Otimização por enxame de partículas híbrido modificado: calibração multivariável de redes de abastecimento de água

A calibração é fundamental para garantir a precisão dos modelos hidráulicos, ajustando os parâmetros hidráulicos para representar sistemas reais de forma confiável. Este trabalho apresenta a implementação do método de busca evolucionário Particle Swarm Optimization Modificado e Híbrido com ‘fmincon’ (PSO-HM) para propor soluções eficientes e robustas para grandes redes. O PSO-HM foi aplicado na calibração multivariável e multiobjetivo, estimando os parâmetros hidráulicos com base na pressão dos nós e na vazão dos dutos, através da minimização da função objetivo. A metodologia foi validada com a calibração da rugosidade e demanda do Sistema Piloto de Distribuição de Água (SPDA) no Laboratório de Eficiência Energética em Hidráulica (LENHS) e da rugosidade da rede de Benchmark C-Town. O algoritmo de calibração, focado na busca ótima local da rugosidade e demanda, alcançou resultados satisfatórios na calibração dinâmica com um erro de 0,016% para a pressão e 0,1% para a vazão. Os resultados demonstram a eficiência computacional e a robustez do PSO-HM em comparação com o algoritmo genético, calibrando parâmetros hidráulicos com baixo custo computacional, mesmo para grandes redes de abastecimento.

Palavras-chave:
Métodos de calibração; Sistemas de distribuição de água; Otimização por enxame de partículas; Otimização multivariável; Algoritmos genéticos