Dissertações/Teses

2019
Descrição
  • LINDOKENY RODRIGUES DE SOUSA MOURA
  • Transcrição de Instrumentos de Percussão e Criação Automática de Arquivo Multipista
  • Orientador : JOSE MARIA PIRES DE MENEZES JUNIOR
  • Data: 29/11/2019
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     A edição musical é normalmente limitada quando instrumentos musicais compartilham o mesmo canal de áudio, ou seja, os diversos sinais sonoros que compõe determinado arranjo musical estão somados e qualquer edição na tentativa de alterar algum instrumento pode afetar qualitativamente os outros. Desta forma, é interessante identificar sons misturados e separá-los em suas respectivas pistas sonoras, colocando cada instrumento em um canal de áudio exclusivo. Esta dissertação propõe a automatização deste processo, mais precisamente, procura trabalhar com instrumentos de percussão, isolando-os em canais distintos sem a necessidade de um músico ou produtor musical para tal tarefa. Para isso três abordagens são utilizadas: a primeira proposta utiliza filtros digitais enquanto a segunda e a terceira envolvem os conceitos de aprendizagem de máquinas através da parametrização do áudio de maneira supervisionada e não supervisionada, respectivamente. O conhecimento das principais frequências dos instrumentos aliado aos filtros digitais FIR formam a base da primeira proposta. Já a extração de características dos sinais de áudio aliada à segmentação automática em trechos de interesse é essencial às propostas de classificação de padrões. As técnicas kNN, rede MLP e Naive Bayes são testadas em diversos cenários na proposta supervisionada enquanto k-Médias e Rede SOM são avaliados na abordagem não supervisionada. Além de reconhecer a existência de determinado instrumento no áudio misturado, o presente trabalho identifica os instantes em que o som de tal instrumento ocorre, logo sendo possível tanto a criação de canais distintos como também a escolha de instrumentos substitutos (samples). Os resultados alcançados por todas as propostas se mostraram satisfatórios e podem ser avaliados através dos links disponibilizados.

  • HEITOR GONÇALVES SANTANA
  • CONTROLE PID MULTIVARIÁVEL: UMA ABORDAGEM BASEADA EM ASPECTOS DE ROBUSTEZ
  • Orientador : OTACILIO DA MOTA ALMEIDA
  • Data: 29/11/2019
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  • Este trabalho apresenta uma proposta de metodologia de controle PID multivariável descentralizado
    realizada através de uma análise de robustez dos controladores obtidos por diferentes
    métodos de sintonia robusta. Nesse contexto, apresenta-se uma revisão bibliográfica que traz
    desde a teoria básica de controle PID até os métodos de análise de sistemas de controle robusto.
    Esse trabalho apresenta uma proposta de controle multivarável alternativa às metodologias
    tradicionais, como o controle desacoplado.
    Foi realizada a avaliação da eficiência de métodos de sintonia robusta de controladores PID em
    promover o controle multivariável descentralizado de sistemas com acoplamento entre as malhas.
    Foram estudados três métodos de sintonia robusta inicialmente concebidos para aplicações em
    sistemas SISO: o método IMC, o método de Skogestad e o método AMIGO. Os controladores
    apresentados neste trabalho foram avaliados em dois processos multivariáveis, uma planta de
    tanques acoplados e uma incubadora neonatal, ambas com forte interação entre as malhas. Foram
    calculados os controladores aplicando cada um dos métodos, para as plantas em questão, e
    os resultados obtidos foram comparados aos resultados quando aplicado o método de Ziegler-
    Nichols. Foram estudados os critérios de estabilidade robusta, seguimento de referência e rejeição
    de perturbações para cada um dos controladores obtidos e, para um avaliação da eficácia dos
    controladores, foram adotados os índices de desempenho ISE, IAE, ITAE e ITSE.
    Os resultados obtidos para os controladores robustos foram comparados aos resultados obtidos
    quando aplicado uma técnica de sintonia tradicional, o método de Ziegler-Nichols, e percebeuse
    que, de fato, o método tradicional é insuficiente para garantir seguimento de referência
    e rejeição de perturbações quando aplicado a um sistema MIMO com grande acoplamento
    entre as malhas. Os controladores robustos, por outro lado, foram eficientes em promover o
    controle descentralizado, todos os métodos de sintonia robusta abordados apresentaram resultados
    semelhantes. Dentre os métodos bem-sucedidos no controle descentralizado, o método AMIGO
    teve destaque no controle do duplo-tanque, pois produziu os menores valores do índice ITAE
    (17666 e 20610, para os tanques 1 e 2, respectivamente), enquanto o método de Skogestad teve
    destaque no controle da incubadora, pois produziu os menores valores do índice ITAE (30400000
    e 2830600 para as malhas de umidade e temperatura, respectivamente).

  • DHIEGO CARVALHO SANTOS
  • APLICAÇÃO DE MODELOS LOCAIS ROBUSTOS BASEADOS NA REDE DE KOHONEN PARA ESTIMAÇÃO DA CURVA DE POTÊNCIA DE AEROGERADORES
  • Orientador : LUIS GUSTAVO MOTA SOUZA
  • Data: 28/11/2019
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  • A estimação da curva de potência em turbinas eólicas tem sua importância na predição da
    potência elétrica gerada, monitoramento e funcionamento de aerogeradores, e assim, afetando
    o investimento a ser realizado em parques eólicos. Todavia, os dados às vezes podem conter
    outliers, o que podem atingir de forma significativa a modelagem. Utiliza-se da Regressão
    Polinomial, técnica clássica muito empregada para esse objetivo, e atualmente, vem ganhando
    destaque a utilização da Rede Perceptrom de Múltiplas Camadas (MLP) e recentemente, surge a
    Máquina de Aprendizagem Extrema (ELM, Extreme Learning Machine) que tem demonstrado
    ser uma solução plausível para modelagem global. Neste artigo, além das técnicas mencionadas,
    são apresentadas também as Redes Neurais Artificiais (RNA’s): Rede Mapa Auto Organizável
    com K vencedores (KSOM) e Mapeamento Linear Local (LLM), sendo estes baseados na
    modelagem local. Estes modelos serão implementados por meio das técnicas dos Mínimos
    Quadrados Ordinários (OLS) e Estimador M, para obtenção dos parâmetros a serem utilizados
    na estimação, verificando o efeito dos outliers nos dados empregados. Nos resultados foram
    atestados através de análises qualitativas e quantitativas, que os modelos propostos baseados
    em modelagem local, comparados às técnicas convencionais, são soluções alternativas para
    estimação da curva de potência em aerogeradores.

  • ADRIANO BATISTA SILVA
  • MODELO DE TOMADA DE DECISÃO BASEADO EM SISTEMA HÍBRIDO AHP E FUZZY PARA PRIORIZAR A CONSTRUÇÃO DE NOVOS ALIMENTADORES EM MÉDIA TENSÃO DE UMA SUBESTAÇÃO ELÉTRICA
  • Data: 25/11/2019
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  • A priorização de obras é um conhecido problema de planejamento do sistema elétrico. À medida que novas subestações, em especial, alimentadores em média tensão vão surgindo, ganhos são implementados ao sistema de distribuição, de forma que a hierarquização destes por ordem de construção torna-se necessária. Nesse processo, podem ser utilizadas técnicas de análise multicritério conhecidas como Multiple Criteria Decision Making – MCDM. O Processo de Hierarquia Analítica (AHP, do inglês Analytic Hierarchy Process) proposto por Saaty em 1977 apresenta-se como uma das principais ferramentas para converter avaliações subjetivas de importância relativa em um vetor de prioridades, tratando-se de um método aditivo com comparação par a par dos critérios elencados, com a realização de julgamentos entre critérios e alternativas. O método AHP linearizado, de forma análoga ao AHP tradicional, proporciona a conversão de avaliações qualitativas em um vetor de prioridades, no entanto, com menor quantidade de comparações pareadas em relação ao AHP tradicional. O método Fuzzy-AHP extent analysis proposto por Chang em 1996, emprega números fuzzy para este fim, tendo em vista que as comparações pareadas são fuzzy por natureza. Os métodos descritos têm em comum a necessidade de geração de matrizes de comparação pareada entre critérios e alternativas, de forma a permitir a aplicação dessas metodologias de classificação entre os alimentadores no problema, o que torna muitas vezes o procedimento custoso devido à necessidade de novas comparações par a par a cada nova alternativa inserida no problema, ou nesse caso, novos alimentadores. Sendo assim, este trabalho tem como principal objetivo o desenvolvimento de um modelo híbrido baseado em métodos de decisão multicritério e lógica fuzzy de forma a permitir a classificação por ordem de prioridade de construção de novos alimentadores, independente da geração de matrizes de comparação pareada entre alternativas, e que forneça resultados semelhantes aos métodos tradicionais utilizados. São considerados como critérios as diretrizes de expansão do sistema em média tensão baseados nos Procedimentos de Distribuição de Energia Elétrica – PRODIST, da Agência Nacional de Energia Elétrica - ANEEL, incluindo-se a geração distribuída. Para validação do modelo, foram realizados estudos comparativos entre os resultados obtidos através de métodos tradicionais de decisão multicritério, sendo que nas aplicações efetuadas foram utilizados dados de ganhos de alimentadores reais planejados. Como resultados, o sistema desenvolvido classificou os alimentadores por ordem de prioridade de construção semelhante aos métodos tradicionais, sem gerar matrizes de comparação pareada entre alternativas, e próximos das preferências reais dos especialistas consultados.

  • EDUARDO HENRIQUE COSTA BARBOSA
  • Aplicação de Algoritmos de Agrupamento de Dados e de Redes Neurais Dinâmicas para a Previsão de Demanda em Sistemas de Distribuição de Energia Demanda em Sistemas de Distribuição de Energia
  • Data: 20/11/2019
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  • A previsão de carga é um assunto importante e fonte de muitos estudos em pesquisas atuais. Isso se deve às vantagens que um processo de previsão robusto pode oferecer no planejamento e operação de sistemas de energia. Nesta dissertação é proposta uma metodologia de previsão de curvas de carga baseada em combinação de algoritmos de agrupamento por meio de função consenso e uso de redes neurais dinâmicas. São utilizadas como base um conjunto de partições oriundas  dos algoritmos k-means e minCEntropy. Desta forma, é feita a previsão recursiva destas curvas, com discretização de 5 minutos, totalizando 24 horas e um horizonte de previsão de 288 passos a frente. Para esta finalidade é proposto o uso de duas redes neurais com memórias de longo prazo, a NARX (Nonlinear Autorregressive with Exogenous Inputs) e a LSTM (Long Short-Term Memory), além do uso da rede com atrasos de tempo na entrada FTDNN (Focused Time Delay Neural Network). O treinamento a partir da partição consenso se mostrou capaz de fornecer às redes neurais dados cujas características refletem as sazonalidades e periodicidades intrínsecas a este tipo de série temporal. Além disso, foi utilizada uma metodologia que contempla toda a etapa de pré-processamento, evitando que possíveis dados corrompidos por eventuais problemas relacionados a distúrbios ou falhas nos equipamentos de medição/aquisição dos dados possam interferir no desempenho dos algoritmos de agrupamento e das redes neurais. Foram utilizados dados reais de uma concessionária de distribuição de energia elétrica. Os índices de desempenho NMSE e MAPE mostraram que os modelos propostos foram capazes de fornecer baixos erros de previsão, podendo vir a ser uma alternativa eficiente frente a outros modelos de previsão comumente empregados.

  • RÔMULLO RANDELL MACEDO CARVALHO
  • ANÁLISE DA NEURO-OTIMIZAÇÃO EM ALGORITMOS GLOBAIS SUPERVISIONADOS E APLICAÇÃO NA MODELAGEM DA DINÂMICA DE LASERS SEMICONDUTORES
  • Orientador : LUIS GUSTAVO MOTA SOUZA
  • Data: 18/11/2019
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  • O presente estudo associa as redes máquina de aprendizagem extremo (ELM) e perceptron de múltiplas camadas (MLP) a mecanismos inteligentes de otimização, o Algoritmo Genético e a Otimização por Enxame de Partículas, de tal maneira a obter modelos globais supervisionados mais eficientes (com menos neurônios na camada oculta). A modelagem da potência óptica de lasers semicondutores de pontos quânticos por meio de redes neurais com diferentes estratégias de aprendizagem tem se apresentado como uma alternativa eficaz à abordagem clássica a partir de métodos massivamente físico-experimentais, como as equações de taxa e a descrição por microestados. Por se tratarem de paradigmas do tipo caixa preta, as redes supervisionadas dispensam o profundo conhecimento do processo e o tempo de teorização demandado dos métodos clássicos, ao mesmo tempo que consegue entregar resultados satisfatórios, com base em recentes trabalhos. Para tanto, duas abordagens são estabelecidas para estudo dos modelos: a primeira com um valor fixo reduzido da quantidade de neurônios e a segunda com um valor variável dentro do treinamento e determinado pelo próprio algoritmo. Ambas as abordagens são estudadas para a aproximação de funções de uma e de duas variáveis, com análise dos impactos da otimização nas redes MLP e ELM, como em relação ao sobreajuste e subajuste. Por fim, os modelos elaborados são aplicados à modelagem da potência óptica de lasers de ponto quântico em função de degrau de corrente na entrada, usando-se autorregressão com entrada exógenas, para um banco de dados com variações de estado (fundamental e excitado) e temperatura. Todos os modelos são submetidos à validação pelo erro quadrático médio e por análise dos resíduos.

