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https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/19869
Tipo: | Tese |
Título: | Um modelo computacional para a otimização da eficiência energética de um sistema metroferroviário utilizando algoritmos genéticos |
Autor(es): | Martins, Marcelle Batista |
Primeiro Orientador: | Lima Filho, Abel Cavalcante |
Resumo: | Os motores elétricos dos trens e vagões de um Sistema Metroferroviário são alimentados pela energia elétrica, necessitando de uma demanda elevada de energia. Além disso, este sistema de transporte sobre trilhos tem crescido cada dia mais e, com isto, atualmente buscam-se soluções para otimizar o consumo da energia elétrica. Este trabalho tem como objetivo apresentar uma análise da condução manual dos TUEs (Trens Unidade Elétricos) da CBTU (Companhia Brasileira de Trens Urbanos) - Recife, bem como demonstrar uma análise sobre a utilização da energia elétrica disponibilizada pelos motores nos processos de aceleração e frenagem. Para este fim será proposto um modelo geral que engloba a análise dos perfis de velocidade, que chamamos aqui também de Modelo para a Otimização de Speed Profile. Este modelo inclui simulações empíricas com os dados reais colhidos através de sensores nas estações do METROREC e demonstração do desenvolvimento de um Algoritmo Genético da Inteligência Artificial apropriado para o contexto. Assim, após apresentação deste modelo, o mesmo será validado com o auxílio de um software onde o modelo proposto foi implementado, utilizando a linguagem de programação Java. Através das simulações com os dados reais, pretende-se demonstrar que controlando os perfis de velocidade dos trens, considerando alguns limites, restrições e parâmetros, ocorrerá a redução do consumo de energia na malha metroferroviária, o que irá favorecer um transporte mais sustentável e uma redução monetária dos gastos. O modelo pode ser adaptado para outras malhas metroferroviárias, como também pode servir de protótipo para a academia e indústria. |
Abstract: | The electric motors of the trains and wagons of a Metroferroviário System are fed by the electric energy, necessitating a high energy demand. In addition, this rail transport system has grown every day and with this, currently seek solutions to optimize the consumption of electricity. This work aims to present an analysis of the manual conduction of the TUEs (Electric Unit Trains) of the CBTU (Brazilian Company of Urban Trains) - Recife, as well as to demonstrate an analysis on the use of electric energy provided by the engines in the processes of acceleration and braking . To this end, a general model will be proposed that includes the analysis of speed profiles, where we also call the Speed Profile Optimization Model. This model includes empirical simulations with real data collected through sensors at METROREC stations and demonstration of the development of a Genetic Algorithm of Artificial Intelligence appropriate for the context. Thus, after presentation of this model, it will be validated with the help of software where the proposed model was implemented using the Java programming language. By simulating the real data, it is intended to demonstrate that controlling the speed profiles of trains, considering some limits, restrictions and parameters, will reduce the energy consumption in the metro-rail network, which will favor a more sustainable transport and a reduction of expenditure. The model can be adapted to other metro rail networks, but can also serve as a prototype for academia and industry. |
Palavras-chave: | Sistema metroferroviário Eficiência energética Modelagem matemática Modelagem computacional Algoritmo genético Metroferroviário system Energy efficiency Mathematical modeling Computational modeling Genetic algorithm |
CNPq: | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA MECANICA |
Idioma: | por |
País: | Brasil |
Editor: | Universidade Federal da Paraíba |
Sigla da Instituição: | UFPB |
Departamento: | Engenharia Mecânica |
Programa: | Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica |
Tipo de Acesso: | Acesso aberto |
URI: | http://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/ |
URI: | https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/19869 |
Data do documento: | 31-Ago-2018 |
Aparece nas coleções: | Centro de Tecnologia (CT) - Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica |
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