@MASTERSTHESIS{ 2024:1145763244,
 	title = {Despacho econômico e ambiental em sistemas de potência com inserção de geração eólica utilizando algoritmos quânticos},
 	year = {2024},
 	url = "https://tedebc.ufma.br/jspui/handle/tede/tede/5385",
 	abstract = "Este trabalho aborda sobre o despacho econômico ambiental como um problema de otimização
 multiobjetivo. Para resolver este problema explorou-se o potencial de meta-heurísticas
 quânticas, incluindo o Quantum Grey Wolf Optimizer (QGWO), o Quantum Particle Swarm
 Optimizer (QPSO) e o Quantum Flower Pollination Algorithm (QFPA), que são métodos
 avançados inspirados em processos naturais para buscar soluções eficientes, visando comparar
 o desempenho e a adequação dos algoritmos. Os experimentos foram conduzidos em dois
 sistemas de teste do Institute of Electrical and Electronic Engineers (IEEE), sendo um sistema
 com seis unidades e outro com 14 unidades geradoras. Ambos os sistemas foram analisados
 considerando diferentes cenários de carga. Adicionalmente, explorou-se cenários com a
 inserção de energia eólica, modelada pela distribuição de Weibull, para capturar a natureza
 estocástica do vento. Os resultados obtidos evidenciaram que o QFPA se destacou em relação
 às outras meta-heurísticas avaliadas, fornecendo soluções de maior qualidade, tendo como base
 os mínimos, médios e desvios padrão do custo econômico de geração, com redução de até 5,6%
 para custo econômico mínimo, e 32,9% para custo ambiental mínimo, para o problema de
 despacho econômico ambiental solucionado para os sistemas testes. Isso sugere que o QFPA
 pode ser a escolha preferencial para resolver desafios similares em sistemas de energia elétrica,
 especialmente quando se considera a integração de fontes renováveis, como a energia eólica,
 no processo de otimização.",
 	publisher = {Universidade Federal do Maranhão},
 	scholl = {PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENERGIA E AMBIENTE/CCET},
 	note = {DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA QUÍMICA}
}