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.

Os sistemas de identificação veicular, em especial o reconhecimento automático de placas

Assunto bastante abordado quando se trata de Sistemas Inteligentes de Transportes (ITS), a identificação veicular - utilizada em grande parte das aplicações de ITS deve ser entendida como um conjunto de recursos de hardware, software e telecomunicações, que interagem para atingir, do ponto de vista funcional, o objetivo de, conseguir extrair e transmitir, digitalmente, a identidade de um veículo. É feita tanto por sistemas que transmitem e recebem uma identidade digital quanto por sistemas que, instalados na infraestrutura da via, são capazes de reconhecer a placa dos veículos circulantes. Quando se trata da identificação automática por meio do reconhecimento da placa veicular, os estudos têm se concentrado sobremaneira nas tecnologias de processamento de imagens, não abordando - em sua maioria - uma visão sistêmica, necessária para compreender de maneira mais abrangente todas as variáveis que podem interferir na eficácia da identificação. Com o objetivo de contribuir para melhor entender e utilizar os sistemas de reconhecimento automático de placas veiculares, este trabalho propõe um modelo sistêmico, em camadas, para representar seus componentes. Associada a esse modelo, propõe uma classificação para os diversos tipos de falhas que podem prejudicar seu desempenho. Uma análise desenvolvida com resultados obtidos em testes realizados em campo com sistemas de identificação de placas voltados à fiscalização de veículos aponta resultados relevantes e limitações para obter correlações entre variáveis, em função dos diversos fatores que podem influenciar os resultados. Algumas entrevistas realizadas apontam os tipos de falhas que ocorrem com mais frequência durante a operação desses sistemas. Finalmente, este trabalho propõe futuros estudos e apresenta um glossário de termos, que poderá ser útil a novos pesquisadores.

Aplicação de técnicas inteligentes com análise no domínio do tempo para reconhecimento de defeitos em motores de indução trifásicos

Os motores de indução trifásicos são os principais elementos de conversão de energia elétrica em mecânica motriz aplicados em vários setores produtivos. Identificar um defeito no motor em operação pode fornecer, antes que ele falhe, maior segurança no processo de tomada de decisão sobre a manutenção da máquina, redução de custos e aumento de disponibilidade. Nesta tese são apresentas inicialmente uma revisão bibliográfica e a metodologia geral para a reprodução dos defeitos nos motores e a aplicação da técnica de discretização dos sinais de correntes e tensões no domínio do tempo. É também desenvolvido um estudo comparativo entre métodos de classificação de padrões para a identificação de defeitos nestas máquinas, tais como: Naive Bayes, k-Nearest Neighbor, Support Vector Machine (Sequential Minimal Optimization), Rede Neural Artificial (Perceptron Multicamadas), Repeated Incremental Pruning to Produce Error Reduction e C4.5 Decision Tree. Também aplicou-se o conceito de Sistemas Multiagentes (SMA) para suportar a utilização de múltiplos métodos concorrentes de forma distribuída para reconhecimento de padrões de defeitos em rolamentos defeituosos, quebras nas barras da gaiola de esquilo do rotor e curto-circuito entre as bobinas do enrolamento do estator de motores de indução trifásicos. Complementarmente, algumas estratégias para a definição da severidade dos defeitos supracitados em motores foram exploradas, fazendo inclusive uma averiguação da influência do desequilíbrio de tensão na alimentação da máquina para a determinação destas anomalias. Os dados experimentais foram adquiridos por meio de uma bancada experimental em laboratório com motores de potência de 1 e 2 cv acionados diretamente na rede elétrica, operando em várias condições de desequilíbrio das tensões e variações da carga mecânica aplicada ao eixo do motor.