Uso de Programação Matemática Fuzzy para Reduzir Custos de Energia

As Estacoes de Tratamento de Agua consomem entre dois e tres por cento da energia do mundo [3]. A implantacao de medidas que possam reduzir os custos com energia eletrica e de suma importância para a viabilidade economica das empresas que operam os sistemas de agua e esgoto. Reduzir este custo sem ter gasto com equipamentos e possivel, desde que se definam regras de operacoes [1]. Para estabelecer essas regras, considerando restricoes (como demanda mensal e capacidade dos reservatorios) imprecisas e adequado utilizar Programacao Linear Fuzzy. Esta ferramenta permite a inclusao de conceitos vagos e imprecisos no modelo [4]. Este trabalho tem como objetivo minimizar custos com a energia consumida no bombeamento de agua no sistema de abastecimento do municipio de Guarapuava-PR. A Companhia de Saneamento do Parana (SANEPAR) e responsavel pelo abastecimento e tratamento de agua em Guarapuava. A estacao de captacao possui tres motores com capacidades distintas, sendo que apenas dois podem funcionar simultaneamente, e quatro reservatorios que estao interligados. A tarifa de energia eletrica paga e a horo-sazonal verde, na qual se pactua a demanda contratada com tarifas diferenciadas no horario de ponta [5]. A funcao objetivo assumida foi a minimizacao do custo de energia tendo como base a tarifa horaria de operacao. A solucao indicara o tempo de funcionamento de cada motor utilizado , num periodo de 24 horas. As restricoes foram formuladas considerando:  fracao de intervalo do funcionamento dos motores: 0  Xi(t)  1 em que i e o numero de motores (i  1; 2; 3);  capacidade maxima e minima dos reservatorios: Vmin(t)  V (t)  Vmax(t);  o volume captado nao pode ser maior que a capacidade de tratamento;  o volume no inicio deve ser igual ao volume no final das 24 horas; O problema de programacao linear fuzzy e transformado em tres formulacoes de programacao linear classica, possibilitando sua resolucao por metodos ja conhecidos. Para resolve-lo (Z3) e necessario determinar os limites inferior e superior (Z1 e Z2) da funcao objetivo [2]: bolsista de Iniciacao Cientifica PAIC/Fundacao Araucaria 1. minZ1, o limite inferior e o custo diario de energia que o sistema de abastecimento gasta com o bombeamento, considerando a demanda media; 2. minZ2, o limite superior e o custo diario obtido com o aumento no gasto da energia devido a flexibilizacao, considerando a demanda como um conjunto fuzzy; 3. minZ3 da a solucao do problema relacionando 1 e 2. Na solucao do problema os motores de maior potencia permaneceram ligados durante todo o periodo de tarifa mais baixa e em intervalos menores durante o horario de ponta. A solucao encontrada reduziu significativamente o custo atual do sistema informado pela SANEPAR.