Teses - Engenharia Elétrica - FEIS

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https://hdl.handle.net/11449/77278

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Multistage planning for active distribution systems under uncertainty: a comprehensive approach
(Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2023-09-22) Marcelo, Jonathan Ayala; Mantovani, José Sanches [UNESP]; Rupolo, Diogo; Contreras, Javier
Neste trabalho propõe-se um novo modelo estocástico de dois estágios baseado em cenários para o planejamento multiestágio de sistemas ativos de distribuição de energia elétrica considerando um tratamento adequado das incertezas. O problema de planejamento é formulado como um modelo de programação quadrática inteira mista e resolvido mediante uma nova técnica matheurística que pode obter soluções de alta qualidade garantindo sua factibilidade em relação ao problema original (não linear e não convexo). Como o planejamento ótimo depende tanto da qualidade dos dados quanto da modelagem e da técnica de solução, os dados (parâmetros operacionais) e as incertezas são modeladas detalhadamente, considerando incertezas de curto e longo prazo. Propõe-se também um novo método para estimar as cargas dos veículos elétricos com base em distribuições de probabilidades. Para capturar a diversidade dos cenários de operação a partir das incertezas de demanda e recursos energéticos, preservando a transição temporal da operação do sistema (útil para a modelagem dos sistemas de armazenamento de energia elétrica), são utilizados cenários representativos de operação de duração diária e resolução horária. Para isso, é proposto um novo método para determinar cenários representativos robustos que permitem ênfase em cenários críticos, como aqueles de demandas máxima e mínima. Um grande portfólio de ações de planejamento é considerado visando obter o melhor plano de investimento com base nos recursos tecnológicos atuais, bem como investigar seus impactos na operação do sistema. Essas ações incluem repotencialização das subestações, instalação de comutadores de tap sob carga (OLTCs), sistemas de geração distribuída, sistemas de armazenamento de energia elétrica, bancos de capacitores fixos e chaveados, compensadores estáticos de reativos (SVCs), reguladores de tensão e recondutoramento. Adicionalmente, o modelo garante reduções periódicas de CO$_2$, para atender o compromisso de limitar o aquecimento global. Para ponderar adequadamente estas emissões, são contabilizadas as emissões de CO$_2$ provenientes da operação do sistema de distribuição e dos veículos a combustão, considerando a redução de emissões resultante da adoção dos veículos elétricos. Após o planejamento, a confiabilidade dos planos de investimento é analisada quantitativamente, mostrando as vantagens de considerar adequadamente as incertezas no processamento dos dados. Para demonstrar a eficácia do modelo proposto, são realizados testes em um sistema de distribuição de 69 nós e em um sistema real de 135 nós, considerando três estudos de casos com diferentes tratamentos de incerteza e diferentes seleções de cenários representativos.
Metodologia para solução do problema de planejamento do sistema de proteção e controle em sistemas de distribuição de energia elétrica com geração distribuída renovável
(Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2023-08-25) Reiz, Cleberton; Boas Leite, Jônatas [UNESP]; INESC TEC - Instituto de Engenharia de Sistemas e Computadores, Tecnologia e Ciência
O planejamento do sistema de proteção tem se tornado mais complexo com a crescente integração de novas tecnologias e conceitos no sistema de distribuição de energia elétrica (SDEE), como recursos energéticos distribuídos e o conceito de redes inteligentes. Por exemplo, a integração da geração distribuída eleva as correntes de curto-circuito do sistema e pode promover o fluxo bidirecional, interferindo na coordenação e seletividade dos equipamentos que compõem o sistema de proteção. Apesar disso, a integração da geração distribuída oferece a oportunidade de reduzir o número de clientes interrompidos durante faltas por meio da operação ilhada dessas tecnologias com partes das cargas que seriam desenergizadas. Nesse sentido, a alocação otimizada dos dispositivos de controle e proteção pode melhorar os índices de qualidade, enquanto uma parametrização otimizada melhora o tempo de resposta do sistema de proteção e assegura sua adequada operação. A proposta desse trabalho é dedicada a resolução simultânea dos problemas de alocação e coordenação dos dispositivos de proteção e controle por meio de um método de otimização de dois níveis, onde os problemas supracitados são representados como tarefas de alto e baixo nível, nessa ordem. As proteções incluem relés de sobrecorrente sem e com restrição de tensão, religadores, fusíveis e relés de frequência, enquanto os componentes de controle utilizados são as chaves automáticas remotamente controladas. Em função da não linearidade dos problemas em estudo, meta-heurísticas são aplicadas para resolver apropriadamente cada caso. A abordagem é aplicada a SDEEs com geradores distribuídos incluindo geração distribuída renovável, estações de carregamento de veículos elétricos e sistemas de armazenamento de energia elétrica, buscando representar as redes modernas de distribuição e avaliar o impacto dessas tecnologias no planejamento do sistema de proteção e controle. Os resultados evidenciam as vantagens em se resolver os problemas de alocação e coordenação simultaneamente e interesse do método proposto em formar microrredes para maximizar a continuidade no fornecimento de energia do SDEE.