  • DIONATAS RAYRON DA SILVA ALVES
  • SISTEMA DE GERAÇÃO FOTOVOLTAICO CONECTADO À REDE COM CONSUMO E ARMAZENAMENTO EM BATERIAS DE ALTA PERFORMANCE NA INFRAESTRUTURA AEROPORTUÁRIA
  • Orientador : MARCOS ANTONIO TAVARES LIRA
  • Data: 08/11/2019
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    Frente ao contexto nacional de oportunidades na implantação de geração distribuída através da fonte solar fotovoltaica em diversos nichos de plantas consumidoras e o cenário relacionado a diversificação da matriz elétrica nacional, este trabalho aborda a atratividade técnica, econômica e operacional na implantação de sistemas de geração fotovoltaico conectado à rede com consumo e armazenamento em baterias de íons de lítio em Aeroportos. A pesquisa foi realizada com os dados do Aeroporto de Teresina tendo por hipótese a existência de solução de geração fotovoltaica com armazenamento que possibilitasse a ampliação e melhoria da segurança operacional através da confiabilidade e continuidade operacional da infraestrutura elétrica. Dessa forma, o objetivo foi avaliar a atratividade técnica, operacional e econômica para implantação do sistema de geração fotovoltaico conectado à rede com consumo e armazenamento em bateria de íons de lítio no suprimento de energia elétrica secundário ao parque de equipamentos críticos do aeroporto de Teresina. A metodologia foi através da revisão bibliográfica acerca dos aspectos técnicos e regulatórios do tema avaliado; a pesquisa de campo que caracterizou o parque de equipamentos, a  infraestrutura elétrica aeroportuária, os aspectos regulatórios envolvendo a aviação e demais condicionantes climáticos e arquitetônicos da solução de geração proposta que viabilizaram o dimensionamento do gerador fotovoltaico e sistema de armazenamento através do software PV*SOL possibilitando assim a obtenção dos resultados para o objetivo proposto. Os resultados obtidos foram a potência do gerador fotovoltaíco de 615,49 kWp conectado à rede e sistema de armazenamento de 194,56 kWh/dia no cenário 1 e 81,92 kWh/dia nos cenários 2 e 3 para atendimento ao consumo durante cinco e duas horas/dia, respectivamente, com tempo resposta de 100 ms. O CAPEX para o cenário 1 foi de R$ 2.061.619,50, VPL de R$ 3.743.143,00, TIR de 8,65% e payback de 10,55 anos. Para o cenário 2 obteve-se CAPEX de R$ 1.490.033,12, VPL de R$ 2.326.109,00, TIR de 7,47 % e payback de 14,10 anos. O cenário 3 o CAPEX foi de R$ 1.490.033,12, VPL de R$ 453.840,00, TIR de 1,8% e payback de 21,58 anos. Conclui-se que a viabilidade econômica para implantação do projeto acontece no longo prazo, os fatores técnicos envolvidos apontam uma solução com alto nível de confiabilidade, continuidade e compatibilidade operacional para os sistemas elétricos críticos aeroportuários possibilitando inclusive melhoria e ampliação dos níveis de segurança operacional.

  • ANDREI CARVALHO RIBEIRO
  • OTIMIZAÇÃO MULTIOBJETIVO PARA ALOCAÇÃO DE GERAÇÃO DISTRIBUÍDA EM SISTEMAS DE DISTRIBUIÇÃO VIA NSGA-II E COMPOSIÇÃO MAX-MIN.
  • Orientador : FABIO ROCHA BARBOSA
  • Data: 25/10/2019
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  • Resumo: A alocação de unidades de Geração Distribuída (GD) no Sistema Elétrico de Potência (SEP) proporciona uma série de benefícios, sendo os principais a redução das perdas de potência nas linhas e a melhora do perfil de tensão do sistema. Porém, mesmo com a inserção de GD alcançando níveis cada vez maiores de penetração, os custos de instalação ainda são considerados bastante elevados. Este trabalho apresenta um modelo de otimização multiobjetivo (e sua solução) contemplando os objetivos de natureza técnica - minimizar as perdas de potência ativa e tornar o perfil de tensão mais homogêneo a partir da redução do desvio de tensão; e o objetivo de natureza econômica - reduzir o custo de instalação, operação e manutenção do empreendimento. Utilizou-se o NSGA-II como ferramenta de busca para resolver o modelo proposto e encontrar as variáveis de siting e sizing que determinam o problema de alocação de GD. As simulações foram realizadas integrando o MATPOWER e o MATLAB nos sistemas de 33, 69, 85 e 141 barras. Também foram realizadas modificações nos dados elétricos desses sistemas, ao passo que novas versões considerando perfis de consumo e patamares de carga também foram propostas. Utilizou-se lógica Fuzzy, composição max-min, para trade-off e compromisso de escolha final na fronteira de Pareto obtida. Com várias execuções do algoritmo de busca e técnica de seleção, uma superpopulação foi formada, novamente com uso da composição max-min, determinou-se as soluções mais adequadas por patamar de carga. Essas soluções foram avaliadas e observou-se uma melhora significativa dos sistemas com a presença de GD. Os objetivos alcançados com a inserção de GD também foram comparados aos valores obtidos em outros trabalhos, e observou-se que a combinação das duas técnicas utilizadas apresentou desempenho promissor quando comparada com outros algoritmos propostos em outros trabalhos.

  • HEINRICH HERTZ SILVA
  • IDENTIFICAÇÃO MULTIVARIÁVEL DE UM SISTEMA DE TANQUES DE NÍVEL ACOPLADOS UTILIZANDO WAVELET NEURAL NETWORK.
  • Orientador : JOSE MEDEIROS DE ARAUJO JUNIOR
  • Data: 03/10/2019
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  • Dentre os processos industriais mais comuns, a utilização de tanques de nível são bastantes usuais na fabricação de
    bebidas, cosméticos e inclusive na indústria do petróleo. O nível é uma variável importante na indústria não somente
    para a operação do próprio processo mas também para fins de cálculo de custo e de inventário. E em alguns casos
    o estudo e aplicação desse tipo de processo industrial requer um modelo do sistema para projetar malhas de
    controle. No entanto, nem sempre se conhece as equações envolvidas no funcionamento de um determinado
    sistema dinâmico, ou elas são conhecidas mas seriam impraticáveis, por limitações de tempo e recursos, levantar
    tais equações e estimar respectivos modelos. Por esse motivo, o domínio de técnicas de identificação de sistemas é
    importante, pois a construção de modelos ocorre a partir de dados observados em sistemas dinâmicos reais, de
    modo que pouco ou nenhum conhecimento prévio do sistema seja necessário. Diante disso, fundamentado na teoria
    de identificação de sistemas, redes neurais artificiais e funções Wavelets, o presente trabalho apresenta a
    identificação de um sistema dinâmico de tanques de nível acoplados com características não lineares, utilizando
    como ferramenta a Wavelet Neural Network (WNN), com o intuito de verificá‐la como uma alternativa para
    identificação de sistemas dinâmicos. Para melhor avaliar as potencialidades não lineares da WNN, optou‐se por
    utilizar um sistema de tanques, que por si só já possui natureza não linear. Além disso, o sistema possui acoplamento
    de sinais, ruídos de medição e foi construído de forma artesanal. Tais características aumentam ainda mais a não
    linearidade do sistema e, consequentemente, a complexidade para modelagem. Para excitar o sistema utilizou‐se o
    sinal PRBS (Pseudo Random Binary Signal), que é um sinal de fácil geração, já que esse sinal possui apenas dois
    valores possíveis e comuta entre níveis em instantes discretos. Com o sistema excitado coletou‐se dados de entradas
    e saída afim de realizar a identificação. A estrutura de identificação utilizada foi a NNARX (Neural Network
    Autoregressive, Exogenous Input). Uma vez coletado os dados do sistema e definido a estrutura de identificação,
    realizou‐se a estimação e validação do modelo neural obtido com a WNN. Este foi comparado com um modelo neural
    estimado utilizando a Rede Neural Multilayer Perceptron, para fins de comparação, obtendo‐se resultados
    satisfatórios.

     

     

  • MAURO ANTONIO GUIMARAES CLARK
  • APLICAÇÃO DE METAHEURÍSTICAS PARA RECONFIGURAÇÃO DE REDES DE DISTRIBUIÇÃO, VISANDO BALANCEAMENTO DE ALIMENTADORES E MINIMIZAÇÃO DE PERDA DE POTÊNCIA
  • Data: 30/09/2019
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  • Neste trabalho apresentam-se duas metaheurísticas evolutivas eficientes para abordar o problema de reconfiguração de sistemas de distribuição de energia de maneira mono-objetiva e multiobjetiva, sendo elas: Algoritmo Genético com procedimento de factibilização e Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II com procedimento de factibilização e de diversificação, respectivamente. Os algoritmos foram aplicados visando otimizar dois objetivos de enorme importância para o setor de distribuição de energia: minimização da perda técnica de potência ativa e a minimização do desbalanceamento entre alimentadores. No estudo mono-objetivo, o algoritmo genético foi aplicado primeiramente para otimização das perdas e logo após para a redução do desbalanceamento. Foram abordados três objetivos como foco da minimização do desbalanceamento: balanceamento por carga, por fluxo e por impedância. Foram realizadas análises e comparações para cada objetivo, com o intuito de determinar a melhor forma de balancear sistemas de distribuição. No estudo multiobjetivo, o NSGA-II foi aplicado visando a otimização da perda de potência e do desbalanceamento de melhor desempenho encontrado pelo AG. O desempenho das configurações balanceadas foi medido a partir de um índice de balanceamento proposto nesta pesquisa, que leva em consideração todos os objetivos de balanceamentos abordados do trabalho, assim como o valor da perda de potência. Os testes foram realizados nos sistemas de 16, 84 e 136 barras, tais sistemas são bem conhecidos e já foram utilizados em diversos trabalhos relacionados à reconfiguração de redes de distribuição.

  • IULLE DE MACEDO GUERRA NEVES
  • Aplicação de Algoritmo Genético Mono-objetivo e Multiobjetivo para Reconfiguração de Rede de Distribuição
  • Data: 27/09/2019
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  • A reconfiguração da rede de um sistema de distribuição elétrica consiste em sua alteração topológica de operação, visando objetivos importantes como: redução de perdas, melhoria nos níveis de tensão, qualidade de energia, balanceamento de carga, entre outros.

    Este trabalho apresenta uma nova abordagem ao problema de reconfiguração de redes de distribuição: é realizado o planejamento de operação, visando obter configurações mais ramificadas para alcançar topologias mais confiáveis. Para fazer o planejamento, o Algoritmo Genético é usado. Para considerar a ramificação, tratou-se a topologia radial como uma árvore (grafo sem ciclos) e convencionou-se que a maior ramificação é aquela com menor distância do nó raiz a todos os nós folhas da rede. Em outras palavras, considerando as definições das teorias dos grafos, a árvore de menor altura. O processo utilizado permite uma melhor redistribuição de ramos, realocando barras pertencentes a grandes corredores, em seções menores. Para verificar a desenvoltura da abordagem aqui proposta, analisaram-se as principais variáveis de qualidade de topologia, tais como: perfil de tensão, perdas ativas e número de consumidores sem eletricidade em caso de falta de energia.

    O planejamento é realizado preparando a rede tanto para operação, quando é apresentado uma topologia com perfis de tensão adequados e mínimas perdas ativas, como para recomposição, quando a topologia proposta permite, em média, uma rápida recomposição do sistema na ocorrência de uma falta. Além disso, o Nondominated Sortinh Genetic Algorithms-II (NSGA-II) foi implementado para encontrar soluções que satisfaçam não apenas a minimização da altura total, mas também a minimização das perdas ativas. O Algoritmo Genético Multiobjetivo foi aplicado também para recompor os sistemas, em caso de falta única, buscando diversas soluções que minimizem as perdas resistivas e número de chaveamentos. Esta aplicação foi realizada para a escolha da melhor configuração de recomposição, analisando os custos envolvidos.

    Os resultados das simulações, aplicados em sistemas de teste de 16, 33, 84 e 136 barras, mostraram que, ao minimizar o somatório da distância entre o nó fonte e os demais nós da rede, considerando-a como uma árvore, foi possível obter maior confiabilidade no sistema.

     

  • ENIO RODRIGUES VIANA
  • Heurística de factibilização para Algoritmos Evolutivos na Reconfiguração de Redes em Sistemas de Distribuição de Energia Elétrica
  • Data: 26/09/2019
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  • A reconfiguração de sistemas de distribuição consiste na alteração da topologia da rede através do fechamento e abertura de chaves instaladas em pontos estratégicos da rede. Isolamento de faltas, minimização de perdas de potência ativa e balanceamento de cargas entre os alimentadores estão entre os principais objetivos de uma reconfiguração. Esse problema é de difícil resolução devido ao grande número de variáveis envolvidas e das restrições impostas, como o atendimento às leis de Kirchhoff, aos limites de tensão, àradialidade e ao não isolamento de carga.O problema pode ser classificado como umproblema de programação não linear inteiro misto (PNLIM) e apresenta o fenômeno de explosão combinatória. Neste trabalho é proposta uma nova abordagem para o tratamento de infactibilidade de soluções em algoritmos evolutivos que resolvem o problema de reconfiguração de sistemas de distribuição radial de energia elétrica. Os métodos aproximados são os mais comuns quando se lida com o problema de reconfiguração de sistemas de energia elétrica. Destes, os Algoritmos Evolutivos (AE’s) são os mais aplicados e os que apresentaram as melhores soluções. Porém, quando se lida com sistemas de grande porte, há significativa instabilidade na qualidade das soluções encontradas pelo AE. Uma possível causa desta instabilidade se deve ao fato de que, quando se lida com sistemas grande porte, muitas soluções infactíveis são geradas ao longo da busca. Assim, o algoritmo leva muitas gerações para conseguir encontrar soluções factíveis e somente a partir daí, é que o processo de otimização destas realmente ocorre. Porém, mesmo após muitas iterações, não há qualquer garantia que exista ao final da busca qualquer solução factível, principalmente quando se lida com sistemas complexos. Diante desta grave limitação dos AE, propôs-se neste trabalho uma heurística de factibilização para indivíduos da população de AE’s com intuito de garantir estabilidade às soluções dadas pelo AE e também para assegurar que, ao final do processo de busca ou a cada geração deste, todas as soluções da população do AE sejam factíveis. Um Algoritmo Genético simples foi utilizado para minimização das perdas de potência ativa, enquanto que o algoritmo NSGA-II foi empregado na otimização de dois objetivos: redução do número de manobras e redução das perdas de potência ativa. Ao serem realizados experimentos computacionais em sistemas de pequeno, médio e grande porte verificou-se que o método proposto pôde encontrar menores perdas de potência média para os sistemas de pequeno e médio porte. Obteve ainda a menor perda de potência mínima em todos os cenários. Graças ao baixo esforço computacional que o método como um todo demanda, pode-se admitir ainda a sua utilização em tempo real.
  • SAMUEL NOGUEIRA FIGUEIREDO
  • TÉCNICA DE MPPT HÍBRIDA APLICADA EM UM SISTEMA FOTOVOLTAICO SOB CONDIÇÕES DE SOMBREAMENTO UNIFORME E PARCIAL
  • Orientador : RANOYCA NAYANA ALENCAR LEAO E SILVA AQUINO
  • Data: 16/09/2019
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  • Segundo a Empresa de Pesquisa Energética (EPE), a fonte de geração de energia elétrica que apresentou maior crescimento percentual de 2017 para 2018 foi a solar fotovoltaica que obteve 316,1 % de aumento no período de um ano. Apesar do evidente crescimento, os módulos fotovoltaicos apresentam níveis baixos de eficiência e possuem alta dependência das condições ambientais, como irradiação solar e temperatura. Isto posto, o arranjo fotovoltaico deve operar sempre no ponto de máxima potência global (GMPP) para que seja aproveitado o máximo da energia gerada. Nesse contexto, algumas técnicas clássicas atingem esse objetivo de maneira satisfatória em condições de sombreamento uniforme. Entretanto, as condições ambientais variam durante o dia e esses métodos não conseguem extrair a maior potência disponível em condições de sombreamento parcial. O presente trabalho tem como objetivo propor uma técnica de rastreamento do ponto de máxima potência (MPPT) híbrida que utiliza uma combinação dos métodos Otimização por Enxame de Partículas (PSO) e Perturba e Observa (P&O), aplicada em sistemas fotovoltaicos sob condições de sombreamento uniforme e parcial. O sistema fotovoltaico foi modelado nos softwares MATLAB® e PSIM®. A técnica de MPPT proposta é comparada com as técnicas P&O clássica, PSO padrão e uma híbrida P&O-PSO. Os resultados de simulação mostraram que o algoritmo híbrido proposto consegue rastrear o GMPP em condições de sombreamento uniforme e parcial e apresentou maior exatidão (justificado pela eficiência de simulação acima de 99 %) e precisão (evidenciado pelo baixo desvio padrão). O tempo de rastreamento é 50 % menor que na técnica PSO padrão. Além disso, o método proposto consegue extrair 0,3 % a mais de energia elétrica do sistema fotovoltaico em comparação com o híbrido P&O-PSO. 

  • SÉRGIO PAULO MELO DE SOUZA
  • PREDIÇÃO DE SÉRIES TEMPORAIS PARA PLANEJAMENTO ENERGÉTICO UTILIZANDO REDES NEURAIS.
  • Orientador : JOSE MARIA PIRES DE MENEZES JUNIOR
  • Data: 16/01/2019
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  • A predição de informações futuras consiste numa tarefa complexa, porém necessária em diversos
    setores da economia. Atualmente diversas pesquisas relacionadas a tarefa de predição utilizando
    redes neurais tem sido desenvolvidas. O resultado da aplicação de redes neurais nessa tarefa tem
    sido promissor, com destaque para as arquiteturas NARX e ELM que são mais recentes. Neste
    trabalho, aplicou-se as redes neurais FTDNN, NARX, ELM e NARX-ELM na predição de séries
    temporais importantes para o planejamento energético do Sistema Interligado Nacional (SIN).
    Utilizou-se uma adaptação do método de busca em grade para otimizar os hiperparâmetros de
    cada rede e encontrar a configuração ótima das mesmas. Em seguida, avaliou-se o desempenho
    dessas redes na predição recursiva de séries temporais de nível a montante e vazões afluentes
    das usinas hidrelétricas de Boa Esperança e Sobradinho. Portanto, este trabalho teve como
    objetivo otimizar diversas arquiteturas neurais através de métodos de busca de hiperparâmetros e
    comparar o desempenho na predição dessas séries temporais.

