Aplicações híbridas entre sistemas multiagentes e técnicas de inteligência artificial para redes inteligentes de distribuição de energia elétrica

Os smart grids representam a nova geração dos sistemas elétricos de potência, combinando avanços em computação, sistemas de comunicação, processos distribuídos e inteligência artificial para prover novas funcionalidades quanto ao acompanhamento em tempo real da demanda e do consumo de energia elétrica, gerenciamento em larga escala de geradores distribuídos, entre outras, a partir de um sistema de controle distribuído sobre a rede elétrica. Esta estrutura modifica profundamente a maneira como se realiza o planejamento e a operação de sistemas elétricos nos dias de hoje, em especial os de distribuição, e há interessantes possibilidades de pesquisa e desenvolvimento possibilitada pela busca da implementação destas funcionalidades. Com esse cenário em vista, o presente trabalho utiliza uma abordagem baseada no uso de sistemas multiagentes para simular esse tipo de sistema de distribuição de energia elétrica, considerando opções de controle distintas. A utilização da tecnologia de sistemas multiagentes para a simulação é baseada na conceituação de smart grids como um sistema distribuído, algo também realizado nesse trabalho. Para validar a proposta, foram simuladas três funcionalidades esperadas dessas redes elétricas: classificação de cargas não-lineares; gerenciamento de perfil de tensão; e reconfiguração topológica com a finalidade de reduzir as perdas elétricas. Todas as modelagens e desenvolvimentos destes estudos estão aqui relatados. Por fim, o trabalho se propõe a identificar os sistemas multiagentes como uma tecnologia a ser empregada tanto para a pesquisa, quanto para implementação dessas redes elétricas.

Abordagem tecnológica da síntese de carbonato de glicerila: ensaios físico-químicos, espectroscópicos e viabilidade econômica

Este trabalho trata da proposta para a produção carbonato de glicerila como continuação de trabalho de Mestrado. Propõe-se estabelecer uma sequência para a obtenção e a purificação do produto, que envolve remoção e o aproveitamento de amônia e a remoção de eletrólitos, bem como a utilização de novos catalisadores. De maneira geral, análises espectrofotométricas demonstraram que o produto purificado apresentou características semelhantes às da especificação constante de produto já existente no mercado cedido para comparação (JEFFSOL®, Huntsman). Além disso, foi calculado o custo de produção tanto em escala laboratorial como em escala industrial. Análises de Ressonância Magnética Nuclear e Cromatografia a Gás, aliadas à Espectrofotometria no Infravermelho permitiram avaliar tanto a evolução das reações, bem como os rendimentos reacionais. Foi demonstrada a aplicabilidade das técnicas de RMN 1H e 13C para o cálculo dos rendimentos reacionais, bem como para a elucidação dos mecanismos reacionais. A partir de análises em escala laboratorial, foi possível verificar que, para as condições reacionais estudadas foram obtidas baixas conversões da glicerina e baixas seletividades para o carbonato de glicerila. E ainda, o sulfato de zinco apresentou o melhor desempenho. É importante salientar que, mesmo para baixas conversões, sua produção ainda é economicamente viável devido ao seu elevado valor de mercado. O estudo da produção em escala industrial contemplou a síntese de fluxograma de processo e posterior simulação, incluindo o dimensionamento dos principais equipamentos de processo para fins de análise econômica, via calculo de custos de capital (CAPEX) e operacionais (OPEX). Os resultados indicaram viabilidade econômica do projeto, sendo demonstrado que a implantação de uma nova unidade de produção de carbonato de glicerila pode ser bastante rentável mesmo para baixos rendimentos. O produto obtido possui diversas e interessantes aplicações cosméticas e farmacêuticas, principalmente por ser um tensoativo não iônico, de baixa toxicidade, biodegradável e produzido a partir de fontes renováveis. Assim, o carbonato de glicerila produzido é uma interessante forma de aproveitamento da glicerina proveniente da fabricação de biodiesel.

Um método de otimização da relação desempenho/consumo de energia para arquiteturas multi-cores heterogêneas em FPGA

Devido às tendências de crescimento da quantidade de dados processados e a crescente necessidade por computação de alto desempenho, mudanças significativas estão acontecendo no projeto de arquiteturas de computadores. Com isso, tem-se migrado do paradigma sequencial para o paralelo, com centenas ou milhares de núcleos de processamento em um mesmo chip. Dentro desse contexto, o gerenciamento de energia torna-se cada vez mais importante, principalmente em sistemas embarcados, que geralmente são alimentados por baterias. De acordo com a Lei de Moore, o desempenho de um processador dobra a cada 18 meses, porém a capacidade das baterias dobra somente a cada 10 anos. Esta situação provoca uma enorme lacuna, que pode ser amenizada com a utilização de arquiteturas multi-cores heterogêneas. Um desafio fundamental que permanece em aberto para estas arquiteturas é realizar a integração entre desenvolvimento de código embarcado, escalonamento e hardware para gerenciamento de energia. O objetivo geral deste trabalho de doutorado é investigar técnicas para otimização da relação desempenho/consumo de energia em arquiteturas multi-cores heterogêneas single-ISA implementadas em FPGA. Nesse sentido, buscou-se por soluções que obtivessem o melhor desempenho possível a um consumo de energia ótimo. Isto foi feito por meio da combinação de mineração de dados para a análise de softwares baseados em threads aliadas às técnicas tradicionais para gerenciamento de energia, como way-shutdown dinâmico, e uma nova política de escalonamento heterogeneity-aware. Como principais contribuições pode-se citar a combinação de técnicas de gerenciamento de energia em diversos níveis como o nível do hardware, do escalonamento e da compilação; e uma política de escalonamento integrada com uma arquitetura multi-core heterogênea em relação ao tamanho da memória cache L1.