Este artigo propõe um método baseado em algoritmo genético (AG) para o despacho ótimo com restrição de segurança de redes integradas de energia elétrica e gás natural, considerando cenários operacionais em ambos os sistemas de energia, demonstrando a importância do ensino interdisciplinar nos conteúdos acadêmicos de Matemática, Física e Computação na modelagem de problemas das Engenharias. A formulação matemática do problema de otimização consiste em uma função multiobjetivo que visa minimizer, tanto os custos da geração térmica (utilizando processos baseados em óleo diesel e gás natural), quanto à produção e ao transporte do gás natural. O sistema gás-eletricidade é modelado por dois grupos separados de equações não lineares, que são resolvidos pela combinação do método de Newton com AG. A aplicabilidade do método proposto é testada na rede de gás belga integrada ao sistema de teste IEEE de 14 barras e em uma rede de gás natural de 15 nós integrada ao sistema de teste IEEE-118 barras. Os resultados demonstram, com excelentes níveis de precisão e acurácia, que o método proposto oferece soluções eficientes e seguras para diferentes cenários de operação em ambos os sistemas de energia, doravante o estudo de caso executado pelo grupo de pesquisa Gradiente de Modelagem Matemática e Simulação Computacional – GM²SC, vinculado ao Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Pará – IFPA Campus Ananindeua.

The debate to establish a balance between the generation of electricity and the preservation of the environment is, extraordinarily, important. This article proposes, as a short-term solution, the replacement of diesel oil by natural gas in thermoelectric generation. Natural gas emits 75% less pollutants to the environment than diesel and has a similar energetic efficiency. As a strategy for this replacement to occur safely, the computational modeling was developed in a Bioinspired Computing methodology, called Genetic Algorithm (GA). The GA incorporated all the variables of the electricity and natural gas networks, presented in the mathematical modeling. The result was a significant reduction in the level of pollutants emitted, with high stability in the electrical power system.

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