Projeto e avaliação experimental de uma estratégia baseada em análise intervalar aplicada ao projeto de estabilizador de sistemas de potência robusto implementado em um sistema de geração de 10KVA

Neste trabalho, são apresentados a metodologia de projeto e resultados de testes experimentais de um estabilizador de sistema de potência (ESP), implementado em um sistema de geração em escala reduzida de 10 kVA, localizado no Laboratório de Controle e Sistema de Potência (LACSPOT) da Universidade Federal do Pará (UFPA). O projeto do ESP é baseado em uma estratégia de controle robusto com ênfase em incertezas paramétricas estruturadas, as quais são tratadas com ferramentas da teoria de análise intervalar. Estas incertezas são decorrentes de mudanças do ponto de operação do sistema, que provocam variações nos parâmetros de um modelo matemático linearizado referente ao comportamento dinâmico do sistema elétrico de potência no referido ponto de operação. Para o projeto do ESP robusto intervalar, são realizados uma serie de ensaios experimentais com o propósito de estimar os parâmetros de modelos linearizados da planta, representando satisfatoriamente a dinâmica dos modos poucos amortecidos do sistema de geração interligado. O método de identificação é baseado em técnica de identificação paramétrica, baseado em mínimos quadrados. A partir de um conjunto de dados de entrada e saída, para cada ponto de operação, um modelo linear, do tipo auto-regressivo com entrada exógenos (ARX), estimado para fim de uso do projeto do ESP. Por fim, uma série de testes experimentais é realizada no sistema de geração interligado a rede elétrica local, com o propósito de verificar a efetividade da técnica de controle robusto intervalar proposta para a sintonia do ESP. A partir da análise da função custo do sinal de erro de desvio de potência elétrica na saída do gerador síncrono e a função custo do sinal de controle do ESP comprova-se experimentalmente o bom desempenho obtido pela técnica de controle proposta em comparação com uma técnica de controle clássica.

Estratégia do planejamento e otimização de sistemas sem fio, considerando redes interferentes: abordagem baseada em cross-layer

Apesar do aumento significativo do uso de redes locais sem fio (WLAN) nos últimos anos, aspectos de projeto e planejamento de capacidade da rede são ainda sistematicamente negligenciados durante a implementação da rede. Tipicamente um projeto de rede local sem fio é feito e instalado por profissionais de rede. Esses profissionais são extremamente experientes com redes cabeadas, mas são ainda geralmente pouco experientes com redes sem fio. Deste modo, as instalações de redes locais sem fio são desvantajosas pela falta de um modelo de avaliação de desempenho e para determinar a localização do ponto de acesso (PA), além disso, fatores importantes do ambiente não são considerados no projeto. Esses fatores se tornam mais importante quando muitos pontos de acesso (PAs) são instalados para cobrir um único edifício, algumas vezes sem planejamento de freqüência. Falhas como essa podem causar interferência entre células geradas pelo mesmo PA. Por essa razão, a rede não obterá os padrões de qualidade de serviço (QoS) exigidos por cada serviço. O presente trabalho apresenta uma proposta para planejamento de redes sem fio levando em consideração a influência da interferência com o auxílio de inteligência computacional tais como a utilização de redes Bayesianas. Uma extensiva campanha de medição foi feita para avaliar o desempenho de dois pontos de acesso (PAs) sobre um cenário multiusuário, com e sem interferência. Os dados dessa campanha de medição foram usados como entrada das redes Bayesianas e confirmaram a influência da interferência nos parâmetros de QoS. Uma implementação de algoritmo genético foi utilizado permitindo uma abordagem híbrida para planejamento de redes sem fio. Como efeito de comparação para otimizar os parâmetros de QoS, de modo a encontrar a melhor distância do PA ao receptor garantindo as recomendações do International Telecomunication Union (ITU-T), a técnica de otimização por enxame de partículas foi aplicada.