Implementação de um dinamômetro para avaliar a força extensora da mão
(Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2023-08-25) Santos, Elcio Alteris dos; Sanches, Marcelo Augusto Assunção [UNESP]; Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Optimal probabilistic framework for integration of high penetration of distributed energy resources in electrical distribution systems operation
(Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2023-07-28) Cordero Bautista, Luis Gustavo; Franco Baquero, John Fredy [UNESP]; Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Worldwide clean energy policies are accelerating the deployment of distributed energy resources (DERs) integration into the distribution networks aiming to zero-emission targets, system support benefits and cost-effective grid services. Although clean DERs brings opportunities to customers and utilities, they can be unpredictable due to their stochastic nature leading to an increase of the probability of thermal overloading, overvoltage and reverse power flow. Therefore, traditional distribution network operation becomes more complex due to the increasing in variability and uncertainty of high penetration of DERs. It becomes imperative then take into account its stochastic nature to optimize the use and potential value of the DERs to provide crucial statistical information and evaluate their impacts without compromising the grid operation. In this pathway, this thesis explores and develops a novel optimal probabilistic framework to cater for the uncertainties of PV generation, aggregated demand and EVs with the goal to probabilistically maximize PV generation while evaluating and reducing the probability of technical challenges such as overvoltage using confidence interval constraint. Different probabilistic techniques are implemented through this thesis such as the Monte Carlo simulation, the Point Estimate Method, the Cumulant method with probability distribution reconstruction techniques of the Central Limit Theorem and Edgeworth expansion whose statistical information is employed within the optimization process. The efficiency and accuracy of the Cumulant method with Central Limit Theorem and Edgeworth expansion, 2m+1 PEM with Central Limit Theorem and Edgeworth expansion are presented with a detailed comparison in their performances with the Monte Carlo simulation. The validation of the proposed model is carried out using the IEEE 33 bus system, IEEE 69 bus system and a real electrical distribution system 202 bus system with high penetration of PV generation and EVs. Moreover, the application of the novel optimal probabilistic framework is tested in each test system to probabilistically maximize PV generation while effectively reducing overvoltage probability. The proposed method yielded satisfactory results to probabilistically maximize PV generation in terms of higher fitting accuracy of statistical information and optimal probability distribution for voltage, current, power flow through lines, PV generation with an efficient computational processing with promising application to industries.
Planning of the distribution system operation through reconfiguration and optimal placement and sizing of distributed generation using chaotic particle swarm optimization algorithm
(Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2023-09-15) Asadpour, Seifollah; Lázaro, Rubén Augusto Romero [UNESP]; Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Nowadays, due to the increasing consumption of electricity, the need to produce and transmit electrical energy has increased. Therefore, environmental and economic issues have become more important. A lot of different works have been done to optimize the performance of power grids. One of the most important tasks is the use of energy resources in distribution networks. For many years, diesel generators (DG) have been used as auxiliary sources for power plants in the distribution network. However, in recent years, the use of renewable sources such as solar energy production sources or the photovoltaic system (PV) and wind turbines (WT) and energy storage system (ESS) is also increasing in distribution networks. With the emergence of renewable energies and their injection and their impact on distribution networks has expanded to such an extent that the past analysis methods of the power system are not fully responsive to the need for this change and transformation of electric energy distribution. Power changes in a photovoltaic and wind turbine system, which have uncertainty in the production power, cannot be predicted and is a random process. As a result, its effect on the distribution network will be random. With the increase in the number of photovoltaic systems and wind turbines, their adverse effects will also increase in the networks. If these adverse effects caused by the random process are not well controlled, the problem of power quality in the distribution network will increase. The distribution network can be used in a suitable stability mode. In this thesis, our goal is to improve the performance of distribution systems considering renewable energy along with the reconfiguration of the distribution network, which we will concentrate more on the issue of reducing power loss and improving the voltage profile considering the optimal location of distributed generation and related capacities by using MATLAB software and chaotic particle swarm optimization algorithm (CPSO) on IEEE 33, IEEE 69-bus, 136-bus, and 415-bus systems.
