Loss minimization by the predictor-corrector modified barrier approach

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

A novel approach for solving constrained nonlinear optimization problems using neurofuzzy systems

A neural network model for solving constrained nonlinear optimization problems with bounded variables is presented in this paper. More specifically, a modified Hopfield network is developed and its internal parameters are completed using the valid-subspace technique. These parameters guarantee the convergence of the network to the equilibrium points. The network is shown to be completely stable and globally convergent to the solutions of constrained nonlinear optimization problems. A fuzzy logic controller is incorporated in the network to minimize convergence time. Simulation results are presented to validate the proposed approach.

Observing the performance of distribution systems with embedded generators

In this paper, a multi-objective approach for observing the performance of distribution systems with embedded generators in the steady state, based on heuristic and power system analysis, is proposed. The proposed hybrid performance index describes the quality of the operating state in each considered distribution network configuration. In order to represent the system state, the loss allocation in the distribution systems, based on the Z-bus loss allocation method and compensation-based power flow algorithm, is determined. Also, an investigation of the impact of the integration of embedded generators on the overall performance of the distribution systems in the steady state, is performed. Results obtained from several case studies are presented and discussed. Copyright (C) 2004 John Wiley Sons, Ltd.

Electrical load forecasting formulation by a fast neural network

The objective of this work is to develop a methodology for electric load forecasting based on a neural network. Here, backpropagation algorithm is used with an adaptive process that based on fuzzy logic and using a decaying exponential function to avoid instability in the convergence process. This methodology results in fast training, when compared to the conventional formulation of backpropagation algorithm. The results are presented using data from a Brazilian Electric Company, and shows a very good performance for the proposal objective.

Sistema de tração elétrica flexível baseado em veículos trólebus para alimentação com redes CC e ou CA

Este artigo apresenta os principais resultados e o detalhamento da metodologia e equações de controle de um retificador monofásico pré-regulador de 150kW para sistema trólebus. A estrutura proposta possibilita a Correção ativa do Fator de Potência (CFP) com baixos níveis de Distorção Harmônica Total (DHT) na corrente, em conformidade com a norma internacional IEC 61000-3-4. Fruto de um projeto de Pesquisa, Desenvolvimento e Inovação (P) junto à empresa AES Eletropaulo Metropolitana de São Paulo, em parceria com a empresa de transporte Himalaia S.A., o projeto possui como principais objetivos estimular o interesse para a expansão das linhas de trólebus a partir de uma plataforma de alimentação de menor custo de instalação e manutenção, sem a necessidade de subestações retificadoras, e, com vistas a promover a melhoria da qualidade de vida nos grandes centros urbanos. Nessa nova modalidade proposta para o sistema de alimentação, o trólebus pode ser alimentado tanto pelas redes convencionais em corrente contínua (CC) quanto pelas redes de distribuição em corrente alternada (CA), mantendo-se a disposição a dois fios dos sistemas CC, sendo as mudanças de rede de alimentação (CC ou CA) monitoradas e controladas digitalmente. Todo o sistema de gerenciamento e controle do conversor é realizado digitalmente por FPGA XC3S200. Na evolução do sistema proposto, os autores pretendem inclusive eliminar as linhas aéreas de alimentação, através da utilização de postos de alimentação em CA, especialmente desenvolvidos para os pontos de embarque/desembarque de passageiros para este veículo de transporte coletivo, eliminando-se os aspectos visuais negativos das redes de alimentação deste modal, e, reduzindo-se as falhas de operação do sistema.

Estudo das limitações impostas ao amortecimento de oscilações eletromecânicas pelos zeros da FTMA de controladores suplementares

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Técnica de parametrização geométrica para o fluxo de carga continuado baseado nas variáveis tensão nodal e fator de carregamento

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

Efficient method for AC transmission network expansion planning

A combinatorial mathematical model in tandem with a metaheuristic technique for solving transmission network expansion planning (TNEP) using an AC model associated with reactive power planning (RPP) is presented in this paper. AC-TNEP is handled through a prior DC model while additional lines as well as VAr-plants are used as reinforcements to cope with real network requirements. The solution of the reinforcement stage can be obtained by assuming all reactive demands are supplied locally to achieve a solution for AC-TNEP and by neglecting the local reactive sources, a reactive power planning (RPP) will be managed to find the minimum required reactive power sources. Binary GA as well as a real genetic algorithm (RCA) are employed as metaheuristic optimization techniques for solving this combinatorial TNEP as well as the RPP problem. High quality results related with lower investment costs through case studies on test systems show the usefulness of the proposal when working directly with the AC model in transmission network expansion planning, instead of relaxed models. (C) 2010 Elsevier B.V. All rights reserved.

Cost assessment of efficiency losses in hydroelectric plants

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Melhora da estabilidade dinâmica de sistemas elétricos de potência multimáquinas usando o dispositivo facts thyristor-controlled series capacitor - TCSC

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Aplicação preliminar do método QRAM para avaliação de riscos para segurança ocupacional na construção civil

A segurança ocupacional é imprescindível na indústria da construção civil e a análise e avaliação de riscos para a segurança ocupacional (AARSO) é o primeiro e fundamental passo para alcançá-la, baseado na definição e implementação de programas de prevenção. A AARSO é um processo complexo, que implica a consideração e análise de muitos parâmetros quantitativos e/ou qualitativos que são difíceis de quantificar. As metodologias AARSO utilizadas na indústria da construção civil são baseadas em informação sujeita a incerteza (sendo tratada por técnicas probabilísticas e/ou estatísticas), difusa, imprecisa e/ou incompleta. Isso implica algumas limitações, como, por exemplo, obrigar os analistas a estimar parâmetros ou efetuar comparações com outros canteiros de obras (o que afasta do sistema real em estudo). O objetivo inicial deste estudo foi efetuar a pré-validação de um método AARSO, o QRAM, em duas cidades brasileiras, de médio e grande porte.

Transmission network expansion planning considering uncertainty in demand

This paper presents two mathematical models and one methodology to solve a transmission network expansion planning problem considering uncertainty in demand. The first model analyzed the uncertainty in the system as a whole; then, this model considers the uncertainty in the total demand of the power system. The second one analyzed the uncertainty in each load bus individually. The methodology used to solve the problem, finds the optimal transmission network expansion plan that allows the power system to operate adequately in an environment with uncertainty. The models presented are solved using a specialized genetic algorithm. The results obtained for several known systems from literature show that cheaper plans can be found satisfying the uncertainty in demand.

Harmonic identification using parallel neural networks in single-phase systems

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

An implementation of modified scatter search algorithm to transmission expansion planning

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

A fast electric load forecasting using neural networks

The objective of this work is the development of a methodology for electric load forecasting based on a neural network. Here, it is used Backpropagation algorithm with an adaptive process based on fuzzy logic. This methodology results in fast training, when compared to the conventional formulation of Backpropagation algorithm. Results are presented using data from a Brazilian Electric Company and the performance is very good for the proposal objective.