Controle semi-ativo de vibrações com fluido magnetoreológico utilizando LMis e lógica nebulosa otimizada por algoritmo genético

Pós-graduação em Engenharia Mecânica - FEIS

Metaheurísticas em um problema de rotação de culturas

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Manobras ótimas de atitude de satélites artificiais utilizando algoritmos genéticos

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Otimização multiobjetivo na análise da integração de geração distribuída às redes de distribuição

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Planejamento da expansão de sistemas de transmissão considerando análise de confiabilidade e incertezas na demanda futura

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Metodologia para análise e interpretação de alarmes em tempo real de sistemas de distribuição de energia elétrica

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 de médio e longo prazo de sistemas de distribuição de energia elétrica com geradores distribuídos (GDs) considerando custos de confiabilidade, operação e expansão

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Desempenho de redes de distribuição com geradores distribuídos

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Localização de faltas em alimentadores de distribuição de energia elétrica usando medições esparsas de tensões

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Fluxo de potência ótimo em sistemas multimercados através de um algorítmo evolutivo multiobjetivo

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

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.

Metodologia para o despacho de potência reativa visando o controle de tensão baseado em algoritmos genéticos

Este trabalho tem como objetivo apresentar um aplicativo para auxiliar no planejamento de sistemas elétricos, através de uma metodologia para controle de tensão e minimização das perdas, através da otimização da injeção de reativos, mantendo a tensão nos barramentos dentro de limites pré estabelecidos. A metodologia desenvolvida é baseada em um sistema hibrido, que utiliza inteligência computacional baseada em um algoritmo genético acoplado a um programa de fluxo de carga (ANAREDE), que interagem para produzir uma solução ótima. Os resultados obtidos mostram que a técnica baseada no algoritmo genético é bem adequada ao tipo de problema ora tratado referente a minimização de perdas reativas e a melhoria do perfil da tensão em redes elétricas, sendo este atualmente um problema crítico em parte do Sistema Interligado Nacional (SIN).

Algoritmo genético retroviral iterativo

Este trabalho tem como objetivo apresentar o desenvolvimento de uma metaheurística híbrida baseada no ciclo de vida viral, mais especificamente dos Retrovírus, que fazem parte do grupo dos seres que evoluem mais rápido na natureza. Este algoritmo é denominado Algoritmo Genético Retroviral Iterativo (AGRI) e para embasamento computacional são utilizados conceitos de Algoritmo Genético (AG) e biológico características de replicação e evolução retroviral, o que proporciona uma grande diversidade genética o que aumenta a probabilidade para encontrar a solução, fato este confirmado através de melhores resultados obtidos pelo AGRI em relação ao AG.

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.