Projeto de controladores robustos chaveados para sistemas não lineares descritos por modelos fuzzy Takagi-Sugeno

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Projeto de controladores para sistemas chaveados com aplicações em conversores cc-cc

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Projeto de Controladores Robustos H∞ para Sistemas Discretos Utilizando Modificação de Zeros

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Utilização de redes neurais artificiais no ajuste de controladores suplementares e dispositivo FACTS STATCOM para a melhoria da estabilidade a pequenas perturbações do sistema elétrico de potência

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Projeto de controladores suplementares de amortecimento utilizando redes neurais artificiais

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Estratégia de decomposição aplicada ao problema de planejamento da expansão de sistemas de distribuição

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Análise dos zeros da FTMA e ajuste de parâmetros de controladores suplementares de amortecimento acoplado ao dispositivo FACTS UPFC

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Planejamento da expansão do sistema de transmissão de energia elétrica utilizando controladores FACTS

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Segurança alimentar e nutricional sustentável: a coordenação de políticas públicas locais na CRSANS Central – SP

Pós-graduação em Alimentos e Nutrição - FCFAR

Diagnóstico informatizado de eficiência energética: uma proposta às agroindústrias

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Desenvolvimento de um sistema de controle para avaliação de fontes de energias renováveis no bombeamento de água

Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA

Marcadores inflamatórios locais e sistêmicos em tabagistas com e sem doença pulmonar obstrutiva crônica

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Localização de falhas em linhas de transmissão utilizando decomposição harmônica e redes neurais artificiais

Este trabalho propõe a utilização de uma nova metodologia para a localização de falhas em linhas de transmissão (LT). Esta metodologia consiste na utilização da decomposição harmônica da corrente de fuga de uma linha e na aplicação de uma Rede Neural Artificial (RNA) capaz de distinguir padrões da condição normal de funcionamento e padrões de situações de falhas de uma LT. Foi utilizado um modelo Pi capaz de absorver dados reais de tensão e corrente de três fases e de alterar valores de R, L e C segundo modificações ambientais. Neste modelo foram geradas falhas em todas as torres com diferentes valores de capacitância. A saída fornecida pelo modelo é a decomposição da corrente de fuga do trecho considerado. Os dados de entrada e saída do modelo foram utilizados no treinamento da RNA desenvolvida. A aquisição de dados reais de tensão e corrente foi feita através de analisadores de parâmetros de qualidade de energia elétrica instalados nas extremidades de um trecho de LT, Guamá-Utinga, pertencente à Centrais Elétricas do Norte do Brasil ELETRONORTE. O cálculo dos parâmetros construtivos foi feito através do método matricial e melhorado através da utilização do Método de Elementos Finitos (MEF). A RNA foi desenvolvida com o auxílio do software Matlab. Para treinamento da RNA foi utilizado o algoritmo de Retropropagação Resiliente que apresentou um bom desempenho. A RNA foi treinada com dois conjuntos de dados de treinamento para analisar possíveis diferenças entre as saídas fornecidas pelos dois grupos. Nos dois casos apresentou resultados satisfatórios, possibilitando a localização de falhas no trecho considerado.

Uso da capoeira na extração de lenha: em três comunidades locais no pólo Rio Capim do PROAMBIENTE-PA

A lenha é um dos produtos de fundamental importância para os pequenos agricultores, por ser a principal fonte de energia calorífica usada em suas atividades cotidianas. É obtida a partir do roçado e da vegetação secundária, e utilizadas por esses agricultores. Os objetivos deste trabalho foram de identificar quais as principais espécies florestais usadas pelos produtores para obtenção de lenha a partir das práticas dos agricultores; estimar o consumo de lenha por pessoa; analisar as características químicas, físicas e energéticas da lenha e averiguar suas potencialidades para produção de carvão e gases condensáveis. A pesquisa foi realizada em três comunidades locais: São José do Itabocal e Fé em Deus, ambos em São Domingos do Capim e, Santa Rita, em Mãe do Rio, todas pertencentes ao Pólo Rio Capim do Programa PROAMBIENTE, nordeste do Pará. O método utilizado foi o de estudo de caso múltiplo, utilizando-se de várias ferramentas, como pesquisa de campo, com entrevistas, questionários, observação direta, agenda de campo, além de análise de laboratório das características físicas, químicas e energéticas da lenha. Entre os resultados destaca-se que 61,3% dos agricultores necessitam da lenha para dois fins: casa de farinha, onde é o principal combustível utilizado para o preparo da farinha de mandioca, e na cocção de alimentos, sendo Itabocal a comunidade mais dependente desta fonte calorífica. Foram encontradas 14 árvores utilizadas como combustível, destacando-se o lacre, a mitaceira e o ingá. Obteve-se o consumo de lenha, por pessoa, na ordem de 3,80, 3,68 e 2,51 kg/pessoa/dia para as comunidades de Fé em Deus, Itabocal e Santa Rita, respectivamente. Para a produção de lenha e de carvão vegetal, sobressaíram a mitaceira e o ingá com base, principalmente, nas massas específicas aparentes do material analisado das referidas espécies (0,52 g/cm3 e 0,53 g/cm3, respectivamente) para a escolha como lenha; e, no rendimento em carbono fixo, para a escolha de uso como carvão, estatisticamente superiores ao da terceira espécie florestal analisada (lacre), 24,15% e 23,70%, respectivamente. Para a produção de gases condensáveis, destaca-se o lacre (com Rendimento em Gases Condensáveis = 44,93%), com grande potencial de uso por parte dos agricultores familiares

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.