Generación termoeléctrica con contaminantes reducidos posible gracias a la informática bioinspirada

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.33448/rsd-v11i1.24568

Palabras clave:

Generación de energía; Nivel de contaminantes; Gas natural; Algoritmo genético.

Resumen

El debate para establecer un equilibrio entre la generación de energía eléctrica y la preservación del medio ambiente es extraordinariamente importante. Este artículo propone, como solución a corto plazo, la sustitución del gasoil por gas natural en la generación termoeléctrica. El gas natural emite un 75% menos de contaminantes al medio ambiente que el diésel y tiene una eficiencia energética similar. Como estrategia para que este reemplazo ocurra de manera segura, se desarrolló el modelado computacional en una metodología de Computación Bioinspirada, denominada Algoritmo Genético (AG). El AG incorporó todas las variables de las redes de electricidad y gas natural, presentadas en el modelo matemático. El resultado fue una reducción significativa en el nivel de contaminantes emitidos, con alta estabilidad en el sistema eléctrico.

Biografía del autor/a

Denis Carlos Lima Costa, Federal Institute of Education, Science and Technology of Pará

#Graduação em Licenciatura em Ciências/Habilitação Matemática 1992, pesquisa incrementada na área de Geometria Diferencial, baseada nas abordagens de Carl Friedrich Gauss.

#Especialização em Física 1998, com exploração na área de Mecânica Quântica, tendo como base as Teorias de Max Planck.

#Mestrado em Geofísica pela Universidade Federal do Pará 2003, investigação em Métodos Potenciais aplicados às Bacias Sedimentares utilizando as estratégias de Fourier e Laplace.

#Doutorado em Engenharia Elétrica na área de Sistemas de Potência pela Universidade Federal do Pará 2016, pesquisa desenvolvida com aplicações de Inteligência Artificial aplicada. Emprego de sistemas inteligentes à produção, transporte e geração de Energia Elétrica a partir do Gás Natural.

# Líder do Grupo de Pesquisa GRADIENTE DE MODELAGEM MATEMÁTICA E SIMULAÇÃO COMPUTACIONAL - GM²SC, vinculado ao Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Pará - IFPA Campus Ananindeua.

# Membro do Grupo de Pesquisa LINGUAGENS, CULTURAS, TECNOLOGIAS e INCLUSÃO - LICTI, vinculado ao Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Pará - IFPA Campus Castanhal, onde colabora com as linhas de Educação Matemática e Matemática Computacional.

Citas

Brasil (2021). Ministério de Minas e Energia, Empresa de Pesquisa Energética Plano Decenal de Expansão de Energia 2029 / Ministério de Minas e Energia. Empresa de Pesquisa Energética. MME/EPE. https://www.epe.gov.br/pt/publicacoes-dados-abertos/publicacoes/plano-decenal-de-expansao-de-energia-2029.

Carvalho, A. P. L. (2018). Algoritmo Genético. USP. Departamento da Ciência da Computação. https://sites.icmc.usp.br/andre/research/genetic/.

Carvalho, R., Hittinger, E., & Williams, E. (2021). Payback of natural gas turbines: A retrospective analysis with implications for decarbonizing grids. Utilities Policy, Elsevier, 73. https://doi.org/10.1016/j.jup.2021.101307.

Costa, D. C. L., Nunes, M. V., Vieira, J. P., & Bezerra, U. H. (2016a). Decision tree-based security dispatch application in integrated electric power and natural-gas networks. Electric Power Systems Research, 141, 442-449.

Costa, D. C. L. (2016b). Despacho Ótimo de Redes Integradas de Energia Elétrica e de Gás Natural com Restrições de Segurança via Árvores de Decisão. Tese (Doutorado) - Universidade Federal do Pará – UFPA, Instituto de Tecnologia – ITEC, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica - PPGEE.

Costa, D. C. L., Costa, H. A. de O., Castro, A. P. S., Cruz, E. C., Neto, J. L. A., & Cruz, B. C. C. da. (2020). As dimensões das Modelagens Matemática e Computacional prescrevidas à Gestão Ambiental. Research, Society and Development, 9(10), e6939109013-e6939109013. 10.33448/rsd-v9i10.9013.

