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O método implementado termina quando o agente proativo atinge o critério de parada, isto é, repartir a demanda de propagação dentro do horizonte de estudo. Ao final do método geram-se como saída mapas que mostram a previsão de carga futura para este cenário.

Como foi explicado na Seção 4.5, do Capítulo 4, as previsões de crescimento se realizam para as cargas residenciais e comerciais, pois estas são a maioria em uma cidade.

A seguir se mostrará três ondas de propagação, em um passo de tempo, para uma melhor compressão da forma de como se realiza a distribuição espaço-temporal das novas cargas pelo método proposto.

Na primeira onda de propagação é gerada uma janela de 3x3 considerando como centro desta janela a posição da carga industrial. Logo, organizam-se as probabilidades de desenvolvimento e demanda dos agentes reativos desta janela em vetores separados. Cria-se um vetor com números aleatórios com o mesmo comprimento que os vetores anteriores. Este processo é mostrado na seguinte Figura 6.4.

Capítulo 6 – Aplicação do Método de Previsão Espacial de Demanda para o Estudo de Cenários Utilizando um SMA 117

Figura 6.4 – Primeira janela e vetores gerados para a onda 1 para o cenário o primeiro cenário.

A seguir, analisam-se cada agente reativo dentro da janela, em um primeiro momento deve-se reconhecer se é um agente reativo sem carga ou com carga.

Em caso de ser um agente reativo com carga (e como o raio de influência foi definido com um valor a 5 Uds) este agente estará localizado dentro do raio de influência do agente proativo e perderá uma quantidade de demanda que será adicionada à demanda de propagação. Se for um agente reativo sem carga, compara-se a probabilidade de desenvolvimento deste com o número aleatório corresponde criado, se a probabilidade de desenvolvimento é maior que o número aleatório deixa-se uma quantidade de demanda e mudam-se as probabilidades para o seguinte passo de tempo considerando as regras mencionadas na seção 5.2.2. Este processo é mostrado na Figura 6.5.

Figura 6.5 – Análise da primeira onda de propagação para o primeiro cenário.

Na figura 6.5 pode-se observar que o agente reativo número 1 é escolhido pelo algoritmo para entregar uma quantidade de sua carga à demanda de propagação, e que depois de comparar as probabilidades de desenvolvimento com os números aleatórios gerados dos outros agentes, tem-se os de números 2, 3, 5 e 6 com novos valores. Estes agentes ganham uma probabilidade de desenvolvimento alta para o seguinte passo de tempo, estes agentes encontram-se em um período de assentamento dos usuários como foi explicado na seção 2.2.1 do Capítulo 2.

O agente proativo ainda não atingiu o critério de parada, portanto precisará uma nova onda de propagação. Antes de passar à onda 2 será necessário zerar os elementos da onda 1, para que estes elementos não sejam considerados na nova janela, como se mostra na Figura 6.6.

Capítulo 6 – Aplicação do Método de Previsão Espacial de Demanda para o Estudo de Cenários Utilizando um SMA 119

Figura 6.6 – Nova janela gerada para a Onda 2 para o primeiro cenário.

O algoritmo para a segunda onda de propagação gera uma janela de 5x5, considerando como centro desta janela a posição da carga industrial. Logo, se organizam as probabilidades de desenvolvimento e demanda dos agentes reativos com probabilidade de desenvolvimento maior de zero. Cria-se um vetor com números aleatórios com o mesmo comprimento que os vetores anteriores. Observe-se que só são considerados os agentes reativos que tem uma probabilidade de desenvolvimento maior a zero, deste modo o algoritmo analisará agentes reativos que não foram considerados na onda 1, como se mostra na Figura 6.7.

Figura 6.7 – Segunda janela e vetores gerados para a Onda 2 para o primeiro cenário.

Logo, analisam-se cada agente reativo dentro da janela, em um primeiro momento deve-se reconhecer, se é um agente reativo sem carga ou com carga. Em caso de ser um agente reativo com carga e encontrar-se dentro do raio de influência do agente proativo, perdera uma quantidade de demanda que será adicionada à demanda de propagação. Em caso de ser um agente reativo sem carga, comparar a probabilidade de desenvolvimento deste agente com o número aleatório corresponde criado, se a probabilidade de desenvolvimento é maior que o número aleatório deixa-se uma quantidade de demanda e se mudará as probabilidades para o seguinte passo de tempo considerando as regras mencionadas na seção 5.2.2. Este processo se mostra na Figura 6.8.

Capítulo 6 – Aplicação do Método de Previsão Espacial de Demanda para o Estudo de Cenários Utilizando um SMA 121

Figura 6.8 – Análise da segunda onda de propagação para o primeiro cenário.

Observe-se que na Figura 6.8 que o agente reativo número 2 é considerado para entregar uma quantidade de sua carga, à demanda de propagação e que depois de comparar as probabilidades de desenvolvimento com os números aleatórios gerados para os outros agentes, se tem ao agente número 1 com novos valores. O agente reativo número 1 ganha uma probabilidade de desenvolvimento alta para o seguinte passo de tempo. Este agente encontra- se em um período de assentamento dos usuários.

O agente proativo ainda não atingiu o critério de parada, portanto precisará uma nova onda de propagação. Antes de passar à onda 3 será necessário zerar os elementos da onda 2, para que estes elementos não sejam considerados na nova janela, como se mostra na Figura 6.9.

