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Use este identificador para citar ou linkar para este item: 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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