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dc.contributor.advisorSperandio, Mauricio
dc.creatorEllwanger, Tomás Scherer
dc.date.accessioned2022-04-08T18:17:33Z
dc.date.available2022-04-08T18:17:33Z
dc.date.issued2022-02-14
dc.date.submitted2022
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufsm.br/handle/1/24043
dc.descriptionTCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Maria, Centro de Tecnologia, Curso de Engenharia Elétrica, RS, 2022.por
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal de Santa Mariapor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectLinhas de transmissãopor
dc.subjectAlgoritmos genéticospor
dc.subjectOtimizaçãopor
dc.titleAutomação do processo de alocação de torres de um sistema de transmissão de energia elétricapor
dc.typeTrabalho de Conclusão de Curso de Graduaçãopor
dc.degree.localSanta Maria, RS, Brasilpor
dc.degree.graduationCurso de Engenharia Elétricapor
dc.description.resumoO desenvolvimento social e econômico de uma nação tem uma forte relação com a ex- pansão do setor elétrico. A medida que são inseridas novas tecnologias em um país, é necessário que o sistema elétrico nacional seja capaz de acompanhar esse crescimento e suprir a energia requisitada pela demanda da população, que se torna cada vez maior. As primeiras etapas do processo de expansão de linhas de transmissão, costumam ser muito burocráticas e, podem, muitas vezes, tomar uma parcela considerável de tempo para se- rem realizadas, o que torna a operação mais lenta e causa atrasos na implantação das obras. Portanto, é vantajoso que sejam aplicados esforços para agilizar as demais etapas deste processo. Neste trabalho, foi desenvolvido um programa capaz de realizar a aloca- ção automática de torres de um sistema de transmissão de energia elétrica, dado um perfil topográfico. O código faz o uso de um algoritmo genético como ferramenta de otimização dentro do software MATLAB. São utilizados três operadores genéticos para obtenção dos indivíduos: Reprodução, Cruzamento e Mutação. A função fitness avalia dados relativos aos componentes e restrições da linha de transmissão para estimar o custo total que ser- virá como parâmetro de seleção ao ser aplicado no Algoritmo Genético.por
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.initialsUFSMpor
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICApor
dc.publisher.unidadeCentro de Tecnologiapor


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