Gerenciamento Pelo Lado da Demanda Industrial: Uma Abordagem Considerando Previsão de Geração Distribuída

Tarcisio  P. Bernabé; Helder R. O. Rocha; Jussara  F. Fardin; Lucas  F. S. Azeredo; Ícaro  H. Honorato

doi:10.48011/sbse.v1i1.2249

Tarcisio P. Bernabé Universidade Federal do Espírito Santo
Helder R. O. Rocha Universidade Federal do Espírito Santo
Jussara F. Fardin Universidade Federal do Espírito Santo
Lucas F. S. Azeredo Universidade Federal do Espírito Santo
Ícaro H. Honorato Universidade Federal do Espírito Santo

DOI: https://doi.org/10.48011/sbse.v1i1.2249

Keywords: Job-shop, Gerenciamento pelo lado da demanda, Geração distribuída, Algoritmo genético, Máquina de aprendizado extremo

Abstract

Este trabalho apresenta uma solução computacional para o problema de planejamento de demanda com objetivo de minimizar o custo com energia elétrica de um ambiente industrial do tipo job-shop, considerando a presença de geração distribuída (GD), além de tarifas horossazonais verde e azul, aplicadas no mercado brasileiro de energia. A solução proposta conta com um sistema de previsão de GD, que utiliza redes neurais do tipo ELM - Extreme Learning Machine, e um sistema de otimização baseado em algoritmos genéticos. Foram realizadas simulações com três ambientes produtivos diferentes com o objetivo de validar o modelo proposto.