Um método para determinação de pontos de operação com diversidade em linha digital de assinante usando balanceamento de espectro e algoritmo evolucionário

Este trabalho apresenta um método para encontrar um conjunto de pontos de operação, os quais são ótimos de Pareto com diversidade, para linhas digitais de assinante (DSL - digital subscriber line). Em diversos trabalhos encontrados na literatura, têm sido propostos algoritmos para otimização da transmissão de dados em linhas DSL, que fornecem como resultado apenas um ponto de operação para os modems. Esses trabalhos utilizam, em geral, algoritmos de balanceamento de espectro para resolver um problema de alocação de potência, o que difere da abordagem apresentada neste trabalho. O método proposto, chamado de diverseSB , utiliza um processo híbrido composto de um algoritmo evolucionário multiobjetivo (MOEA - multi-objective evolutionary algorithm), mais precisamente, um algoritmo genético com ordenamento por não-dominância (NSGA-II - Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm II), e usando ainda, um algoritmo de balanceamento de espectro. Os resultados obtidos por simulações mostram que, para uma dada diversidade, o custo computacional para determinar os pontos de operação com diversidade usando o algoritmo diverseSB proposto é muito menor que métodos de busca de “força bruta”. No método proposto, o NSGA-II executa chamadas ao algoritmo de balanceamento de espectro adotado, por isso, diversos testes envolvendo o mesmo número de chamadas ao algoritmo foram realizadas com o método diverseSB proposto e o método de busca por força bruta, onde os resultados obtidos pelo método diverseSB proposto foram bem superiores do que os resultados do método de busca por força bruta. Por exemplo, o método de força bruta realizando 1600 chamadas ao algoritmo de balanceamento de espectro, obtém um conjunto de pontos de operação com diversidade semelhante ao do método diverseSB proposto com 535 chamadas.

Projeto multicritério de filtros harmônicos passivos para instalações industriais utilizando técnicas de inteligência computacional

Devido ao auge do crescimento industrial na Região Norte e, em especial, o Pólo Industrial de Manaus (PIM), são necessários obter ferramentas matemáticas que facilitem ao especialista tomar decisões sobre a seleção e dimensionamento dos filtros harmônicos que proporcionam neutralizar os efeitos prejudiciais dos harmônicos gerados pelas cargas não lineares da indústria e alcançar conformidade com os padrões das normas de qualidade de energia correspondentes. Além disso, como os filtros harmônicos passivos têm a capacidade de gerar potência reativa à rede, estes meios são eficazes compensadores de potência reativa e, portanto, podem conseguir uma economia significativa no faturamento de energia elétrica consumida por essas instalações industriais. Esta tese tem como objetivo geral desenvolver um método matemático e uma ferramenta computacional para a seleção da configuração e parâmetros do projeto de um conjunto de filtros harmônicos passivos para sistemas elétricos industriais. Nesta ótica, o problema de otimização da compensação de harmônicos por meio de filtros passivos foi formulado como um problema multiobjetivo que considera tanto os objetivos da redução da distorção harmônica como da efetividade econômica do projeto considerando as características das tarifas brasileiras. Todavia, a formulação apresentada considera as restrições relevantes impostas pelas normas brasileiras e estrangeiras. A solução computacional para este problema foi conseguida, usando o algoritmo genético NSGA-II que determina um conjunto de soluções ótimas de Pareto (Fronteira) que permitem ao projetista escolher as soluções mais adequadas para o problema. Por conseguinte, a ferramenta computacional desenvolvida tem várias novidades como: não só calcula os parâmetros que caracterizam os filtros, como também seleciona o tipo de configuração e o número de ramos do filtro em cada barra candidata de acordo com um conjunto de configurações pré-estabelecidas; têm implementada duas normas para a avaliação das restrições de qualidade de energia (Prodist-Módulo 8 e IEEE 519-92) que podem ser selecionadas pelo usuário; determina soluções com bons indicadores de desempenho para vários cenários característicos e não característicos do sistema que permitem a representação das as variações diárias da carga; das variações dos parâmetros do sistema e dos filtros; avalia o custo das contas de energia numa rede elétrica industrial que tem diferentes condições de operação (cenários característicos); e avalia o efeito econômico de filtros de harmônicos como compensadores de potência reativa. Para desenvolver a ferramenta computacional adequada desta tese, foi empregado um modelo trifásico em coordenadas de fase para redes de energia elétrica industriais e de serviços onde foram feitos vários programas utilizando várias ferramentas computacionais adicionais. Estas ferramentas compreendem um programa de varredura de freqüência, um programa do fluxo de harmônicos por injeção de correntes e um programa de fluxo de potência à freqüência fundamental. Os resultados positivos desta tese, a partir da análise de vários exemplos práticos, mostram as vantagens do método desenvolvido.

Modelos equivalentes de parques eólicos usando algoritmos genéticos

Esta dissertação apresenta uma metodologia baseada em algoritmo genético (AG) para determinar modelos dinâmicos equivalentes de parques eólicos com geradores de indução em gaiola de esquilo ( GIGE) e geradores de indução duplamente alimentados ( GIDA), apresentando parâmetros elétricos e mecânicos distintos. A técnica se baseia em uma formulação multiobjetiva solucionada por um AG para minimizar os erros quadráticos das potências ativa e reativa entre modelo de um único gerador equivalente e o modelo do parque eólico investigado. A influência do modelo equivalente do parque eólico no comportamento dinâmico dos geradores síncronos é também investigada por meio do método proposto. A abordagem é testada em um parque eólico de 10MW composto por quatro turbinas eólicas ( 2x2MW e 2x3MW), consistindo alternadamente de geradores GIGE e GIDA interligados a uma barra infinita e posteriormente a rede elétrica do IEEE 14 barras. Os resultados obtidos pelo uso do modelo dinâmico detalhado para a representação do parque eólico são comparados aos do modelo equivalente proposto para avaliar a precisão e o custo computacional do modelo proposto.

