâmica. Duas estratégias para a redução do espaço de busca são adotadas: uma delas procura identificar e eliminar soluções dominadas; a segunda estratégia envolve a aplicação do processo de otimização da programação dinâmica em torno de uma vizinhança de uma solução promissora, movendo iterativamente em um espaço de soluções --- uma abordagem inspirada na programação dinâmica diferencial discreta. A combinação dessas duas estratégias é denominada Programação Dinâmica com Reduções de Espaço de Estados (PDREE). O trabalho investiga também a construção de estratégias híbridas. Uma das alternativas utiliza um algoritmo genético híbrido para a construção de planos de manutenção iniciais de boa qualidade, posteriormente otimizados pela PDREE. A segunda estratégia híbrida utiliza a PDREE para a construção de boas populações iniciais de soluções, posteriormente otimizada pelo algoritmo genético híbrido. As abordagens desenvolvidas são aplicadas a problemas de escala real e comparadas à abordagem por algoritmo genético híbrido. Os resultados mostram que as ideias desenvolvidas na tese estendem o estado-da-arte sobre a otimização de políticas de manutenção em redes de distribuição de grande porte.This work explores alternatives to determine the best planning policies for preventive maintenance on electric power distribution systems. The problem is an extension of approaches of the reliability-centered maintenance area that has been studied allong the last decades. Since this problem is a hard combinatorial optimization problem, there are few works that address real-life systems, and most of these works use methods based on metaheuristic as solution strategy. The approaches proposed in this work are based on the optimization technique named dynamic programming. Two strategies are developed to reduce the search space of dynamic programming: the first strategy seeks to identify and eliminate dominated solutions; the second strategy confines the dynamic programming optimization procedures to the neighborhood of good solutions that move iteratively in the solution space---an approach inspired by the discrete differential dynamic programming method. The combination of both strategies is denominated Dynamic Programming with State Space Reductions (DPSSR). The work also investigates the development of hybrid strategies. One of the alternatives uses a hybrid genetic algorithm to obtain a promising initial maintenance strategy, further optimized by the DPSSR. The second hybrid strategy uses the DPSSR for constructing an initial good population, further optimized by a hybrid genetic algorithm. All the approaches are applied to real-life problems and compared to a pure hybrid genetic algorithm approach. The results show that the ideas developed in the thesis improve the state-of-the-art in obtaining the best maintenance policies for large distribution networks

Topics: Programação dinâmica, Confiabilidade (Engenharia), Energia elétrica, Otimização, Manutenção preventiva, Dynamic programming, Reliability (Engineering), Electric power, Preventive maintenance, Optimization
Publisher: Universidade Estadual de Campinas . Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação
Year: 2015
OAI identifier: oai:agregador.ibict.br.BDTD_UNICAMP:oai:unicamp.br:000947187
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