ESTUDO COMPARATIVO DE ALGORITMO DE NEWTON VERSUS SISTEMAS IMUNOLÓGICOS ARTIFICIAIS E APLICAÇÃO EM MINIMIZAÇÃO DE FLUXO EM LINHAS DE TRANSMISSÃO

Jéssica Cristine Bonoto de Oliveira, Leonidas Chaves de Resende
2019 IX Congresso de Engenharias da Universidade Federal de São João del-Rei   unpublished
1,2) Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica (UFSJ), Praça Frei Orlando, 170 -Centro, São João del-Rei -MG, Brasil (3) Universidade Federal de São João del-Rei (UFSJ) -DEPEL -Praça Frei Orlando, 170 -Centro, São João del-Rei -MG, Brasil RESUMO: Este artigo traz uma revisão sobre o algoritmo de otimização baseado em meta-heurística e inspirado em Sistemas Imunológicos Artificiais (AIS), através do Algoritmo de Seleção Clonal com Reconfiguração (CLONR). É apresentada também uma breve
more » ... extualização e equacionamento do Método de Newton, como método baseado em derivação. São apresentados três exemplos com o objetivo de se tornar um guia para desenvolvimento e resolução via Newton e via CLONR. Desta forma os resultados obtidos pelos dois algoritmos podem ser comparados em relação ao ponto ótimo e ao valor da função objetivo neste ponto. Esse trabalho apresenta entre as aplicações a minimização de fluxo de potência em uma linha de transmissão de um sistema de 3 barras, respeitando as limitações de tensão e potência do sistema e a não motorização do gerador. O Método CLONR se mostra fortemente ligado ao chute inicial e leva mais iterações que o Método de Newton para convergência. Porém, estas iterações são demasiadamente rápidas e podem resolver problemas complexos. Este método, assim como outros baseados em meta-heurística, não têm a obrigatoriedade de a função objetivo possuir derivadas de altas ordens, o que acontece com o Método de Newton e outros baseados em derivação.
doi:10.17648/coen-2019-115392 fatcat:ig4r77u5r5co3fquxvawhklc7e