| Summary: | A eficiência energética representa um papel significativo no esforço para a sustentabilidade por parte das empresas das águas, uma vez que, mundialmente, 35% dos custos totais com a produção de água (12 mil milhões de euros) estão a ser gastos em energia. Os principais obstáculos à melhoria da eficiência energética dos sistemas de abastecimento de água estão essencialmente relacionados com a complexidade dos sistemas e também com os baixos níveis de resiliência a nível operacional. O principal objectivo desta tese é o desenvolvimento de uma metodologia computacional automática capaz de: (i) aplicar diferentes técnicas para operação optimizada de qualquer rede de água, (ii) procurar por possíveis localizações para recuperação de energia utilizando turbinas e, posteriormente, seleccionar o tipo de turbina mais adequado. Quatro tópicos fundamentais que representam um papel crucial na melhoria da eficiência energética das redes são abordados: (i) modelação e simulação das redes, (ii) optimização operacional, (iii) previsão de consumos de água e (iv) aproveitamento de energia utilizando hidroturbinas. Uma abordagem de optimização para lidar simultaneamente com válvulas, bombas de velocidade fixa e bombas de velocidade variável é proposta. Os períodos de operação de todas as válvulas e bombas, assim como as velocidades das bombas de velocidade variável são utilizados como variáveis de decisão num problema de optimização de forma a minimizar os custos energéticos associados à operação de uma rede. O simulador hidráulico EPANET 2.0 é utilizado para verificar e garantir que as soluções obtidas são viáveis. Redes benchmark são testadas com diferentes técnicas de optimização, incluindo vários algoritmos, tais como Nelder-Mead Simplex, Algoritmos Genéticos (GA), optimização por bando de partículas e evolução diferencial. Propõe-se uma nova formulação para prever a variação de curvas de eficiência das bombas com a velocidade e esta é comparada com os poucos métodos existentes para o efeito, incluindo o utilizado pelo EPANET. Um processo automático para a análise de qualquer rede hidráulica de forma a identificar locais e seleccionar turbinas para aproveitamento de energia é implementado e validado com um caso de estudo. Finalmente, modelos para previsão de consumos de água a curto prazo são desenvolvidos e testados com dados recolhidos de uma rede de água Portuguesa. Modelos de previsão tradicionais baseados em modelos de alisamento exponencial e modelos naïve são desenvolvidos utilizando folhas de cálculo, enquanto que os modelos baseados em redes neuronais artificiais são desenvolvidos no Matlab. Analisa-se ainda o efeito de diferentes variáveis de entrada (incluindo variáveis antrópicas e meteorológicas) nestes últimos modelos.
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