Aplicação do algoritmo de otimização de lobos cinzentos para projeto de plantas de cogeração : estudo de caso : Problema CGAM

Abstract

RESUMO: A escassez de recursos naturais fósseis, o aumento da demanda energética mundial e a crescente ocorrência de problemas ambientais tornam necessário o desenvolvimento de procedimentos computacionais para projetos de sistemas térmicos cada vez mais eficientes, tanto do ponto de vista energético quanto econômico. Desta forma, a otimização termoeconômica surge como uma alternativa promissora para projetos de sistemas térmicos mais eficientes. Diante deste contexto, este trabalho tem como objetivo principal o desenvolvimento de um procedimento de otimização que utiliza software comercial e o algoritmo de lobos cinzentos (GWO) para projeto de plantas de cogeração. Para esse fim, é selecionada de uma literatura de referência uma planta de cogeração como estudo de caso (Problema CGAM) e após a modelagem termodinâmica e econômica deste sistema, uma função objetivo é proposta com base na taxa de custo total anual. A modelagem termodinâmica, modelagem econômica, assim como a formulação do problema de otimização para o estudo de caso são realizadas no software comercial EES, o qual possui uma ferramenta de otimização que inclui o método do algoritmo genético. O algoritmo de lobos cinzentos proposto neste trabalho é implementado no software MATLAB e acoplado ao software EES para otimização da planta de cogeração. Os resultados mostram que tanto o algoritmo genético (AG) do EES quanto o algoritmo de lobos cinzentos (GWO) mostram-se eficientes para a otimização da planta de cogeração, visto que ambos alcançam resultados similares a literatura de referência. Apesar do alto custo computacional o GWO mostra-se mais eficiente do que o AG para a solução do problema proposto, já que durante o procedimento de otimização o GWO possui menor valor do número de chamadas de função objetivo. Desta forma, o procedimento proposto neste trabalho pode ser aplicado para otimização de sistemas térmicos tanto do ponto de visto prático como acadêmico.

ABSTRACT: The scarcity of fossil natural resources, the increase in global energy demand and occurrence of environmental problems make it necessary to develop computational procedures for increasingly efficient thermal system designs, both from an energy and an economic point of view. Thus, the thermoeconomic optimization shows as a promising alternative for more efficient thermal system designs. In this context, this work has as main objective the development of an optimization procedure that uses commercial software and the gray wolf algorithm (GWO) for cogeneration power plants designs. For this purpose, a cogeneration power plant is selected from the reference literature as a case study (CGAM problem) and after the thermodynamic and economic modelling of this system, an objective function is proposed based on the annual total cost rate. Thermodynamic modelling, economic modeling, as well as the formulation of the optimization problem for the case study are carried out in the commercial software EES, which has an optimization tool that includes the genetic algorithm method. The gray wolf algorithm proposed in this work is implemented in the MATLAB software, and it is coupled to the software EES to optimize the cogeneration power plant. The results show that both algorithms, the genetic (EES) and the gray wolf (MATLAB), are efficient for the optimization of the cogeneration plant, since both achieve results similar to the reference literature. Despite the high computational cost, the GWO proves to be more effective than the AG for the solution of the proposed problem, since during the optimization procedure the GWO has less value in the number of objective function calls. Thus, the procedure proposed in this work can be applied to optimize thermal systems both from a practical and academic point of view.