Uma metodologia para predição do campo elétrico de radiodifusão sonora em ondas médias utilizando inferências bayesianas

A adoção de sistemas digitais de radiodifusão sonora, que estão em fase de testes no país, permite realizar novos estudos visando um melhor planejamento para a implementação dessas novas emissoras. O que significa reavaliar os principais modelos de radiopropagação existentes ou propor novas alternativas para atender as demandas inerentes dos sistemas digitais. Os modelos atuais, conforme Recomendações ITU-R P. 1546 e ITU-R P. 1812, não condizem fielmente com a realidade de algumas regiões do Brasil, principalmente com as regiões de clima tropical, como a Região Amazônica, seja pelo elevado índice pluviométrico seja pela vasta flora existente. A partir dos modelos adequados ao canal de propagação, torna-se viável desenvolver ferramentas de planejamento de cobertura mais precisas e eficientes. A utilização destas ferramentas é cabível tanto para a ANATEL, para a elaboração dos planos básicos de distribuição de canais quanto para os radiodifusores. No presente trabalho é apresentada uma metodologia utilizando a inteligência computacional, baseada em Inferênciass Baysianas, para predição da intensidade de campo elétrico, a qual pode ser aplicada ao planejamento ou expansão de áreas de cobertura em sistemas de radiodifusão para frequências na faixa de ondas médias (de 300 kHz a 3MHz). Esta metodologia gera valores de campo elétrico estimados a partir dos valores de altitude do terreno (através de análises de tabelas de probabilidade condicional) e estabelece a comparação destes com valores de campo elétrico medidos. Os dados utilizados neste trabalho foram coletados na região central do Brasil, próximo à cidade de Brasília. O sinal transmitido era um sinal de rádio AM transmitido na frequência de 980 kHz. De posse dos dados coletados durante as campanhas de medição, foram realizadas simulações utilizando tabelas de probabilidade condicional geradas por Inferências Bayesianas. Assim, é proposto um método para predizer valores de campo elétrico com base na correlação entre o campo elétrico medido e altitude, através da utilização de inteligência computacional. Se comparados a inúmeros trabalhos existentes na literatura que têm o mesmo objetivo, os resultados encontrados neste trabalho validam o uso da metodologia para determinar o campo elétrico de radiodifusão sonora em ondas médias utilizando Inferências Bayesianas.

Estabilizador neural não-linear para sistemas de potência treinado por rede de controladores lineares

A utilização de Estabilizadores de Sistemas de Potência (ESP), para amortecer oscilações eletromecânicas de pequena magnitude e baixa freqüência, é cada vez mais importante na operação dos modernos sistemas elétricos. Estabilizadores convencionais, com estrutura e parâmetros fixos, têm sido utilizados com essa finalidade há algumas décadas, porém existem regiões de operação do sistema nas quais esses estabilizadores lineares não são tão eficientes, especialmente quando comparados com estabilizadores projetados através de modernas técnicas de controle. Um ESP Neural, treinado a partir de um conjunto de controladores lineares locais, é utilizado para investigar em quais regiões de operação do sistema elétrico o desempenho do estabilizador a parâmetros fixos é deteriorada. O melhor desempenho do ESP Neural nessas regiões de operação, quando comparado com o ESP convencional, é demonstrado através de simulações digitais não-lineares de um sistema do tipo máquina síncrona conectada a um barramento infinito e de um sistema com quatro geradores.

Desenvolvimento de framework para análise e simulação dinâmica de sistemas elétricos de potência

Esta tese apresenta uma metodologia flexível orientada a objetos (OO) para a aplicação no projeto e implementação de sistemas de software utilizados na realização de estudos dinâmicos de sistemas elétricos de grande porte. A metodologia OO proposta objetiva tornar mais simples o desenvolvimento, a atualização e a manutenção de complexos sistemas de software para estudos de transitórios eletromecânicos em sistemas elétricos de potência. Os requisitos de usuário são mapeados para um conjunto de classes básicas, as quais são usadas para efetuar a modelagem de dispositivos dinâmicos tais como geradores elétricos. Para avaliação da metodologia foram realizados dois estudos de casos. No primeiro estudo caso o Framework foi aplicado na simulação das unidades geradoras da Usina Hidrelétrica de Tucuruí. Os resultados da simulação foram comparados com medições obtidos em ensaios no campo e mostrou a boa performance do Framework na reprodução dos fenômenos eletromecânicos desta usina de grande porte. No segundo estudo de caso, por outro lado, o Framework foi aplicado na modelagem de um sistema de geração fotovoltaico (PV) com seu sistema de Rastreamento da Potência Máxima (MPPT). O controle MPPT foi implementado usando técnicas digitais. Os resultados das simulações demonstram a performance do Framework na modelagem do sistema de controle de corrente, assim como no controle MPPT, dos sistemas de geração PV.

Método de inversão matricial rápido GSGR para vectoring em sistemas xDSL, com implementação em chip DSP

Este trabalho apresenta um método rápido de inversão de matrizes densas, e uma possível aplicação com métodos de Vectoring, em pré-codificação e cancelamento de crosstalk de sistemas xDSL. A família de tecnologias xDSL utiliza os pares trançados de fios de cobre telefônicos como meio físico para transmitir dados digitais. O crosstalk é a principal causa de degradação de sinais na mais nova geração de sistemas xDSL, o G.fast, e para combatê-lo são utilizadas técnicas de pré-codificação e cancelamento, chamadas de Vectoring. O método proposto, chamado de GSGR, consiste em uma abordagem diferente para o método clássico de Squared Givens Rotations (SGR), adequado a implementações em plataformas embarcadas de processamento digital de sinais. Foram realizados testes comparativos do método GSGR com métodos diretos clássicos de inversão, utilizando uma plataforma digital multicore baseada no chip TI DSP TMS320C6670 e a plataforma de software Matlab. Os resultados dos testes de inversão de matrizes usando dados reais e dados simulados mostraram que o GSGR foi superior em velocidade de execução sem apresentar perdas significativas de acurácia para a aplicação em sistemas xDSL.