Os Sistemas de Abastecimento de Água (SAA) são infraestruturas críticas que garantem o acesso a água potável, apoiam o desenvolvimento económico e salvaguardam a saúde pública. No entanto, a prestação destes serviços re quer um elevado consumo energético, sendo que as estações elevatórias rep resentam, por si só, entre 70 e 80% do consumo energético total do sistema. O aumento do consumo de água associado ao crescimento populacional, a flutuação dos tarifários energéticos e a crescente pressão por práticas sus tentáveis tornaram a operação eficiente e económica dos SAA um desafio estratégico para as entidades gestoras. Apesar de décadas de investigação sobre metodologias de otimização aplicadas ao Problema de Agendamento de Operação de Bombagem, a sua implementação prática continua limitada, condicionada por questões de escalabilidade, interpretabilidade e integração nos fluxos operacionais existentes. Esta tese aborda estes desafios através do desenvolvimento de uma ferra menta de otimização e apoio à decisão para o agendamento da operação das estações elevatórias dos SAA. A investigação inicia-se com uma análise sistemática e uma comparação quantitativa das formulações matemáticas existentes, evidenciando os seus compromissos de modelação e limitações. Desta análise destaca-se o modelo de otimização baseado em duty-cycles, que fornece uma representação contínua das operações de bombagem, au mentando a flexibilidade operacional mantendo, simultaneamente, a escala bilidade para configurações de rede mais complexas. Com base nesta formulação, foi desenvolvida uma metaheurística híbrida designada Smart Dynamic Local Search (Smart-DLS). O algoritmo combina um método de pesquisa local determinístico com perturbações baseadas em regras predefinidas e estratégias de multi-start, resultando em soluções de elevada qualidade em diversos cenários operacionais. O Smart-DLS é in tegrado, numa fase subsequente, num Sistema de Apoio à Decisão (SAD) modular que incorpora o operador no ciclo de decisão e possibilita a otimiza ção através da geração e avaliação de múltiplas alternativas de agendamento, com base em key performance indicators (KPI) definidos por cada entidade gestora. O SAD proposto é validado em dois casos de estudo da literatura, sendo eles a rede de VanZyl e a rede modificada de AnyTown. Adicionalmente, foi testado em dois sistemas reais de abastecimento de água em Portugal: o SAA de Ronqueira, operado com bombas de velocidade fixa, e o Sistema de Abastecimento de Água de Referência Português (SAARP), equipado com bombas de velocidade variável. Para a rede de Ronqueira, os resultados demonstraram reduções significa tivas nos custos energéticos de aproximadamente 20%, preservando a fia bilidade operacional e a conformidade dos níveis dos reservatórios de água. No SAARP, o DSS exibiu escalabilidade e robustez em condições hidráuli cas e operacionais mais complexas, produzindo soluções energeticamente eficientes que resultaram numa redução total de custos de 22%. Para garantir robustez face à incerteza no consumo de água, é ainda intro duzido um mecanismo de controlo adaptativo que permite o ajuste em tempo real da operação das bombas, assegurando um desempenho operacional fiável quando as condições reais divergem das previsões. Esta funcionali dade aumenta a confiança dos operadores na implementação de metodolo gias baseadas em otimização. Esta tese contribui significativamente para a área de otimização aplicada aos SAA através do desenvolvimento de uma revisão sistemática e comparação quantitativa das formulações existentes, validando o modelo de duty-cycles e desenvolvendo o algoritmo híbrido Smart-DLS. Estes avanços são incor porados num SAD modular que é validado em condições operacionais reais. O SAD demonstra o impacto que terá nas entidades gestoras ao melhorar a eficiência de custos, a transparência e a adaptabilidade na gestão dos SAA, enquanto promove a aproximação entre a teoria da otimização e a prática operacional.

Water Supply Systems (WSS) are critical infrastructures that ensure access to safe drinking water, support economic development, and safeguard public health. However, delivering these services requires substantial energy re sources, with pumping operations typically accounting for 70-80% of total system energy use. As energy prices rise and sustainability goals become increasingly demanding, water utilities face the challenge of operating these systems in a cost-efficient, reliable, and environmentally responsible manner. Despite decades of research on optimization-based pump scheduling and control, the practical implementation of such methodologies remains lim ited, constrained by problems of scalability, interpretability, and integration within existing operational workflows. This thesis addresses these challenges through the development of an opti mization and decision-support framework for pump scheduling in WSS. The work begins with a systematic analysis and quantitative comparison of the existing mathematical formulations, highlighting their modelling trade-offs and limitations. From this analysis, the duty-cycle optimization model is highlighted, providing a continuous-time representation of pump operations that enhances operational flexibility while maintaining scalability to complex network configurations. Building upon this formulation, a novel hybrid metaheuristic designated Smart Dynamic Local Search (Smart-DLS) is developed. The algorithm combines deterministic local search with rule-based perturbation and multi start strategies, achieving high-quality solutions across diverse operational scenarios. The Smart-DLS is subsequently integrated into a modular Deci sion Support System (DSS) that enables operator-in-the-loop optimization through the generation and evaluation of multiple scheduling alternatives according to the water utility specific key performance indicators (KPI). The proposed DSS has been successfully validated using two literature bench marks, the Van Zyl network and the AnyTown modified network. Addition ally, it was tested in two real Portuguese water supply systems: the Ronqueira WSS, which operates with fixed-speed pumps, and the Portuguese Refer ence WSS (PRWSS), which uses variable-speed pumps. For the Ronqueira network, the results demonstrated consistent energy-cost reductions of ap proximately 20% while preserving operational reliability and water tank levels compliance. In the PRWSS, the DSS exhibited both scalability and robust ness under more complex hydraulic and operational conditions, consistently producing feasible and energy-efficient pumping schedules that resulted in a cost reduction of 22%. To ensure robustness under demand uncertainty, an adaptive control mech anism is also introduced, allowing real-time adjustment of pump operation to maintain a feasible and reliable system performance. This feature further increases operator confidence in the adoption of optimization-based method ologies. This thesis contributes significantly to the field of pump scheduling opti mization by providing a systematic review and quantitative comparison of existing formulations, validating the duty-cycle model and developing the hybrid Smart-DLS algorithm. These advancements are incorporated into a modular DSS that has been tested and validated in real operational conditions. The DSS demonstrates its impact on water utilities by improving the cost-efficiency, transparency, and adaptability of WSS management, while also reducing the gap between optimization research and practical operational applications.

Programa Doutoral em Engenharia e Gestão Industrial