Figura 6.9 – Nova janela gerada para a Onda 3 para o primeiro cenário.

O algoritmo para a terceira onda de propagação gera uma janela de 7x7, considerando como centro desta janela a posição da carga industrial. Logo, se organizam as probabilidades de desenvolvimento e demanda dos agentes reativos com probabilidade de desenvolvimento maior de zero. Cria-se um vetor com números aleatórios com o mesmo comprimento que os vetores anteriores. Observe-se que só são considerados os agentes reativos que tem uma probabilidade de desenvolvimento maior a zero, deste modo o algoritmo analisará agentes reativos que não foram considerados nas ondas 1 e 2, como se mostra na Figura 6.10.

Capítulo 6 – Aplicação do Método de Previsão Espacial de Demanda para o Estudo de Cenários Utilizando um SMA 123

Figura 6.10 – Terceira janela e vetores gerados para a Onda3 para o primeiro cenário.

Logo, analisam-se cada agente reativo dentro da janela e em um primeiro momento deve-se reconhecer se é um agente reativo sem carga ou com carga. Em caso de ser um agente reativo com carga e este encontrar-se dentro do raio de influência do agente proativo, perderá uma quantidade de demanda que será adicionada à demanda de propagação. Em caso de ser um agente reativo sem carga, será comparada a probabilidade de desenvolvimento deste agente com o número aleatório correspondente criado. Se a probabilidade de desenvolvimento é maior que o número aleatório deixa-se uma quantidade de demanda e as probabilidades serão mudadas para o seguinte passo de tempo considerando as regras mencionadas na seção 5.2.2. Este processo se mostra na Figura 6.11.

Figura 6.11 – Análise da terceira onda de propagação para o primeiro cenário.

Observe-se que na Figura 6.11 os agentes reativos com número 1, 2, 3 e 4 entregarão uma quantidade de sua demanda à demanda de propagação, e que depois de comparar as probabilidades de desenvolvimento com os números aleatórios gerados dos outros agentes, obtêm-se os agentes com número 7, 12, 21 e 24 com novos valores. Estes agentes reativos ganham uma probabilidade de desenvolvimento alta, para o seguinte passo de tempo.

O agente proativo não atingiu o critério de parada e precisará gerar novas ondas de propagação até atingir este critério.

Ao final do método, quando o agente proativo atinge o critério de parada, são gerados mapas para a cada classe de consumidores. Considerar que nas figuras 6.12 – 6.19, a escala representa os níveis de demanda para cada subzona, as subzonas sem carga não são representadas.

Para realizar uma comparação das saídas do algoritmo com a carga inicial presente na área de serviço, nas figuras 6.12 e 6.16 apresentam-se as cargas residenciais e comerciais, respectivamente ao início das simulações.

Nas figuras 6.13 e 6.14 apresentam-se os resultados obtidos para uma previsão de 5 e 10 anos respectivamente. Nestas figuras se pode observar como algumas subáreas alocadas na previsão de 5 anos novamente são identificadas na previsão de 10 anos, reproduzindo o

Capítulo 6 – Aplicação do Método de Previsão Espacial de Demanda para o Estudo de Cenários Utilizando um SMA 125

crescimento da curva em S para as cargas em um sistema de distribuição, como foi mencionado na seção 2.2.1 do Capítulo 2.

Na Figura 6.15 apresentam-se os resultados obtidos para a classe residencial utilizando o novo modelo de sistema multiagente para uma previsão de 20 anos. Nesta figura, pode-se observar que houve um crescimento no entorno da nova carga, para assim atender as necessidades desta nova carga. Também se pode observar que o centro de atividades e o norte da cidade não sofrem mudança alguma devido a esta carga, o que era de se esperar, pelo fato de que a influência desta não abrange toda área de serviço.

Figura 6.13 – Resultados da carga residencial para um horizonte de 5 anos para o primeiro cenário.

Capítulo 6 – Aplicação do Método de Previsão Espacial de Demanda para o Estudo de Cenários Utilizando um SMA 127

Figura 6.15 – Resultado do primeiro cenário para a carga residencial aplicando o método para estudo de

cenários para um horizonte de 20 anos.

A figura 6.17 ilustra a distribuição espaço-temporal da classe comercial para uma previsão de 5 anos e a Figura 6.18 ilustra a distribuição espaço-temporal da classe comercial para uma previsão de 10 anos. Estas figuras mostram como algumas subáreas comerciais são desenvolvidas nas áreas onde cargas residenciais na previsão de 5 anos foram desenvolvidas.

Na Figura 6.19 apresentam-se os resultados obtidos para a classe comercial. Podem-se observar como algumas zonas comerciais são desenvolvidas nas áreas onde a zona residencial foi desenvolvida. Pode-se notar que se tiveram mudanças de cargas existentes para outras subáreas, aumentando assim a demanda destas. Também se pode observar que só no entorno desta carga ocorrem mudanças, o que era de se esperar, pelo fato de que a influência desta não abrange toda área de serviço.

Figura 6.16 – Carga comercial ao início da simulação para o primeiro cenário.

Capítulo 6 – Aplicação do Método de Previsão Espacial de Demanda para o Estudo de Cenários Utilizando um SMA 129

Figura 6.18 – Resultados da carga comercial para um horizonte de 10 anos para o primeiro cenário.

Figura 6.19 – Resultado do primeiro cenário para a carga comercial aplicando o método para estudo de cenários

para um horizonte de 20 anos.