Uso de baropodômetros e inteligência artificial para separação de grau de escoliose
(Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2023-05-18) Costa, Andressa Helena Melo; Sanches, Marcelo Augusto Assunção [UNESP]; Universidade Estadual Paulista (Unesp)
O presente trabalho tem como objetivo principal desenvolver um método de diagnóstico e classificação de escoliose idiopática (EI) para diferentes graus, utilizando dados baropodométricos e Deep Learning. A Escoliose Idiopática é uma deformação tridimensional da coluna vertebral, cuja deformidade é classificada através do grau de curvatura da coluna e considera-se o diagnóstico de escoliose, quando o desvio lateral é maior que 10º. O diagnóstico é concluído após o exame de Raio-X da coluna e análise de um profissional. Como alternativa ao Raio-X, recentes estudos utilizaram dados de pressão plantar, dados estabiliométricos e algoritmos de Inteligência Artificial (AI) para diagnosticar e classificar a EI. Para alcançar o objetivo principal, inicialmente realizou-se a comparação entre dois baropodômetros, o BaroScan, que é um equipamento comercial e o LiebScan. Para o primeiro teste, utilizou-se massas conhecidas. O teste mostrou que os dois equipamentos fornecem as principais variáveis necessárias à avaliação da postura corporal, apesar de existir discrepâncias entre os valores de variáveis e sub-variáveis relacionadas ao deslocamento médio-lateral e anteroposterior. O BaroScan apresentou resultados muito próximos do esperado no teste com massas fixas, ao contrário do LiebScan, que apresentou diferença entre o resultado esperado e o resultado dos testes. Além disso, implementou-se dois modelos utilizando Convolutional Neural Network (CNN). O primeiro modelo classificou os sujeitos entre “com escoliose” e “sem escoliose” (CNN-Escoliose) e segundo modelo classificou o grau de escoliose em duas faixas diferentes (CNN-Grau). O modelo CNN-Escoliose alcançou acurácia de 68,67% e o modelo CNN-Grau obteve acurácia de 87,5%. Pela primeira vez, que se tem conhecimento, pode-se classificar o grau da escoliose e classificar a escoliose utilizando o baropodômetro e técnicas de Deep Learning.
Reconfiguration of distribution networks with simultaneous allocation of distributed generation using the whale optimization algorithm
(Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2023-07-24) Mahdavi, Elham; Lázaro, Rubén Augusto Romero [UNESP]; Possagnolo, Leonardo Henrique Faria Macedo [UNESP]; Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Due to the economic interest of the reduction of the power losses and the regulatory requirements regarding voltage levels in steady state, this study offers a computational methodology to assist in the optimization of the power losses and voltage profile in steady state through the distribution network reconfiguration (DNR) and distributed generations (DGs). The power flow execution and the methods of the sophisticated optimization are able to investigate the big combinative problems required to study DNR. The optimization procedure kind utilized in the distribution network is determined based on the size of the network. Approaches that are expensive in terms of computation or prohibitive include direct approaches, but approaches that have acceptable results with less computational expense include heuristic or metaheuristic approaches. In this research, the load flow that is implemented, is the backward-forward sweep method and we intend to use IEEE 33-bus, IEEE 69-bus, 136-bus, and 415-bus systems. Therefore, we consider the simulation of all the systems according to the network layout and proper placement of DGs in the network using the whale optimization algorithm (WOA). The objective function is to reduce power losses by the DNR and the optimal location and size of DG units, but the voltage profile also improves in this problem. Due to the nonlinear, nonconvex and large nature of the problem, the WOA is used to optimize the problem under MATLAB software. The results indicate that the WOA algorithm performs better in terms of power loss reduction and voltage profile improvement when compared with other metaheuristics shown in the chapter of the tests and results.
Modelo previsor diário para cargas em diferentes níveis de desagregação baseado nas técnicas de machine learning
(Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2023-06-19) García Fernández, Leonardo Brain; Minussi, Carlos Roberto [UNESP]; Universidade Estadual Paulista (Unesp)
A previsão de carga elétrica é fundamental para o gerenciamento dos sistemas de energia, especialmente em um contexto de desregulamentação do setor. Gerenciar esses sistemas levando em consideração diferentes perspectivas, como a operação, a manutenção e o planejamento se tornam tarefas desafiadoras devido à evolução tecnológica e às demandas variáveis dos usuários. Esses desafios exigem uma abordagem complexa para garantir o fornecimento adequado de energia. Neste trabalho propõe-se o desenvolvimento de um sistema previsor flexível para cargas elétricas desagregadas no horizonte do dia seguinte via métodos de Machine Learning (ML). Por conseguinte, há necessidade da aplicação de um procedimento especializado que produza resultados satisfatórios. Neste sentido são abordadas três metodologias baseadas em dois métodos de ML, os quais se alinham às redes neurais ARTMAP Fuzzy modificada (plasticidade, estabilidade e rapidez) e às Support Vector Machine (SVM) de regressão. Portanto, a primeira proposta está desenvolvida utilizando o método SVM_ARTMAP Fuzzy (Kernel Linear, Gaussiano e Otimizado). Para a segunda, utiliza-se um modelo híbrido de treinamento em paralelo baseado no método WPT-SVM_ARTMAP Fuzzy. Finalmente a terceira, utiliza-se o método WPT-MMQ_ARTMAP Fuzzy. Essas duas últimas propostas são treinadas utilizando dados via filtro Wavelet. Para fins de comparação, implementou-se o método ARTMAP Fuzzy como o benchmark 1, adicionalmente, o método MMQ-ARTMAP Fuzzy como o benchmark 2. Nas metodologias apresentadas são consideradas o impacto da escolha dos inputs nas redes, uma modelagem matemática aplicada à tarefa de identificação de dias atípicos, por último, uma análise de correlação com dados meteorológicos. A aplicação do treinamento em paralelo e a análise dos inputs resultaram em uma melhoria significativa na capacidade preditiva da terceira metodologia, ampliando sua capacidade de generalização.
