839 resultados para Sistemas de controle ajustavel
Resumo:
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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Pós-graduação em Agronomia (Proteção de Plantas) - FCA
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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
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Pós-graduação em Biologia Animal - IBILCE
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Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS
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Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS
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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
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Pós-graduação em Ciências Farmacêuticas - FCFAR
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Este trabalho propõe uma estratégia fuzzy, do tipo Rede de Controladores Locais, aplicável à melhoria da estabilidade dinâmica em sistemas elétricos de potência, visando compensar possíveis perdas de sintonia devido à ocorrência de variações nas condições operacionais da planta. A adaptação dos ganhos do controlador fuzzy é efetuada on-line, interpolando-se os ganhos de um conjunto finito de controladores locais fixos. Ao ocorrer variações nas condições operacionais da planta, os ganhos da lei de controle são ajustados automaticamente de modo a manter satisfatório o desempenho do sistema de controle. O desempenho do controle foi avaliado através de estudos de simulação, utilizando-se um modelo dinâmico não-linear, do tipo máquina barra infinita. Os resultados mostram que o emprego da estratégia proposta permite obter melhorias no desempenho dinâmico do sistema.
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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
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Nesta tese e realizada a investigação experimental de uma estratégia de controle LPV (do inglês, linear parameter varying) aplicada ao amortecimento de oscilações eletromecânicas em sistemas elétricos de potencia. O estudo foi realizado em um modelo de sistema de potencia em escala reduzida de 10kVA, cuja configuração e do tipo maquina interligada a uma barra infinita, alem de testes em campo em uma unidade geradora de 350 MVA da Usina Hidrelétrica de Tucuruvi. Primeiramente, foi desenvolvido e testado computacionalmente um conjunto de rotinas para analise e síntese de controlador amortecedor do tipo LPV, bem como para identificação de modelos LPV da planta. Os coeficientes do controlador amortecedor LPV, no caso um Estabilizador de Sistemas de Potencia (ESP), dependem do valor de uma variável de operação selecionada que, neste estudo, foram as potencias ativa (P) e reativa (Q) nos terminais da unidade geradora. Para fins de projeto, a dinâmica da planta foi representada através de um modelo ARX LPV, o qual foi estimado a partir de dados coletados experimentalmente na planta, para uma ampla faixa de condições operacionais. A partir do modelo LPV da planta, os valores dos parâmetros do ESP LPV foram determinados via um problema de otimização convexa, na forma de uma LMI parametrizada (PLMI). A solução da PLMI e obtida a partir de uma relaxação via decomposição em soma de quadrados. O ESP LPV foi projetado de modo a garantir a estabilidade e o desempenho do sistema para uma ampla faixa de condições operacionais da planta, o que geralmente não e possível de obter com controladores convencionais a parâmetros fixos. A lei de controle amortecedor do ESP LPV foi implementada em um sistema embarcado baseado em um controlador digital de sinais. Os resultados experimentais mostraram um excelente desempenho do ESP LPV no amortecimento de oscilações eletromecânicas, tanto no sistema de potencia em escala reduzida, quanto em uma unidade geradora da UHE de Tucurui.
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Esse trabalho compara os algoritmos C4.5 e MLP (do inglês “Multilayer Perceptron”) aplicados a avaliação de segurança dinâmica ou (DSA, do inglês “Dynamic Security Assessment”) e em projetos de controle preventivo, com foco na estabilidade transitória de sistemas elétricos de potência (SEPs). O C4.5 é um dos algoritmos da árvore de decisão ou (DT, do inglês “Decision Tree”) e a MLP é um dos membros da família das redes neurais artificiais (RNA). Ambos os algoritmos fornecem soluções para o problema da DSA em tempo real, identificando rapidamente quando um SEP está sujeito a uma perturbação crítica (curto-circuito, por exemplo) que pode levar para a instabilidade transitória. Além disso, o conhecimento obtido de ambas as técnicas, na forma de regras, pode ser utilizado em projetos de controle preventivo para restaurar a segurança do SEP contra perturbações críticas. Baseado na formação de base de dados com exaustivas simulações no domínio do tempo, algumas perturbações críticas específicas são tomadas como exemplo para comparar os algoritmos C4.5 e MLP empregadas a DSA e ao auxílio de ações preventivas. O estudo comparativo é testado no sistema elétrico “New England”. Nos estudos de caso, a base de dados é gerada por meio do programa PSTv3 (“Power System Toolbox”). As DTs e as RNAs são treinada e testadas usando o programa Rapidminer. Os resultados obtidos demonstram que os algoritmos C4.5 e MLP são promissores nas aplicações de DSA e em projetos de controle preventivo.
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A presente dissertação visa apresentar um conjunto de desenvolvimentos, aplicativos e serviços para suporte à operação em tempo real e ao controle preventivo visando garantir à segurança estática e dinâmica de sistemas elétricos de potência. A técnica de mineração de dados conhecida como árvore de decisão foi utilizada tanto para classificar o estado operacional do sistema, bem como para fornecer diretrizes à tomada de ações de controle, necessárias para evitar a degradação da tensão operativa e a instabilidade transitória. Testes preliminares foram realizados utilizando o histórico operacional do SCADA/SAGE do Centro de Operação Regional do Pará da Eletrobrás Eletronorte. Os resultados obtidos validaram completamente o conjunto (protótipo) de aplicativos e serviços, e indicam um grande potencial para a aplicação no ambiente de operação em tempo real.
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Pós-graduação em Ciência da Computação - IBILCE
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Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS