1. TEDE2
  2. UFRPE. Sede Campus de Dois Irmãos em Recife
  3. PPG em Informática Aplicada
  4. Mestrado em Informática Aplicada
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dc.creatorLEITE, Lucas Sampaio-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/8229720572597331por
dc.contributor.advisor1ALBUQUERQUE, Jones Oliveira de-
dc.contributor.advisor-co1SILVA, Hernande Pereira da-
dc.contributor.referee1SOARES, Sérgio Castelo Branco-
dc.contributor.referee2CRISTINO, Cláudio Tadeu-
dc.contributor.referee3BOCANEGRA, Silvana-
dc.date.accessioned2019-03-15T14:03:28Z-
dc.date.issued2016-06-10-
dc.identifier.citationLEITE, Lucas Sampaio. Autômatos celulares para otimização de cenários em gerenciamento de recursos de energia. 2016. 103 f. Dissertação (Programa de Pós-Graduação em Informática Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife.por
dc.identifier.urihttp://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/handle/tede2/7879-
dc.description.resumoO objetivo principal desta dissertação é apresentar uma proposta baseada em autômatos celulares, para auxiliar no gerenciamento de matrizes energéticas. Para isso foi utilizado modelo de captura de dados geoespaciais por satélite que foi chamado de Desert-MAP, um modelo de de otimização baseado em programação linear inteira mista e modelos compartimentais para caracterização de demanda. Os resultados trazem cenários preditivos de crescimento de demanda para as cidades atendidas pelo Grupo Neoenergia em uma perspectiva de dez anos. Também é proposto um modelo para operação do despacho ótimo de usinas térmicas para o Sistema Interligado Nacional. E através de técnicas de geoprocessamento e sensoriamento remoto é possível prever possíveis localizações para expansão da matriz energética no estado de Pernambuco.por
dc.description.abstractThe main objective of this Master thesis is to present a proposal based on cellular automata, to help manage energy matrixes. For this we used a model of geospatial data capture by satellite that was called Desert-MAP, an optimization model based on mixed integer linear programming and compartmental modeling for demand to characterization. The results provide predictive scenarios of demand growth for cities served by Neoenergia Group in a perspective of ten years. It is also proposed a model for optimal dispatch operation of thermal power plants to the National Interconnected System. And through GIS and remote sensing techniques it is possible to predict possible locations for the expansion of the energy matrix in the state of Pernambuco.eng
dc.description.provenanceSubmitted by Mario BC (mario@bc.ufrpe.br) on 2019-03-15T14:03:28Z No. of bitstreams: 1 Lucas Sampaio Leite.pdf: 6335455 bytes, checksum: 8a2731ae3a313a18df56a415d664f71b (MD5)eng
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2019-03-15T14:03:28Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Lucas Sampaio Leite.pdf: 6335455 bytes, checksum: 8a2731ae3a313a18df56a415d664f71b (MD5) Previous issue date: 2016-06-10eng
dc.formatapplication/pdf*
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal Rural de Pernambucopor
dc.publisher.departmentDepartamento de Estatística e Informáticapor
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.initialsUFRPEpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Informática Aplicadapor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectAutômato celularpor
dc.subjectGeoprocessamentopor
dc.subjectSensoriamento remotopor
dc.subjectMatriz energéticapor
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpor
dc.titleAutômatos celulares para otimização de cenários em gerenciamento de recursos de energiapor
dc.typeDissertaçãopor
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