Algoritmo branch and bound para o planejamento da expansão de redes de transmissão usando modelos de programação não linear inteira mista não convexos
(Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2023-06-02) Zoppei, Reinaldo Takara; Possagnolo, Leonardo Henrique Faria Macedo [UNESP]; Universidade Estadual Paulista (Unesp)
O algoritmo branch and bound (BB) é amplamente utilizado para obter a solução global de problemas de programação linear inteira mista (PLIM). Por outro lado, quando esse algoritmo tradicional é usado diretamente para resolver problemas não convexos de programação não linear inteira mista (PNLIM), ele se torna ineficaz, principalmente devido à não linearidade e não convexidade da região factível do problema. Este trabalho apresenta as dificuldades e ineficácia do uso direto do algoritmo BB tradicional para a resolução de problemas PNLIM não convexos e propõe a formulação de um algoritmo BB eficiente para resolver esta categoria de problemas. O algoritmo BB proposto é formulado levando em consideração aspectos particulares de problemas de PNLIM não convexos, incluindo (i) como lidar com os subproblemas de programação não linear (PNL), (ii) como detectar a infactibilidade de um subproblema de PNL, (iii) como tratar a não convexidade do problema, e (iv) como definir as regras de sondagem. O algoritmo BB proposto é usado para resolver o problema de planejamento da expansão de redes de transmissão (PERT), um problema clássico de otimização de sistemas de potência, e seu desempenho é comparado com o desempenho de solucionadores comerciais de otimização para problemas de PNLIM. Os resultados obtidos para sistemas-teste com diferentes graus de complexidade indicam que o algoritmo BB proposto é eficaz para resolver o problema de PERT considerando o modelo CC com e sem considerar perdas e, também, considerando o modelo CA, apresentando desempenho igual ou melhor que os solucionadores comerciais de otimização.
Gerenciamento de capacidade nas modernas redes de distribuição de energia elétrica
(Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2023-01-26) Serrano, Hugo de Oliveira Motta; Leite, Jonatas Boas [UNESP]; Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Neste trabalho, é apresentada uma meta-heurística baseada no algoritmo GRASP juntamente com a Busca Tabu para o gerenciamento da capacidade da rede elétrica. O problema consiste na otimização da alocação e dimensionamento de geradores distribuídos e o corte de carga para minimizar as cargas de pico e melhorar a qualidade do fornecimento de energia. Utilizando ferramentas computacionais, é estudada a integração adequada de recursos energéticos distribuídos (REDs) nas redes elétricas, visando maximizar seus benefícios e a confiabilidade do sistema elétrico de distribuição. O algoritmo é aplicado em um sistema com 834 cargas, incluindo 781 na rede de baixa tensão, 53 na rede de alta tensão e 47 transformadores. Os resultados mostram a eficiência do método proposto em lidar com sistemas elétricos complexos e aprimorar o gerenciamento de energia.
Condições relaxadas para o controle chaveado com especificação da região de operação de modelos fuzzy T-S incertos utilizando otimizadores não derivativos
(Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2023-01-26) Franco Junior, Ary; Teixeira, Marcelo Carvalho Minhoto [UNESP]; Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Esta tese apresenta condições relaxadas para o projeto de controladores chaveados, para plantas não lineares com parâmetros incertos descritas exatamente através de modelos fuzzy Takagi-Sugeno (T-S), utilizando matrizes A(α) e B(α) , através da busca extremal realizada por um otimizador não derivativo. A ideia principal da estratégia de controle proposta foi mitigar a influência das incertezas na matriz de entrada B(α). Foi considerada uma região de operação para a modelagem fuzzy T-S exata da planta e o chaveamento dos ganhos do controlador é feito através de um otimizador não derivativo, visando a minimização de uma função de Lyapunov quadrática para o sistema realimentado. O conhecimento do vetor dos pesos normalizados α na modelagem fuzzy T-S da planta, que no caso depende de parâmetros incertos e não linearidades da planta, não é necessário na implementação da lei de controle chaveada proposta. O otimizador não derivativo, que é um tipo de controle extremal, é usado para buscar o máximo ou mínimo de uma função. Foi realizada uma revisão de seu funcionamento, e como exemplo de sua operação, ele foi utilizado para ser o Rastreador do Ponto de Máxima Potência (MPPT) na simulação de um sistema fotovoltaico. Outros tipos de controle por busca extremal também são brevemente descritos. A representação exata dos sistemas não lineares incertos e/ou com não linearidades é feita exatamente por modelos fuzzy T-S incertos, que possuem funções de pertinência incertas e modelos locais conhecidos. Mas, como a representação do sistema através de combinação convexa obtida é válida apenas em uma região do espaço de estados, não há garantias de que o vetor de estado do sistema permaneça nessa região. O procedimento de projeto se inicia com a inclusão de LMIs que garantam a permanência das trajetórias do sistema em uma região de operação especificada, dada uma região de condições iniciais, em três teoremas diferentes disponíveis na literatura que até então garantiam a estabilidade assintótica global do ponto de equilíbrio x = 0 do sistema fuzzy T-S. Além disso, são adicionadas LMIs que garantam uma taxa de decaimento mínima (tempo de resposta), bem como uma restrição no sinal de controle. Foram comparadas as regiões de factibilidade destes três teoremas adaptados e escolhido o que apresenta a maior região factível, para obter os ganhos do controlador. Os parâmetros do otimizador não derivativo foram então definidos e ajustados. Foram realizadas simulações numéricas para um pêndulo invertido, contendo incerteza na massa do carrinho, em quatro cenários possíveis. Em todos os casos o sistema foi controlado e se manteve dentro da região de operação especificada. As condições de projeto para os controladores chaveados utilizando otimizadores não derivativos propostos, nos casos estudados, apresentaram áreas factíveis maiores do que as obtidas para o projeto de uma classe de controladores chaveados disponível na literatura. Este fato ilustra o principal resultado desta tese, que é a relaxação das condições para o projeto de controladores chaveados utilizando otimizadores não derivativos, mitigando no projeto a influência das incertezas na matriz de entrada B(α) da planta, representada através de modelos fuzzy T-S.
