Sistemas baseados em conhecimento para projeto de plantas de cogeração a gás natural

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Sistemas baseados em conhecimento para projeto de plantas de cogeração a gás natural

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Título: Sistemas baseados em conhecimento para projeto de plantas de cogeração a gás natural
Autor: Matelli, José Alexandre
Resumo: Cogeração é definida como a produção simultânea de energia eletromecânica e energia térmica útil a partir de uma mesma fonte energética, permitindo assim que a energia contida no combustível seja utilizada de modo mais eficiente e racional do que a geração independente de energia elétrica e calor. Conseqüentemente, tem um forte apelo tanto do ponto de vista de eficiência, devido principalmente aos custos de ombustíveis e impactos ambientais, como do ponto de vista de geração distribuída de energia, já que, dada a proximidade entre a planta e o local de consumo, dispensam-se subestações e linhas de transmissão de alta tensão. O projeto de uma planta de cogeração é um problema de síntese sujeito fundamentalmente a restrições termodinâmicas. Inclui a alocação e dimensionamento de componentes diversos, de modo a satisfazer as demandas de energia elétrica e de calor útil. Apesar de sua complexidade, é um problema que é resolvido de modo robusto por especialistas, o que sugere o uso de ferramentas de inteligência artificial (IA) para resolvê-lo computacionalmente, tais como Sistemas Especialistas (SE) e Raciocínio Baseado em Casos (RBC). No presente trabalho são desenvolvidos dois protótipos de sistemas computacionais inteligentes, baseados nas técnicas SE e RBC, respectivamente. Os protótipos são utilizados para apoio às fases de projeto conceitual e preliminar de plantas de cogeração, considerando cargas de energia elétrica, vapor saturado e água gelada como requisitos de projeto. Os protótipos apresentam características que não são encontradas em nenhum sistema computacional para esse domínio disponível até o momento, tais como explicação da solução (no protótipo SE) e aprendizado a partir da própria experiência (no protótipo RBC). A combinação das duas técnicas em um único protótipo é também discutida. Finalmente, o uso dos protótipos é demonstrado através da resolução de alguns casos selecionados, sendo que cada um representa um diferente conjunto de requisitos de projeto. Cogeneration is defined as the simultaneous production of power and useful thermal energy from the same energy source, so that the fuel energy is used in a more rational and efficient way when compared to the separated production of power and heat. Thus, it has a strong appeal from both an efficiency point of view (due mainly to the fuel costs and environmental impact) and a distributed generation point of view, for the proximity between the plant and the user makes substations and transmission lines superfluous. The design of a cogeneration plant is a synthesis problem subject to thermodynamic constraints. It includes allocation and sizing of several components, such that power and useful heat demands must be satisfied. Despite its complexity, it is a problem that is robustly solved by human experts, which suggests the use of artificial intelligence (AI) tools to solve it computationally. Well known AI tools are Expert Systems (ES) and Case-Based Reasoning (CBR). In this work, two intelligent computational prototypes are developed, based on ES and CBR techniques, respectively. The prototypes are used to support the conceptual and preliminary phases of the cogeneration plant design, considering power, saturated steam and chilled water as design requirements. The prototypes present characteristics # such as solution explanation (ES prototype) and learning from previous experiences (CBR prototype) # that are not known in any of the available computational systems in this engineering domain. The combination of both ES and CBR techniques in a single prototype is discussed as well. Finally, the prototype use is shown by solving some selected cases, each case representing a different set of design requirements.
Descrição: Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-graduaçao em Engenharia Mecânica
URI: http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/91643
Data: 2008


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