Localização de faltas de curta duração em redes de distribuição.

O objetivo deste trabalho é contribuir com o desenvolvimento de uma técnica baseada em sistemas inteligentes que possibilite a localização exata ou aproximada do ponto de origem de uma Variação de Tensão de Curta Duração (VTCD) (gerada por uma falta) em um sistema de distribuição de energia elétrica. Este trabalho utiliza um Phase-Locked Loop (PLL) com o intuito de detectar as faltas. Uma vez que a falta é detectada, os sinais de tensão obtidos durante a falta são decompostos em componentes simétricas instantâneas por meio do método proposto. Em seguida, as energias das componentes simétricas são calculadas e utilizadas para estimar a localização da falta. Nesta pesquisa, são avaliadas duas estruturas baseadas em Redes Neurais Artificiais (RNAs). A primeira é projetada para classificar a localização da falta em um dos pontos possíveis e a segunda é projetada para estimar a distância da falta ao alimentador. A técnica aqui proposta aplica-se a alimentadores trifásicos com cargas equilibradas. No desenvolvimento da mesma, considera-se que há disponibilidade de medições de tensões no nó inicial do alimentador e também em pontos esparsos ao longo da rede de distribuição. O banco de dados empregado foi obtido através de simulações de um modelo de alimentador radial usando o programa PSCAD/EMTDC. Testes de sensibilidade empregando validação-cruzada são realizados em ambas as arquiteturas de redes neurais com o intuito de verificar a confiabilidade dos resultados obtidos. Adicionalmente foram realizados testes com faltas não inicialmente contidas no banco de dados a fim de se verificar a capacidade de generalização das redes. Os desempenhos de ambas as arquiteturas de redes neurais foram satisfatórios e demonstram a viabilidade das técnicas propostas para realizar a localização de faltas em redes de distribuição.

Implementação de Visualização de Dados Tridimensionais de Malhas Irregulares no Processador Cell Broadband Engine.

A renderização de volume direta tornou-se uma técnica popular para visualização volumétrica de dados extraídos de fontes como simulações científicas, funções analíticas, scanners médicos, entre outras. Algoritmos de renderização de volume, como o raycasting, produzem imagens de alta qualidade. O seu uso, contudo, é limitado devido à alta demanda de processamento computacional e o alto uso de memória. Nesse trabalho, propomos uma nova implementação do algoritmo de raycasting que aproveita a arquitetura altamente paralela do processador Cell Broadband Engine, com seus 9 núcleos heterogêneos, que permitem renderização eficiente em malhas irregulares de dados. O poder computacional do processador Cell BE demanda um modelo de programação diferente. Aplicações precisam ser reescritas para explorar o potencial completo do processador Cell, que requer o uso de multithreading e código vetorizado. Em nossa abordagem, enfrentamos esse problema distribuindo a computação de cada raio incidente nas faces visíveis do volume entre os núcleos do processador, e vetorizando as operações da integral de iluminação em cada um. Os resultados experimentais mostram que podemos obter bons speedups reduzindo o tempo total de renderização de forma significativa.