Modelo preditivo PESQ-ANFIS/fuzzy c-means para avaliação de sinais de voz baseado em imagens
(Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2022-12-01) Neves, Eder Pereira; Vieira Filho, Jozue; Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Neste trabalho apresenta-se um método para fazer a predição da pontuação MOS - Mean Opinion Score para a medida objetiva intrusiva, ITU-T P.862 - PESQ utilizando uma técnica de processamento de imagem do espectro do sinal de voz. O método foi construído por meio de um processo sistemático simulado por sinais limpos e contaminados com diferentes tipos de ruídos encontrados em situações cotidianas. Cada sinal ´e convertido para o domínio da frequência, transformado em uma matriz e as bandas críticas são separadas utilizando um modelo perceptual. Em seguida, a imagem gerada é quantificada e o espectro de potência de cada pixel é convertido em um nível de cinza e analisado por meio de uma técnica baseada na matriz de coocorrência de níveis de cinza nas suas quatro principais direções, gerando os 19 fatores de Haralick. Dentre o conjunto de fatores três foram selecionados para constituir as entradas do modelo, proporcionando 969 composições para cada direção da matriz de coocorrência. A proposta utiliza uma abordagem de inferência do tipo Sugeno de primeira ordem, implementada no Sistema de Inferência Neuro Fuzzy Adaptativa - ANFIS. Comprovou-se que o desempenho preditivo está ligado à escolha de um algoritmo de fuzzificação do espaço de entrada. Desta forma, foi analisado o comportamento do particionamento Grid e os agrupamentos Subtractive e Fuzzy C-Means - FCM. Constatou-se que o algoritmo FCM proporcionou os melhores resultados para três variáveis linguísticas, sendo avaliado pelas métricas MAPE, RMSE e R2. Nas simulações ficou evidente que o modelo atua efetivamente em qualquer ambiente ruidoso, proporcionando resultados satisfatórios independente da quantidade de sinais a serem analisados.
Two-stage static output feedback controller design for linear systems under LMI pole placement and H2/Hoo guaranteed cost constraints
(Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2023-01-19) Sereni, Bruno; Assunção, Edvaldo [UNESP]; Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Neste trabalho são propostas novas condições para a síntese de controladores via realimentação estática de saída (SOF, sigla do inglês static output feedback) objetivando a estabilização de sistema lineares. Os casos de sistemas incertos lineares invariantes no tempo (LTI, do inglês linear time-invariant) e de sistemas lineares com parâmetro variante no tempo (LPV, do inglês linear parameter-varying) são abordados no contexto de controle robusto e de controle gain-scheduling (GS), respectivamente. A síntese dos controladores SOF é baseada no método dos dois estágios, no qual uma matriz de ganhos de realimentação de estado é preliminarmente projetada, e então utilizada como parâmetro de entrada para o segundo estágio, no qual o controlador estabilizante SOF pode ser obtido. As condições de projeto propostas são dadas em termos de desigualdades matriciais lineares (LMI, do inglês linear matrix inequalities) suficientes, as quais são obtidas considerando a imposição de restrições adicionais para obtenção de garantias para uma performance de transitório adequada, impondo um limitante inferior para a taxa de decaimento do sistema em malha fechada e também um comportamento oscilatório mais amortecido. Tais requisitos de controle adicionais são impostos a partir da consideração de restrições LMI para a alocação de polos, projetadas baseadas no conceito da D-estabilidade de sistemas contínuos no tempo. Além disso, condições de projeto SOF são também propostas para abordar a rejeição de ruído/distúrbio por meio da minimização do custo garantido Hoo, particularmente para sistemas LPV discretos no tempo. Adicionalmente, é investigado o emprego da estratégia de controle SOF em sistemas incertos LTI com atuadores e/ou sensores com dinâmica não desprezível, e sujeitos a atraso no tempo. Para tal propósito, um modelo de sistema aumentado é obtido de forma a englobar as dinâmicas da planta, dos sensores e atuadores. O procedimento de aumento de sistema também leva em consideração o efeito dinâmico do atraso. Particularmente para este problema, considera-se o uso de funções de Lyapunov polinomiais homogêneas dependentes de parâmetros (HPPDLF, do inglês homogeneous-polynomial parameter-dependent Lyapunov functions). A rejeição de distúrbios também é tratada por meio de extensões para a minimização do custo garantido H2. Exemplos numéricos são apresentados para ilustrar o procedimento de síntese de controladores SOF proposto neste trabalho, assim como para destacar suas características e vantagens comparadas a outros trabalhos na literatura. Resultados de implementações práticas de controladores SOF projetados utilizando as estratégias propostas também são apresentados, atestando o potencial das contribuições deste trabalho para serem aplicadas a problemas de controle do mundo real.