Costa, H. A. de O., Costa, D. C. L., & Meneses, L. A. de. (2021a). Interdisciplinarity Applied to the Optimized Dispatch of Integrated Electricity and Natural Gas Networks using the Genetic Algorithm. Research, Society and Development, 10(2), e42110212641. 10.33448/rsd-v10i2.12641.

Costa, H. A. de O., Gomes, L. L., & Costa, D. C. L. (2021b). Genetic algorithm and particle swarm applied in electric system optimization. Research, Society and Development, 10(10), e166101018871. https://doi.org/10.33448/rsd-v10i10.18871.

Costa, H. A. de O., Gomes, L. L., Costa, D. C. L., Rocha, E. M., Francês, C. R., & Andrade, S. H. (2021c). Fractional order differential calculus applied on decision making system to smart grid management via decision trees. Research, Society and Development, 10(16), e38101623387. https://doi.org/10.33448/rsd-v10i16.23387.

EPE (2021). Empresa de Pesquisa Energética. https://www.epe.gov.br/pt/abcdenergia/matriz-energetica-e-eletrica.

Goldeberg, D. (1989). Genetic algorithms in search, optimization, and machine learning. Addison -Wesley Professional. 423 - 445.

Holland, J. H. (1975). Adaptation in natural and artificial systems. The University of Michigan Press, Ann Arbor, MI.

Mathworks. (2021). MATLAB: The Language of Technical Computing. https://www.mathworks.com/help/matlab/index.html?s_tid=CRUX_lftnav.

Michalewicz, Z. (1996). Genetic Algorithms + Data Structure = Evolution Programs. (3rd ed.), Spring, 387 - 405.

Mitchell, M. (1997). An introduction to genetic algorithms. Cambridge: Mit Press.

Mouette, D., Machado, P. G., Fraga, D., Peyerl, D., Borges, R. R., Brito, T. L. F., Shimomaebara, L. A., & Santos, E. M. dos. (2019). Costs and emissions assessment of a Blue Corridor in a Brazilian reality: The use of liquefied natural gas in the transport sector. Science of The Total Environment, 668(10), 1104-1116.

Pereira, A. S., Shitsuka, D. M., Parreira, F. J. & Shitsuka, R. (2018). Metodologia da pesquisa científica. Núcleo de Tecnologia Educacional – UFSM.

Santos, E. M. dos. (2002). Gás Natural: Estratégias para uma Energia Nova no Brasil. Annablume.

Unece (2021). United Nations Economic Commission for Europe - Extractive Industries Transition to Sustainable Systems. https://unece.org/sites/default/files/2021-05/Extractive%20Industries%20Regional%20PB_Final.pdf.

Wolf, D. D. (2003). Mathematical properties of formulations of the gas transmission problem. Management Science, 46 (11), 1454-1465.

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Publicado

02/01/2022

Cómo citar

COSTA, D. C. L. .; MENESES, L. A. de; LIMA, M. L. V. de; COSTA, H. A. de O.; REIS, A. C. F.; PINHEIRO, H. F. B. .; COSTA, E. F. da .; SILVA, A. R. dos S. da .; REIS, A. C. F. .; RAIOL, F. M. .; SANTOS, R. C. P. dos . Generación termoeléctrica con contaminantes reducidos posible gracias a la informática bioinspirada. Research, Society and Development, [S. l.], v. 11, n. 1, p. e7611124568, 2022. DOI: 10.33448/rsd-v11i1.24568. Disponível em: https://rsdjournal.org/index.php/rsd/article/view/24568. Acesso em: 30 jun. 2024.

Número

Vol. 11 Núm. 1

Sección

Ingenierías

Licencia

Derechos de autor 2022 Denis Carlos Lima Costa; Lair Aguiar de Meneses; Mara Líbia Viana de Lima; Heictor Alves de Oliveira Costa; Adriane Cristina Fernandes Reis; Huan Ferreira Brasil Pinheiro; Erick Freitas da Costa; André Renan dos Santos da Silva; Ariane Cristina Fernandes Reis; Felippe Mathias Raiol; Roberto Carlos Pinheiro dos Santos

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