2 resultados para higher order dimensions

em Universidade Federal do Pará


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Teoricamente, a predição de falha em cadeia de isoladores pode ser observada pela verificação do comportamento harmônico da corrente através dos isoladores, chamada de corrente de fuga. Isto porque a capacitância de uma cadeia de isoladores permite a passagem das componentes harmônicas de maior ordem da corrente na linha. No entanto os projetos e planejamento de linhas de transmissão só levam em consideração as dimensões e geometrias da linha; esquecendo ou ignorando os efeitos ambientais em uma linha de transmissão. A omissão de tais efeitos, podem confundir um diagnóstico de falha no sistema de isolação da linha, de forma que foi necessário desenvolver uma metodologia para determinação dos valores dos parâmetros elétricos, resistência elétrica e capacitância em função de variáveis ambientais como: temperatura ambiente, radiação solar, umidade relativa do ar, velocidade do vento e direção do vento, particularmente a determinação do comportamento da capacitância, em função dessas variáveis ambientais se deu de maneira inovadora e experimental, tendo em vista obter um modelo matemático de linha de transmissão mais realista e dinâmico, que possa identificar de maneira precisa os parâmetros elétricos, sob a influência das variáveis ambientais. Nesse trabalho é desenvolvido esse modelo, que, além de ser alimentado com dados elétricos e ambientais reais, é feito o estudo da decomposição harmônica da corrente de fuga; além da comparação com resultados de outros modelos já existentes. São realizadas ainda, simulações de falhas virtuais, que compravam a eficiência e limitações do modelo, além de sugerir uma forma de monitoração em tempo real e a baixos custos.

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Este artigo apresenta um estudo experimental de técnicas de identificação paramétrica aplicadas à modelagem dinâmica de um servidor web Apache. Foi desenvolvido um arranjo experimental para simular variações de carga no servidor. O arranjo é composto por dois computadores PC, sendo um deles utilizado para executar o servidor Apache e o outro utilizado como um gerador de carga, solicitando requisições de serviço ao servidor Apache. Foram estimados modelos paramétricos auto-regressivos (AR) para diferentes pontos de operação e de condição de carga. Cada ponto de operação foi definido em termos dos valores médios para o parâmetro de entrada MaxClients (parâmetro utilizado para definir o número máximo de processos ativos) e a saída percentual de consumo de CPU (Central Processing Unit) do servidor Apache. Para cada ponto de operação foram coletadas 600 amostras, com um intervalo de amostragem de 5 segundos. Metade do conjunto de amostras coletadas em cada ponto de operação foi utilizada para estimação do modelo, enquanto que a outra metade foi utilizada para validação. Um estudo da ordem mais adequada do modelo mostrou que, para um ponto de operação com valor reduzido de MaxClients, um modelo AR de 7a ordem pode ser satisfatório. Para valores mais elevados de MaxClients, os resultados mostraram que são necessários modelos de ordem mais elevada, devido às não-linearidades inerentes ao sistema.