Otimização de controladores utilizando algoritmos genéticos para melhoria da capacidade de sobrevivência a afundamentos de tensão de aerogeradores de indução duplamente excitados

Na presente tese propõe-se uma metodologia de ajuste ótimo dos controladores do conversor interligado ao rotor de aerogeradores de indução duplamente excitados (DFIG), utilizando algoritmos genéticos (AG), com o objetivo de melhorar a segurança e a robustez do sistema elétrico de potência, permitindo que os aerogeradores DFIG participem da gestão técnica do sistema. Para garantir este objetivo, é utilizada uma estratégia de proteção do tipo “crow-bar” durante a falta, mantendo o conversor interligado ao rotor conectado à máquina. Imediatamente após a eliminação da falta, o “crow-bar” é desativado, e simultaneamente os controladores ótimos do conversor interligado ao rotor são acionados, previamente ajustados pelo AG, a fim de melhorar a capacidade de sobrevivência a afundamentos de tensão “ridethrough capability” e a margem de estabilidade global do sistema elétrico. Para validação da metodologia ótima desenvolvida foram realizadas simulações computacionais utilizando uma rede elétrica real, em três condições operacionais distintas.

Otimização de antenas lineares e planares para aplicações em sistemas de banda larga

O objetivo deste trabalho é a otimização da largura de banda de antenas linear e planar para aplicações em sistemas de banda larga. Nesse sentido, foi feito um estudo das técnicas de análise, aumento da largura de banda e otimização adequadas para o problema em questão. Como técnica de análise, foi utilizado o método dos momentos, o qual está apresentado no capítulo II. Para aumentar a largura de banda, foram utilizadas as técnicas de colocação de elementos parasitas e construção de fendas no radiador, descritos sucintamente no capítulo III. Como algoritmo de otimização, foi utilizado o algoritmo genético, descrito sucintamente no capítulo II. Neste trabalho, são apresentadas duas propostas de antenas, uma antena dipolo linear combinada com quatros espiras parasitas, capítulo IV, e uma antena planar do tipo espira, capítulo V. No primeiro caso, foram utilizados elementos parasitas e o algoritmo genético para aumentar a largura de banda e, no segundo, foram empregadas fendas no radiador e a otimização paramétrica para este objetivo.

Redução de ordem de modelos matemáticos lineares usando algoritmos genéticos

Nesta dissertação apresenta-se o problema de redução de ordem de modelos dinâmicos lineares, sob o ponto de vista de otimização via Algoritmos Genéticos. Uma função custo, obtida a partir da norma dos coeficientes do numerador da função de transferência do erro entre o modelo original e o reduzido, e minimizada por meio de um algoritmo genético, com consequente calculo dos parâmetros do modelo reduzido. O procedimento e aplicado em alguns exemplos que demonstram a validade da abordagem.

Inversão de dados de sísmica de refração profunda a partir da curva tempo-distância

O trabalho em pauta tem como objetivo o modelamento da crosta, através da inversão de dados de refração sísmica profunda, segundo camadas planas horizontais lateralmente homogêneas, sobre um semi-espaço. O modelo direto é dado pela expressão analítica da curva tempo-distância como uma função que depende da distância fonte-estação e do vetor de parâmetros velocidades e espessuras de cada camada, calculado segundo as trajetórias do raio sísmico, regidas pela Lei de Snell. O cálculo dos tempos de chegada por este procedimento, exige a utilização de um modelo cujas velocidades sejam crescentes com a profundidade, de modo que a ocorrência das camadas de baixa velocidade (CBV) é contornada pela reparametrização do modelo, levando-se em conta o fato de que o topo da CBV funciona apenas como um refletor do raio sísmico, e não como refrator. A metodologia de inversão utilizada tem em vista não só a determinação das soluções possíveis, mas também a realização de uma análise sobre as causas responsáveis pela ambiguidade do problema. A região de pesquisa das prováveis soluções é vinculada segundo limites superiores e inferiores para cada parâmetro procurado, e pelo estabelecimento de limites superiores para os valores de distâncias críticas, calculadas a partir do vetor de parâmetros. O processo de inversão é feito utilizando-se uma técnica de otimização do ajuste de curvas através da busca direta no espaço dos parâmetros, denominado COMPLEX. Esta técnica apresenta a vantagem de poder ser utilizada com qualquer função objeto, e ser bastante prática na obtenção de múltiplas soluções do problema. Devido a curva tempo-distância corresponder ao caso de uma multi-função, o algoritmo foi adaptado de modo a minimizar simultaneamente várias funções objetos, com vínculos nos parâmetros. A inversão é feita de modo a se obter um conjunto de soluções representativas do universo existente. Por sua vez, a análise da ambiguidade é realizada pela análise fatorial modo-Q, através da qual é possível se caracterizar as propriedades comuns existentes no elenco das soluções analisadas. Os testes com dados sintéticos e reais foram feitos tendo como aproximação inicial ao processo de inversão, os valores de velocidades e espessuras calculados diretamente da interpretação visual do sismograma. Para a realização dos primeiros, utilizou-se sismogramas calculados pelo método da refletividade, segundo diferentes modelos. Por sua vez, os testes com dados reais foram realizados utilizando-se dados extraídos de um dos sismogramas coletados pelo projeto Lithospheric Seismic Profile in Britain (LISPB), na região norte da Grã-Bretanha. Em todos os testes foi verificado que a geometria do modelo possui um maior peso na ambiguidade do problema, enquanto os parâmetros físicos apresentam apenas suaves variações, no conjunto das soluções obtidas.

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.