2018
Descrição
  • RENATA DE OLIVEIRA LIMA
  • CONTROLE MPPT HIBRIDO APLICADO A UM MICRO INVERSOR FLYBACK CONECTADO A REDE
  • Data: 14/12/2018
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  • Os microinversores para painéis fotovoltaicos são capazes de transformar a energia con-tinua dos painéis fotovoltaicos em alternada com um valor de tensão nominal igual ao de fornecimento. Esta tecnologia está sendo cada vez mais aprimorada e um dos pontos a serem explorados é o rastreamento do máximo ponto de potência-MPPT para maxi-mizar a potência dos painéis.
    Portanto, este trabalho propõe um algoritmo MPPT híbrido com tamanho de passo va-riável baseado nos métodos convencionais Perturba e Observa (P&O) e Condutância Incremental (CI). O método proposto é comparado com os métodos convencionais e com alguns métodos expostos na literatura. Os resultados simulados e experimentais do algoritmo proposto aplicado a um painel fotovoltaico implantado a um microinversor flyback conectado à rede mostram alta eficiência no rastreamento de energia, resposta rápida e estável para diferentes condições de irradiação e temperatura.

  • IGOR SOARES BRASIL
  • ESTIMAÇÃO DE CURVAS DE POTÊNCIA DE AEROGERADORES USANDO O MODELO FUZZY TAKAGI-SUGENO-KANG
  • Data: 14/12/2018
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  • RESUMO
    A curva de potência de um aerogerador é a representação teórica da relação entre velocidade
    do vento e potência elétrica gerada. A estimação ou obtenção de curvas de potência a partir
    de dados medidos é fundamental para predição de potência elétrica gerada por um aerogerador
    isolado ou por um parque eólico como um todo. Em geral, curvas de potência são usadas
    para dimensionamento do aerogerador ou do parque eólico e também no monitoramento da
    condição de operação dos aerogeradores. Costuma-se utilizar modelos de regressão polinomial
    para estimação da curva de potência, mas há também soluções baseadas em outros modelos não
    lineares, tais como redes neurais artificiais e modelos logísticos cujos parâmetros são estimados
    via algoritmos de otimização meta-heurísticas. Nesta dissertação, contudo, é introduzida uma
    solução alternativa baseada no sistema de inferência fuzzy de Takagi-Sugeno-Kang (TSK). A
    principal vantagem da abordagem proposta está em sua simplicidade e adequação ao problema
    de interesse. As funções de saída das regras do modelo TSK são lineares (mais exatamente
    equações da reta), cujos os parâmetros são estimados pelo método dos mínimos quadrados
    ordinário (MQO). A fim de lidar com a presença de outliers nos dados, o modelo TSK proposto
    é estendido pela substituição do método MQO por estimadores-M, que é um arcabouço de
    estimação robusta de parâmetros. A metodologia proposta é comparada com o estado da arte
    em estimação da curva de potência de aerogeradores e os resultados indicam um desempenho
    consistente da metodologia proposta em relação aos métodos avaliados.

  • JUAN DE AGUIAR GONÇALVES
  • ALGORITMO HÍBRIDO PARA PRÉ-PROCESSAMENTO E AGRUPAMENTO DE CURVAS DE CARGA
  • Data: 12/12/2018
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  • Resumo: Previsões de carga são realizadas em função de valores passados, porém a presença de falhas e outliers, podem influenciar seu resultado. Os dados de carga possuem perfis típicos, tornando fundamental a separação dos mesmos em grupos, conforme seus perfis. Sendo assim, para uma previsão de carga satisfatória, a mesma deve ser precedida por filtragem e agrupamento do banco de dados. Essa pesquisa propõe um algoritmo de pré-processamento de curvas de carga, de um transformador de extra alta tensão instalado em uma subestação, suscetível à intempéries e peculiaridades do sistema elétrico. A primeira etapa do algoritmo, refere-se à filtragem dos dados, através de um processo iterativo, utilizando filtro de hampel, para correção das curvas de carga e pesquisa de defeitos remanescentes, empregando o sinal do detalhe oriundo do banco de filtros com Transformada Wavelet Discreta (TDW). Na segunda etapa, associada ao agrupamento, um processo iterativo realizou a redução das curvas de carga, através do sinal de aproximação do banco de filtros TDW, nos seus diversos níveis, seguido do agrupamento das mesmas curvas, aplicando o algoritmo k-means. Destacam-se os resultados de filtragem satisfatório com correções otimizadas, além do que o número curvas excluídas indicou anormalidades no sistema de medição. Os resultados mostraram que agrupamento resultante representa curvas de carga com tipologias bem definidas, associadas aos dias das semana, classe de carga, meses do ano e estações climáticas, apesar do referido agrupamento ter sido realizado sem supervisão, ou qualquer informação prévia fornecida ao algoritmo.

  • STÊNIO DE SOUSA COELHO
  • APLICAÇÃO DE CONTROLADORES PID MULTIVARIÁVEIS EM SISTEMAS COM ACOPLAMENTO ENTRE AS MALHAS
  • Orientador : OTACILIO DA MOTA ALMEIDA
  • Data: 11/12/2018
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  • Neste trabalho foram comparados dois conceitos de desenvolvimento de controladores PID aplicáveis para grande número de processos industriais com interação entre malhas: o método de sintonia de controladores PID sequencial e o método IMC multivariável. Apesar de os precursores de ambas as técnicas serem bastante difundidas no ambiente industrial para controle de sistemas do tipo SISO, tais métodos de controle monovariáveis não são capazes de atuar com eficiência em processos do tipo MIMO. Portanto, o desenvolvimento de uma matriz de desacoplamento e sua adição ao sistema mutivariável faz-se necessária para o controle de processos com acoplamento entre as malhas a partir de estruturas de controle monovariáveis, atuando de modo a minimizar (ou até mesmo eliminar) a interação proporcionada pelos elementos de fora da diagonal principal da matriz de transferência do processo. A eficácia das técnicas de controle e desacoplamento de sistemas multivariáveis apresentadas neste trabalho foi avaliada em dois processos, sendo um deles simulado (coluna de destilação de Wood e Berry) e o outro uma planta real de tanques acoplados com forte interação entre as malhas. Foram calculadas as matrizes de desacoplamento simplificado para os sistemas, comparando-se as respostas dos processos frente às ações dos controladores sintonizados pelos métodos sequencial, IMC multivariável, método de Aström e IMC monovariável.

