Aplicação de observadores e controladores com modos deslizantes no controle da geração

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Análise de controladores eletrônicos em sistemas de distribuição de energia

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Controle ativo de vibrações em estruturas espaciais tipo treliças usando controladores IMSC

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Projeto de controladores robustos para aplicações em estruturas inteligentes utilizando desigualdades matriciais lineares

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Projetos de controladores baseados em LMI usando realimentação da derivada dos estados

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Projeto de controladores baseados em LMIs: realimentação derivativa e sistemas chaveados utilizando estrutura variável

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

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)

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)

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.

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.