Desenvolvimento e análise de sistemas equivalentes estáticos para o planejamento de curto prazo de sistemas de distribuição de energia elétrica de grande porte
(Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2022-10-27) Wilcamango Salas, Richard; Mantovani, José Roberto Sanches [UNESP]; Melgar Dominguez, Ozy Daniel [UNESP]; Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Os sistemas de distribuição de energia elétrica (SDEE) de grande porte, atualmente em opera-ção, apresentam alto nível de complexidade na formulação e solução de modelos matemáticos para análise e planejamento, necessitando que novas estratégias sejam desenvolvidas. Desta forma, apresenta-se uma metodologia para obter o equivalente estático para SDEEs trifásicos equilibrados, e que represente o sistema original nas simulações estáticas de planejamento de curto prazo em que é mantida a topologia da rede, fornecendo resultados com erros mínimos nas perdas ativas e reativas e magnitudes de tensão. Esta metodologia é composta por uma nova técnica de redução dos nós da rede através de sistemas equivalentes e uma ferramenta de compensação das perdas nos ramos. A técnica de redução de nós consiste em aplicar, dinami-camente ao longo das seções do SDEE, a substituição de nós e circuitos que não são de inte-resse. A ferramenta de compensação consiste em adicionar ao sistema equivalente nós que apresentam maiores índices de carregamento, o que reduz significativamente os erros nas per-das ativas e magnitudes de tensão, permitindo, finalmente, obter um SDEE equivalente defini-tivo, que pode ser utilizado como alternativa em substituição ao sistema original em aplicações de operação e planejamento de SDEEs. Como aplicação desta metodologia, apresenta-se uma estratégia para resolver o problema de planejamento de curto prazo de redes de distribuição, que é formulado um modelo de programação linear inteiro misto (PLIM) estocástico de dois estágios. No modelo de planejamento considera-se a alocação de reguladores de tensão (RT), alocação e determinação das capacidades dos bancos de capacitores (BC), alocação e determi-nação das capacidades dos pedidos de ligações de geração distribuída (GD) dos tipos eólica e fotovoltaica. A estratégia de redução da rede é testada na análise e planejamento de um SDEE de 1080 nós, em que estabelecendo um conjunto de nós candidatos, o SDEE de 1080 nós, é reduzido a um SDEE equivalente com um número mínimo preestabelecido de nós, a partir do qual a ferramenta de compensação estima uma família de SDEEs equivalentes com erros redu-zidos. Os resultados da metodologia apresentam uma redução gradual dos erros máximos nas perdas ativas obtidos com a técnica proposta na literatura e com a técnica atual, de 1,64% para 0,14% e para as magnitudes de tensão de 0,12% para 0,003%, respectivamente. As ações de planejamento, mostram que o SDEE equivalente compensado de 110-nós, que apresenta me-nores erros nas perdas ativas e magnitudes de tensão, é a alternativa de planejamento mais precisa.