  • FILIPE BISPO LIMA
  • Proteção Elétrica Conforme a Norma IEC 61850 e Análise da Seletividade Lógica que Utiliza um Tráfego GOOSE Gerenciado por Sistema Fuzzy
  • Orientador : JOSE MEDEIROS DE ARAUJO JUNIOR
  • Data: 10/12/2018
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  • Os Sistemas de Automação de Subestações (SAS) atuais, baseados na tecnologia dos
    IEDs (Intelligent Electronic Devices), favorecem a interoperabilidade entre equipamentos de
    diferentes fabricantes em conformidade com a norma IEC (International Electrotechnical
    Commission) 61850. A comunicação entre os dispositivos dos sistemas PAC (Proteção
    Automação e Controle) das subestações, antes realizada através de conexões elétricas entre
    entradas e saídas binárias de equipamentos, começa a utilizar um meio digital para a troca de
    informações através das mensagens GOOSE (Generic Oriented Object Substation Event). As
    mensagens GOOSE são utilizadas, por exemplo, para enviar informações sobre a atuação dos
    relés de proteção (substituindo os contatos elétricos). Já as mensagens SMV (Sampled Mensured
    Value) enviam informações de corrente e tensão elétrica do sistema, em formato digital, através
    da rede ethernet (substituindo os sinais analógicos convencionais). Essa Dissertação aborda
    conceitos relevantes sobre os Sistemas de Proteção das Subestações modernas, que trabalham em
    conformidade com a norma IEC 61850. São realizados testes do tempo de atuação para os relés
    de proteção das principais funções, a saber: sobrecorrente temporizada não-direcional (50/51),
    sobrecorrente direcional (67), diferencial de transformador (87) e de distância (21). Os tempos de
    atuação dos disjuntores para as interfaces de disparo por relé auxiliar e pacote GOOSE são
    comparados, sendo confirmado o benefício da redução do tempo de disparo devido ao uso do
    padrão IEC 61850 nas subestações. São estabelecidos conceitos sobre as mensagens SMV,
    utilizadas na digitalização dos parâmetros elétricos das Subestações para diminuir a dependência
    dos condutores de cobre nos equipamentos de medição. Adicionalmente, é proposto um novo
    algoritmo de repetição dos pacotes GOOSE baseado na lógica Fuzzy e através do interpretador
    Scapy para Python, de modo a atender os arranjos com relés digitais de proteção em seletividade
    lógica radial. Os pacotes ethernet GOOSE dos IEDs imediatamente a jusante são gerados de
    acordo com a corrente elétrica circulante e o tipo de curva protetiva associada aos IEDs
    imediatamente a montante. Os resultados demonstram redução média de até 400 ms no tempo de
    eliminação das faltas, pelo uso do algoritmo de repetição GOOSE baseado na Lógica Fuzzy.

  • FABRÍCIO HIGO MONTURIL DE MORAIS
  • DESEMPENHO OPERACIONAL DE SISTEMAS FOTOVOLTAICOS INSTALADOS EM INSTITUIÇÕES DE ENSINO MULTICAMPI
  • Orientador : FABIO ROCHA BARBOSA
  • Data: 19/11/2018
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  • Em fevereiro de 2015, foi publicada a Portaria nº 23/2015 do Ministério de Planejamento, Orçamento e Gestão que estabelece boas práticas de gestão e uso de energia elétrica e água nos órgãos e entidades da Administração Pública Federal direta, autárquica, como a utilização de módulos fotovoltaicos, de modo a proporcionar economia no consumo anual de energia elétrica da edificação. Por outro lado, em se tratando do universo das instituições de ensino, de acordo com o Ministério da Educação e Cultura, as mesmas devem constituir-se como espaços educadores sustentáveis modernizando as edificações para o uso eficiente dos insumos e redução dos impactos ambientais. Ademais, é possível perceber um aumento na quantidade de sistemas fotovoltaicos instalados no estado do Piauí e uma crescente utilização desta fonte no âmbito das instituições de ensino. Assim surgiram os seguintes questionamentos norteadores desta pesquisa: Como se dá o desempenho operacional de sistemas fotovoltaicos instalados em instituições de ensino multicampi no estado do Piauí? A análise de desempenho operacional pode ser feita com precisão se forem utilizados dados de irradiação solar provenientes de outras fontes que não as sugeridas pelas normas? É possível analisar possibilidades de replicação de sistemas fotovoltaicos nas instituições de ensino multicampi, estimando a energia a ser produzida através da metodologia tradicional de cálculo com melhor exatidão que softwares dedicados utilizando tais dados de irradiação? Quais benefícios a replicação de sistemas fotovoltaicos trará para as instituições? Nesse contexto, esta pesquisa tem como objetivo Geral fornecer subsídios para os gestores de instituições de ensino de caráter multicampi analisarem a viabilidade técnico-econômica da replicação de sistemas fotovoltaicos, de modo a evitar grandes margens de erros nas estimativas de geração de energia elétrica. Através da análise do Sistema IFPI-FLORIANO, objeto de estudo desta pesquisa, foi verificado que os sistemas fotovoltaicos instalados em instituições de ensino podem apresentar excelentes desempenhos devido ao grande potencial para a utilização desta fonte no estado. O sistema teve uma produtividade de 1.493,12 kWh/kWp, um Fator de Capacidade de 17,04% e uma Taxa de Desempenho de 97,75%. Verificou-se também que é possível analisar o desempenho operacional e estimar a energia a ser produzida pelo sistema com precisão, utilizando apenas os dados de radiação solar global coletados através das estações meteorológica do Instituto Nacional de Meteorologia, de modo a se utilizar estes dados em análises de viabilidade técnico-econômica como instrumentos de tomada de decisão para a instalação e replicação de sistemas fotovoltaicos. Por fim, a replicação do sistema fotovoltaico em instituições de ensino multicampi trará como benefício principal uma economia anual de cerca de 59% no consumo de energia elétrica, o que pode ser investido em outros setores prioritários da instituição. Ademais, tendo em vista a atividade fim das instituições de ensino, a instalação do sistema fotovoltaico e a replicação do sistema trará benefícios além da redução do consumo de energia elétrica, ao ser utilizado nas atividades de ensino, pesquisa e extensão.

