Este artigo apresenta uma metodologia baseada em Algoritmo de Colônia de Formiga (ACF) para a minimização do custo da programação diária de operação de unidades termoelétricas. O modelo proposto utiliza uma Matriz de Sensibilidade (MS) baseada nas informações fornecidas pelos multiplicadores de Lagrange a fim de melhorar o processo de busca bio-inspirado em ACF. Desta forma um percentual dos indivíduos usa estas informações no processo evolutivo da colônia. Os resultados alcançados através das simulações indicam que a utilização da MS resulta em soluções de qualidade com um número reduzido de indivíduos.

This paper presents a methodology based on Ant Colony Optimization (ACO) aiming at minimizing the costs of the thermoelectric generators daily operation. The proposed model makes use of a Sensibility Matrix (SM) based on information from the Lagrange Multipliers in order to improve the ACO search process. In this way, a percentage of individuals uses this information in the colony's evolutionary process. Simulations show that the use of the SM presents results with better solutions even when considering a reduced number of individuals.

No presente trabalho, o problema associado ao cálculo da energia firme é tratado como um modelo não linear de otimização, o que permite a representação da variação da produtividade das usinas. No modelo proposto é considerada a representação individualizada das usinas bem como a série histórica de vazões desde o mês de janeiro de 1931. O problema de otimização proposto é resolvido através do método primal-dual de pontos interiores. Adicionalmente, é apresentado um estudo de caso abrangendo o Sistema Interligado Nacional Brasileiro. Os resultados obtidos mostram que a metodologia proposta é promissora, tendo em vista que apresenta um valor de mercado de energia mais realista quando comparado com outras metodologias.

In the present work, the problem associated to the firm energy evaluation is treated as a non linear optimization model, which allows the representation of the productivity variation of the hydro plants. The proposed model takes into account the individualized representation of the plants and the historical series of flows since the month of January of 1931. The proposed optimization problem will be solved using the Primal-Dual Interior Point Method. A case study will be presented including the Brazilian Interconnected National System. The results obtained show that the proposed methodology is promising, since it presents an energy market value more realistic when compared with existing methodologies.