996 resultados para Electric Utilities.


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Pós-graduação em Engenharia Mecânica - FEG

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A análise de ocorrências no sistema de energia elétrica é de fundamento mportância para uma operação segura, e para manter a qualidade da energia elétrica lornecida aos consumidores. As concessionárias do setor de energia elétrica usam equipamentos, chamados registradores de perturbação (RP's), para monitora diagnosticar problemas nos sistemas elétrico e de proteção. As formas de onda normalmente analisadas nos centros de operação das concessionárias, são aquelas geradas por eventos que quase sempre causam a aocrtul je linhas devido a operação dos relés comandados pelos dispositivos de proteção .Contudo, uma grande quantidade de registros armazenados que podem conte informações importantes sobre o comportamento e desempenho do sistema elétricl jeixa de ser analisada. O objetivo desse trabalho é usar os dados disponíveis nos centros de ontrole, operação das concessionárias de energia elétrica obtidos pelos RP's, para classificar e quantificar de forma automática sinais que caracterizem problemas de qualidade da energia, quanto a variações de tensão de curta duração: afundamentos, elevações e interrupções. O método proposto usa a transformada wavelet para obter um vetor característico para as tensões das fases A, B e C, e uma rede neural probabilística para classificação. Os sinais classificados como apresentando variações de curta duração são quantilicados quanto a duração e amplitude, usando-se as propriedades da análise nultiresolução da decomposição do sinal. Esses parâmetros, então, irão formar uma Jase de dados onde procedimentos de análise estatística podem ser usados para gerar relatórios com as características da qualidade da energia. Os resultados obtidos com a metodologia proposta para um sistema real são também apresentados.

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As concessionárias de energia, para garantir que sua rede seja confiável, necessitam realizar um procedimento para estudo e análise baseado em funções de entrega de energia nos pontos de consumo. Este estudo, geralmente chamado de planejamento de sistemas de distribuição de energia elétrica, é essencial para garantir que variações na demanda de energia não afetem o desempenho do sistema, que deverá se manter operando de maneira técnica e economicamente viável. Nestes estudos, geralmente são analisados, demanda, tipologia de curva de carga, fator de carga e outros aspectos das cargas existentes. Considerando então a importância da determinação das tipologias de curvas de cargas para as concessionárias de energia em seu processo de planejamento, a Companhia de Eletricidade do Amapá (CEA) realizou uma campanha de medidas de curvas de carga de transformadores de distribuição para obtenção das tipologias de curvas de carga que caracterizam seus consumidores. Neste trabalho apresentam-se os resultados satisfatórios obtidos a partir da utilização de Mineração de Dados baseada em Inteligência Computacional (Mapas Auto-Organizáveis de Kohonen) para seleção das curvas típicas e determinação das tipologias de curvas de carga de consumidores residenciais e industriais da cidade de Macapá, localizada no estado do Amapá. O mapa auto-organizável de Kohonen é um tipo de Rede Neural Artificial que combina operações de projeção e agrupamento, permitindo a realização de análise exploratória de dados, com o objetivo de produzir descrições sumarizadas de grandes conjuntos de dados.

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O atual modelo do setor elétrico brasileiro permite igualdade de condições a todos os agentes e reduz o papel do Estado no setor. Esse modelo obriga as empresas do setor a melhorarem cada vez mais a qualidade de seu produto e, como requisito para este objetivo, devem fazer uso mais efetivo da enorme quantidade de dados operacionais que são armazenados em bancos de dados, provenientes da operação dos seus sistemas elétricos e que tem nas Usinas Hidrelétricas (UHE) a sua principal fonte de geração de energia. Uma das principais ferramentas para gerenciamento dessas usinas são os sistemas de Supervisão, Controle e Aquisição de Dados (Supervisory Control And Data Acquisition - SCADA). Assim, a imensa quantidade de dados acumulados nos bancos de dados pelos sistemas SCADA, muito provavelmente contendo informações relevantes, deve ser tratada para descobrir relações e padrões e assim ajudar na compreensão de muitos aspectos operacionais importantes e avaliar o desempenho dos sistemas elétricos de potência. O processo de Descoberta de Conhecimento em Banco de Dados (Knowledge Discovery in Database - KDD) é o processo de identificar, em grandes conjuntos de dados, padrões que sejam válidos, novos, úteis e compreensíveis, para melhorar o entendimento de um problema ou um procedimento de tomada de decisão. A Mineração de Dados (ou Data Mining) é o passo dentro do KDD que permite extrair informações úteis em grandes bases de dados. Neste cenário, o presente trabalho se propõe a realizar experimentos de mineração de dados nos dados gerados por sistemas SCADA em UHE, a fim de produzir informações relevantes para auxiliar no planejamento, operação, manutenção e segurança das hidrelétricas e na implantação da cultura da mineração de dados aplicada a estas usinas.

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Esta dissertação de mestrado tem como finalidade analisar a gestão das perdas não técnicas de energia elétrica e entender as metodologias adotadas nos projeto de combate a essas perdas desenvolvidas pelas concessionárias de distribuição. Trazendo, assim, à superfície, a importância de uma gestão eficiente das perdas comerciais para se obter uma boa manutenção dos seus índices. É no sistema de distribuição de energia onde ocorre a maior porcentagem das perdas dos sistemas elétricos de potência. Sendo, portanto, a parte do sistema elétrico com maior potencial para redução das perdas. Assim, o enfoque desta dissertação é fazer uma análise das perdas não técnicas, das formas de atuação sobre elas e das metodologias utilizadas pelas concessionárias atualmente, as quais serão apresentadas através de um estudo de caso.

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We consider an electric charge rotating around a Schwarzschild black hole. We compute, using quantum field theory in curved spacetime at the tree level, the power emitted by the rotating charge minimally coupled to the Maxwell field. We also compute how much of the radiation emitted by the swirling charge is absorbed by the black hole.

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Several types of sex chromosome systems have been recorded among Gymnotiformes, including male and female heterogamety, simple and multiple sex chromosomes, and different mechanisms of origin and evolution. The 1X1X2X2/X1X2Y systems identified in three species of this order are considered homoplasic for the group. In the genus Brachyhypopomus, only B. gauderio presented this type of system. Herein we describe the karyotypes of Brachyhypopomus pinnicaudatus and B. n. sp. FLAV, which have an X1X1X2X2/X1X2Y sex chromosome system that evolved via fusion between an autosome and the Y chromosome. The morphology of the chromosomes and the meiotic pairing suggest that the sex chromosomes of B. gauderio and B. pinnicaudatus have a common origin, whereas in B. n. sp. FLAV the sex chromosome system evolved independently. However, we cannot discard the possibility of common origin followed by distinct processes of differentiation. The identification of two new karyotypes with an X1X1X2X2/X1X2Y sex chromosome system in Gymnotiformes makes it the most common among the karyotyped species of the group. Comparisons of these karyotypes and the evolutionary history of the taxa indicate independent origins for their sex chromosomes systems. The recurrent emergence of the X1X1X2X2/X1X2Y system may represent sex chromosomes turnover events in Gymnotiformes.