Optimization models for majority logic synthesis
(Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2022-12-21) Ferraz, Evandro Catelani; Silva, Alexandre Cesar Rodrigues da [UNESP]; Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Neste trabalho apresenta-se o algoritmo 3MS (Majority Math Model Solver), utilizado para síntese de lógica de funções majoritárias com operadores de 3 ou 5 entradas. O novo algoritmo proposto recebe um vetor de números binários como entrada, representando a saída de uma tabela verdade, e retorna uma função majoritária otimizada para sua cobertura. A característica principal desta abordagem é a formulação de restrições que codificam problemas de lógica majoritária em problemas de otimização linear. O conjunto de restrições é então aplicado a um solucionador de otimização e os resultados transcritos em uma função majoritária de saída. No algoritmo 3MS, considera-se tanto o número de níveis quanto de operadores como primeiro ou segundo critérios de custo, possibilitando a escolha de qual destes critérios será priorizado. Como terceiro e quarto critérios de custo, considera-se a minimização de inversores e de literais. O desempenho do algoritmo 3MS foi avaliado a partir de uma comparação com 2 algoritmos de síntese exata para funções majoritárias com operadores de 3 e 5 entradas. Em ambas as sínteses, considera-se apenas o número de níveis e de operadores como critérios de custo. Tendo em vista que no algoritmo 3MS considera-se 2 critérios de custo adicionais, tem-se como objetivo gerar funções que também sejam exatas em relação ao número de níveis e operadores, porém possuam menos inversores e literais. Quando comparado a ambos algoritmos de síntese exata, testes mostraram que o algoritmo 3MS gerou melhores resultados para 64% de todas as 220.376 funções testadas, enquanto atingiu resultados equivalentes para as 36% restantes. O algoritmo 3MS também foi avaliado a partir de uma comparação com o benchmark EPFL (École Polytechnique Fédérale de Lausanne), sendo capaz de gerar resultados competitivos para todos os 10 circuitos que compõem o benchmark.
Proteção adaptativa em redes de distribuição modernas: proposta de um novo método para estimação das correntes de curto-circuito baseado em Lógica Fuzzy e equações analíticas genéricas
(Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2022-09-30) Barradas, Henrique Molina; Leão, Fábio Bertequini; Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Nos últimos anos houve um crescimento acentuado na inserção de Geradores Distribuídos (GDs), principalmente geradores fotovoltaicos conectados no sistema de Distribuição de Energia Elétrica (SDEE). Dentre os impactos causados devido à inserção dos GDs nos SDEE, podem-se citar alguns positivos como a melhoria do perfil de tensão e a redução das perdas elétricas do sistema em alguns casos, mas também alguns impactos negativos como o aumento dos níveis de curto-circuito e a possibilidade da inversão no sentido dos fluxos de correntes que podem causar problemas na coordenação e seletividade da proteção. Dentre as soluções propostas na literatura, a proteção adaptativa é uma das mais interessantes devido à possibilidade de adaptação do sistema de proteção às diferentes condições do SDEE em termos de topologia, cargas e inserção de GDs. Para tanto, é necessário que o estado do SDEE seja obtido em situações em que a condição de topologia, cargas e gerações são suficientes para alterar os níveis e sentidos dos curtos-circuitos nos alimentadores necessitando que os parâmetros da proteção sejam atualizados para garantir a atuação dos dispositivos de proteção de forma coordenada e seletiva. Nesta tese é proposto um método para estimar de forma online as correntes de curto-circuito em SDEE considerando a inserção de GDs e adaptar a proteção existente. O método é baseado na primeira (PLK) e segunda (SLK) Leis de Kirchhoff e em Lógica Fuzzy (LF). O método proposto é capaz de obter as correntes de curto-circuito que circulam nos alimentadores do SDEE utilizando dados pré-falta e os parâmetros elétricos da rede, possibilitando a adaptação da proteção antes que o curto-circuito ocorra. Os resultados demonstram que o método desenvolvido é eficaz tanto para estimar a corrente injetada pelos GDs quanto para obtenção da variação da corrente de curto-circuito dos alimentadores do SDEE. A partir dos resultados obtidos por meio de simulações realizadas no DIGSILENT, observam-se erros absolutos inferiores a 60 ampéres no pior caso. Portanto os resultados demonstram uma perspectiva confiante na utilização do método proposto para a adaptação da proteção de SDEE modernos.
Desligamento ótimo de linhas de transmissão considerando contingências N–1
(Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2022-09-16) Sanches, Aline de Paula; Lazaro, Ruben Augusto Romero [UNESP]; Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Com o crescimento da população e o avanço da tecnologia houve um grande aumento no consumo de energia elétrica. Dessa forma os sistemas elétricos passaram a operar com altos níveis de carregamento, levando a problemas como sobrecargas em linhas de transmissão e violações de limites da magnitude de tensão. Um sistema de transmissão muito carregado pode limitar a geração em unidades mais econômicas, levando à necessidade de despachar unidades geradoras com custos mais elevados, resultando em ineficiência do mercado. Neste contexto, neste trabalho será abordado o problema de desligamento ótimo de linhas de transmissão (DOLT) para otimizar o custo de operação de um sistema elétrico. Assim, o primeiro tópico abordado na pesquisa consiste em desenvolver uma estratégia para reduzir o número de linhas candidatas ao desligamento, de forma a reduzir o esforço computacional para resolver o problema de DOLT mantendo a qualidade da solução. Outro tópico abordado foi desenvolver um modelo matemático que encontre uma topologia ótima considerando restrições de segurança do tipo N–1 para linhas de transmissão. A topologia de operação do sistema de transmissão deve manter pelo menos o nível de segurança da rede sem desligamento de linhas e atingir melhores custos de operação com o DOLT. Na formulação desses problemas foram utilizados modelos de programação linear inteira mista e formulações disjuntivas considerando a operação DC do sistema. Os modelos matemáticos foram implementados na linguagem de modelagem matemática AMPL e resolvidos com o solver comercial CPLEX. Testes foram realizados no sistema IEEE de 24 barras, sistema sul brasileiro de 41 barras e sistema colombiano de 92 barras. Os resultados obtidos mostram que a proposta de redução do número de linhas candidatas ao desligamento no problema de DOLT foi capaz de fornecer soluções com qualidade próxima às soluções obtidas sem considerar redução. Com relação ao tópico de DOLT considerando segurança N–1 para linhas de transmissão, foram obtidas soluções que mantém ou melhoram o nível de segurança da rede e apresentam melhores custos de operação.
