| Summary: | Entre as várias alternativas para a produção simultânea de calor e energia, (cogeração), os sistemas baseados na turbina a gás são cada vez mais atractivos. Para além da elevada eficiência térmica, estes sistemas podem operar com uma grande variedade de combustíveis. Neste trabalho, um sistema de cogeração, consistindo numa turbina a gás e num evaporador, foi usado para ilustrar a aplicabilidade directa dos métodos numéricos de optimização não linear, com restrições, como ferramenta útil para avaliar e optimizar sistemas de energia. Seguindo uma metodologia termo-económica de optimização de sistemas, foram definidos os modelos físico ou termodinâmico e o modelo económico para este sistema de cogeração e o problema foi formulado matematicamente como um problema de optimização de custos sujeito às restrições físicas do processo. Foram usados três métodos directos de optimização não linear com restrições nomeadamente, o método complexo ou método Box, o método de Programação Quadrática Sequencial (SQP) e o método do Gradiente Reduzido Generalizado (GRO). As características particulares de cada método foram assim avaliadas e comparadas, sendo os métodos implementados em ambientes diferentes: programação em Fortran, software MatLab e software LINGO. Os resultados obtidos pelos três tipos diferentes de métodos foram semelhantes, convergindo assim para o mesmo ponto óptimo. Contudo, considerando o mesmo erro na solução, o método de Box necessita de um maior número de iterações, que os outros dois métodos que recorrem ao cálculo das derivadas da função objectivo. Uma análise de sensibilidade permitiu concluir que os parâmetros económicos (custo de investimento de capital e custo do combustível) influenciam de modo idêntico o valor das variáveis de decisão, mas relativamente à função objectivo, o custo do combustível apresenta uma influência mais acentuada. Os métodos numéricos de optimização provaram ser uma ferramenta adequada na determinação do ponto óptimo do sistema de cogeração, permitindo uma grande flexibilidade na implementação de modificações nas variáveis de operação.
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