One of the priority tasks for thermoelectric plants is to supply the requested energy demand, ensuring the lowest possible cost. This task is more important in the Northern Region of Brazil, especially in the Industrial Hub of Manaus (PIM) and in the city itself, where a large part of this energy is supplied by Thermoelectric Power Plants (UTE). The selection of generators and their work regime is known as the Economic Dispatch (DE). The essential objective of ED is to operate UTEs by meeting demand at the lowest possible cost of fuel. However, the worldwide concern about pollution caused by fossil fuels in recent times to minimize fuel costs can not be considered the only objective to be achieved in the UTEs and limiting the emission of pollutants has become another primary objective. Thus, the Environmental Economic Dispatch (DEA) appears, which seeks not to reduce costs, but also emissions. To solve the optimization of this task there are several deterministic as well as heuristic methods. One of the most used methods according to the literature is the Genetic Algorithm of Non-dominated Classification, NSGA-II, considering two objective functions, a function of fuel cost and another quantity function. In this thesis, the proposed solution has the following contributions: it develops a new and unprecedented function to evaluate the environmental contamination produced by the UTEs that, in addition to minimizing the amount of pollutants, takes into account the influence of pollutants more harmful to the environment. This function, called the Emissions Index, is applied to the engines of two UTEs in the city of Manaus with satisfactory results. The Emissions Index and the traditional fuel cost function is optimized using the NSGA-II, determining optimal solutions for output power in several characteristic and non-characteristic scenarios of the plants, and can be applied to any thermoelectric plant. In order to analyze the viability of the solution proposed by this thesis, a set of ten thermal generating units of a UTE of the city of Manaus and the IEEE 118-bar System were used as case studies, demonstrating the robustness of the proposal in what refer to the solution presented. These results were significant considering the Emissions Index and using the optimization procedure of the non-dominated classification algorithm II (NSGA-II). This new DEA methodology enables specialists in the area to reduce costs and generate generation planning.Uma das tarefas prioritárias para as usinas termelétricas é fornecer a demanda de energia solicitada garantindo o menor custo possível. Esta tarefa possui ainda mais importância na Região Norte do Brasil, principalmente no Polo Industrial de Manaus (PIM) e na própria cidade, onde uma grande parte desta energia é fornecida por Usinas Termelétricas (UTE). A seleção dos geradores e o seu regime de trabalho se conhece como Despacho Econômico (DE). O objetivo essencial do DE é operar as UTE satisfazendo a demanda ao menor custo de combustível possível. Entretanto, a preocupação mundial com a poluição causada pelos combustíveis fósseis nestes últimos tempos a minimizar o custo de combustível não pode ser considerado o único objetivo a atingir nas UTEs e limitar a emissão de poluentes tornou-se outro objetivo primordial. Assim, surge o Despacho Econômico Ambiental (DEA), que procura não diminuir os custos, mas também as emissões. Para resolver a otimização desta tarefa existem diversos métodos tanto determinísticos como heurísticos. Um dos métodos mais utilizados segundo a literatura é o Algoritmo Genético de Classificação Não-dominado, NSGA-II, considerando duas funções objetivos, uma função de custo de combustível e outra função de quantidade de emissões. Nesta tese, a solução proposta tem as seguintes contribuições: desenvolve uma nova e inédita função para avaliar a contaminação ambiental produzida pelas UTEs que além de minimizar a quantidade de poluentes, leva em consideração a influência dos poluentes mais nocivos para o meio ambiente. Essa função denominada Índice de Emissões é aplicada aos motores de duas UTEs da cidade de Manaus com resultados satisfatórios. O Índice de Emissões e a função tradicional custo de combustível é otimizada usando o NSGA-II, determinando soluções ótimas para a potência de saída em diversos cenários característicos e não característicos das usinas, podendo ser aplicado a qualquer termelétrica. Para analisar a viabilidade da solução proposta por esta tese, utilizaram-se um conjunto de dez unidades geradoras térmicas de uma UTE da cidade de Manaus e o Sistema de 118-barras do IEEE como estudos de caso, demonstrando a robustez da proposta no que se referem à solução apresentada. Tais resultados foram significativos, considerando Índice de Emissões e utilizando o procedimento de otimização do algoritmo de classificação não dominada II (NSGA-II). Esta nova metodologia do DEA viabiliza aos especialistas da área a redução de custos e planejamento de geração