  • GIELSON VITOR OLIVEIRA VERAS
  • Diagnóstico do Óleo de Transformador de Potência Através da Análise de Gases Dissolvidos Utilizando Redes Neurais Artificiais
  • Orientador : LUIS GUSTAVO MOTA SOUZA
  • Data: 17/10/2018
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  • Este trabalho tem como objetivo aplicar Redes Neurais Artificiais (RNAs) para obter o diagnóstico da qualidade do óleo isolante de transformadores de potência a partir das concentrações de gases dissolvidos neste óleo. Tal diagnóstico é tradicionalmente obtido a partir da análise das propriedades físico-químicas do liquido, enquanto a concentração dos gases é utilizada para detectar as ocorrências de falhas incipientes no transformador. No entanto, existe uma dualidade entre essas duas características (BARBOSA, 2013). Análises de Óleo realizadas por mais de trinta anos em mais de 150 Transformadores de Potência do Brasil foram usadas para implementar e testar a ferramenta proposta. O objetivo principal é permitir um planejamento correto da manutenção de transformadores com menor custo, uma vez que apenas com a análise dos gases dissolvidos é possível inferir sobre a qualidade do óleo e a ocorrência de falhas. Quatro RNAs são testadas para realizar essa tarefa: Perceptron Multi Camadas, ou do inglês Multilayer Perceptron (MLP), Rede Função de Base Radial, ou do inglês Radial Basis Function (RBF), Rede Máquina de Aprendizado Extremo, ou do inglês Extreme Learning Machine (ELM), Rede Mapa Auto Organizável ou do inglês Self Organizated Map (SOM) e Rede Mapa Auto Organizável com K Vencedores, ou do inglês K-Winners Self Organizated Map (KSOM) . O desempenho das RNAs foi analisado e comparado entre elas e entre os métodos tradicionais de diagnósticos de óleo. Os resultados mostraram que a ferramenta proposta foi mais próspera que os métodos tradicionais de avaliação de óleo de transformadores.

  • ABRAÃO GALENO DA COSTA MENEZES
  • ÁRVORES DE DECISÃO PARA DIAGNÓSTICO DE FALHAS INCIPIENTES EM TRANSFORMADORES DE POTÊNCIA: NOVAS PERSPECTIVAS E REVISÃO DO TRIÂNGULO DE DUVAL
  • Orientador : OTACILIO DA MOTA ALMEIDA
  • Data: 23/08/2018
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  • O diagnóstico de falhas incipientes em transformadores de força, com base na análise dos gases
    dissolvidos no óleo isolante, é o método mais utilizado em ocasiões que envolvam manutenções
    preventivas, preditivas ou corretivas no equipamento. É essencial garantir a operação contínua
    do transformador de força e evitar possíveis falhas que possam ocorrer devido ao seu ciclo de
    vida natural ou arranjo elétrico a que são submetidos. Atualmente, o método do triângulo de
    Duval é uma das técnicas tradicionais mais utilizadas na Análise de Gases Dissolvidos(DGA,
    do Ingles Dissolved Gas Analysis), porém, esta técnica tem mostrado precisão limitada. Para
    superar os problemas de desempenho convencionais, técnicas de Inteligência Computacional
    como Redes Neurais, Sistemas Difusos e, mais recentemente, Árvores de Decisão(DT, do inglês
    Decision Tree) foram propostas como métodos para análise de gases dissolvidos. Este trabalho
    mostra que o algoritmo de Árvores de Decisão, usando a taxa de ganho como uma métrica para
    seleção de atributos, foi capaz de extrair o máximo de informação destes, e fornecer uma solução
    para casos não resolvidos usando métodos tradicionais. Mostrou-se também que os atributos
    mapeados pela árvore de decisão para classificação DGA podem inferir no tipo de falha através
    da análise de poucos gases. Finalmente, pode-se concluir que a técnica proposta desempenha um
    papel importante na melhoria da análise DGA e configura-se como uma ferramenta promissora
    utilizada isloada, ou em conjunto com as técnicas tradicionais.

  • MAX DANNYELL DE CARVALHO ALVES
  • MODULAÇÃO SHE-PWM APLICADA EM UM INVERSOR MULTINÍVEL HÍBRIDO SIMÉTRICO TRIFÁSICO DE CINCO NÍVEIS BASEADO NAS TOPOLOGIAS HALF-BRIDGE E ANPC
  • Orientador : RANOYCA NAYANA ALENCAR LEAO E SILVA AQUINO
  • Data: 13/07/2018
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  • O trabalho propõe a aplicação da modulação SHE-PWM ao Inversor Multinível Híbrido Simétrico Trifásico de Cinco Níveis baseado nas topologias Half-Bridge e ANPC proposto por Silva (2013) a fim de comparar o desempenho desta modulação frente as já aplicadas anteriormente nesta estrutura. De início é apresentada a topologia do inversor com seus possíveis estados de comutação, lógica de acionamento escolhida e detalhamento dos caminhos de corrente durante a operação do inversor. Em seguida é aplicada a estratégia de modulação SHE-PWM, apresentando-se a forma de onda desejada na saída do inversor para eliminar os harmônicos escolhidos, o cálculo dos ângulos de chaveamento pelo método de Newton-Raphson e a implementação digital da técnica usando FPGA. Foi realizado um estudo de desempenho do inversor através de simulação, na qual é analisado o conteúdo harmônico e as perdas usando um método de estimação no software PSIM. Por fim são apresentados os resultados experimentais referentes à estratégia de modulação SHE-PWM aplicada ao inversor, realizando uma análise comparativa em relação às outras duas modulações já aplicadas por Silva (2013), PD-PWM e CSV-PWM. Sendo mostradas as principais formas de onda, tais como: pulsos de acionamento dos interruptores, esforços de tensão e corrente nos interruptores, tensões de fase e de linha, bem como corrente na carga, estas relacionadas à operação do inversor com potência nominal. Para embasar a análise comparativa de desempenho da modulação em questão foram coletadas informações sobre o conteúdo harmônico e rendimento do inversor. Utilizando a modulação SHE-PWM, o conversor apresentou um melhor rendimento, superior a 96%, e com exceção do resultado obtido para o índice de modulação de 0,5, o conteúdo harmônico apresentou uma melhora para toda faixa de índices testados, sendo que para o melhor caso, índice de 0,9, a WTHD é 45% menor em relação a PD-PWM e 58% menor com relação a CSV-PWM.

SIGAA | Superintendência de Tecnologia da Informação - STI/UFPI - (86) 3215-1124 | © UFRN | sigjb03.ufpi.br.instancia1 17/11/2019 23:19