Análise de um regulador de velocidade digital para a Usina Hidroelétrica de Curuá-Una

Analisa uma proposta de um controlador digital para o regulador de velocidade da Usina Hidroelétrica de Curuá-Una, utilizando duas estratégias de projeto, a estratégia indireta com o projeto do controlador sendo feito no plano contínuo e depois discretizado e a estratégia direta, em que o controlador é projetado inteiramente no plano discreto. O conhecimento gerado no simulador é de grande importância, pois é uma das grandes ferramentas para avaliar o comportamento dos controladores digitais propostos, em ambiente seguro. O estudo dos controladores também permite uma substituição de equipamentos antigos, com produção descontinuada, por equipamentos novos que permitem a confecção de controladores modernos, digitais e inteligentes, que proporcionam uma substituição de técnicas antigas de controle por estratégias avançadas de controle, maximizando o rendimento do sistema em condições adversas de operação. O trabalho levanta as diferenças, vantagens e desvantagens de cada controlador, com o objetivo de auxiliar na escolha do controlador mais adequado para projetos de controladores avançados: tipo um controle adaptativo, controle fuzzy ou controle neural. As dificuldades de projeto e os resultados das simulações foram os principais indicadores na avaliações dos dois RV digitais projetados. De uma forma geral o RV digital direto apresentou melhor desempenho, estabilidade e menor esforço computacional, entretanto, o RV digital indireto mostrou desempenho similar, menor degradação devido às não linearidades e ao menor esforço de projeto.

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.

Estimação da porcentagem de flúor em alumina fluoretada proveniente de uma planta de tratamento de gases por meio de um sensor virtual neural

As indústrias têm buscado constantemente reduzir gastos operacionais, visando o aumento do lucro e da competitividade. Para alcançar essa meta, são necessários, dentre outros fatores, o projeto e a implantação de novas ferramentas que permitam o acesso às informações relevantes do processo de forma precisa, eficiente e barata. Os sensores virtuais têm sido aplicados cada vez mais nas indústrias. Por ser flexível, ele pode ser adaptado a qualquer tipo de medição, promovendo uma redução de custos operacionais sem comprometer, e em alguns casos até melhorar, a qualidade da informação gerada. Como estão totalmente baseados em software, não estão sujeitos a danos físicos como os sensores reais, além de permitirem uma melhor adaptação a ambientes hostis e de difícil acesso. A razão do sucesso destes tipos de sensores é a utilização de técnicas de inteligência computacional, as quais têm sido usadas na modelagem de vários processos não lineares altamente complexos. Este trabalho tem como objetivo estimar a qualidade da alumina fluoretada proveniente de uma Planta de Tratamento de Gases (PTG), a qual é resultado da adsorção de gases poluentes em alumina virgem, via sensor virtual. O modelo que emula o comportamento de um sensor de qualidade de alumina foi criado através da técnica de inteligência computacional conhecida como Rede Neural Artificial. As motivações deste trabalho consistem em: realizar simulações virtuais, sem comprometer o funcionamento da PTG; tomar decisões mais precisas e não baseada somente na experiência do operador; diagnosticar potenciais problemas, antes que esses interfiram na qualidade da alumina fluoretada; manter o funcionamento do forno de redução de alumínio dentro da normalidade, pois a produção de alumina de baixa qualidade afeta a reação de quebra da molécula que contém este metal. Os benefícios que este projeto trará consistem em: aumentar a eficiência da PTG, produzindo alumina fluoretada de alta qualidade e emitindo menos gases poluentes na atmosfera, além de aumentar o tempo de vida útil do forno de redução.