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.

Modeling of alkynes: synthesis and theoretical properties

ABSTRACT: In this paper we present the synthesis and simulation of alkynes derivatives. Semiempirical calculations were carried out for the ground and first excited states, including the spectroscopic properties of the absorption and emission (fluorescence and phosphorescence) spectra by INDO/S-CI and DNdM-INDO/S-CI methods with geometries fully optimized by PM3/CI. The fact that the theoretical spectra are in accord with the experimental absorption spectra gives us a new possible approach on how structure modifications could affect the non-linear optical properties of alkynes.