Optimization in ultrasonic imaging systems: Use of metaheuristics to design sparse arrays and a heuristic to create an acquisiton system
(Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2022-09-02) Souza, Júlio Cesar Eduardo de; Higuti, Ricardo Tokio [UNESP]; Martinez-Graullera, Oscar [UNESP]; Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Ultrasonic images have an important contribution to medical diagnosis and nondestructive testing. One strategy to generate an image is to use an array, which is a transducer composed of a set of piezoelectric elements, that emits several wavefronts and samples the reflected waves. An important physical characteristic of arrays is their dimension. The wider the array extension, the better the lateral resolution of the generated image will be. Additionally, a construction recommendation for arrays is that the centre of their elements must be spaced by a distance (pitch) less or equal to 0.5λ, where λ is the generated wavelength by the transducer. Thus, the images generated by these arrays do not present artefacts caused by the grating lobes. The recommendation for using arrays is that it has to be the wider array possible, respecting the pitch recommendation. However, the data volume, resource, and manufacturing cost proportionally increase as the number of elements in the array rises, which might be impractical to use this array depending on the application. This thesis investigates techniques to reduce the use of resources in ultrasonic systems aiming to achieve images with high lateral resolution and mitigate any disadvantages. In the first part of this thesis, the linear sparse arrays, which are arrays that pitch higher than 0.5λ are studied. A new strategy to design these arrays is proposed, where a new mathematical codification for sparse arrays and fitness function based on the equation of energy and entropy of the PSFs (Point Spread Function) are presented. Subsequently, stochastic optimization algorithms are used to design sparse configurations. The proposed fitness function was compared with the most used fitness function in the literature based on the radiation pattern. The sparse arrays found using the proposed fitness function generated images with a balance between contrast and lateral resolution. Moreover, it was noticed that the fitness function proposed in the literature has inconsistencies when evaluating sparse array configurations which do not happen with the proposed fitness function. Next, a new data acquisition strategy for synthetic aperture for two-dimensional arrays that are not in a grid is proposed. This strategy is based on analyzing the projections of the elements of the coarray and keeping only the combinations of emitter and receiver elements that are most important for image generation. Consequently, the number of acquisitions and data volume of sparse two-dimensional apertures, whose elements are not positioned in a grid, is reduced, as well as the image generation time. The results indicate that it is possible to reduce the number of acquiring signals without compromising the quality of the ultrasonic image generated. In addition, two figures of merit based on the spatial distribution of the elements were used to evaluate sparse 2D arrays. A study of these parameters and how they influence the energy irradiated by arrays is done, and a fitness function is created. Then, a strategy to design a sparse 2D array is proposed using the simulated annealing algorithm. The radiation pattern analysis of the sparse arrays obtained from the search algorithm shown that the aperture generated images with high lateral resolution and low artefact intensities. The radiation pattern analysis of the sparse arrays obtained from the search algorithm showed that the aperture generated images with high lateral resolution and low artefact intensities. This thesis has three main contributions to ultrasonic systems that reduce manufacturing and computational costs.
Projeto de controladores robustos chaveados para sistemas não lineares baseados na decomposição em soma de quadrados considerando a saturação dos atuadores
(Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2022-08-05) Ramos, Igor Thiago Minari; Teixeira, Marcelo Carvalho Minhoto; Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Neste trabalho são propostos novos métodos de projeto de controladores robustos chaveados para uma classe de sistemas não lineares descrita por modelos fuzzy polinomiais considerando funções de pertinência desconhecidas. Inicialmente é apresentada uma revisão sobre os modelos fuzzy Takagi-Sugeno (TS) e polinomiais, descrevendo uma comparação entre algumas metodologias de projeto dos controladores chaveados robustos para sistemas não lineares descritos por esses modelos. As análises da estabilidade e estabilização de sistemas não lineares descritos através de modelos fuzzy polinomiais são realizadas considerando uma candidata à função de Lyapunov polinomial e as restrições são descritas através da decomposição em soma de quadrados (do inglês, Sum of Squares - SOS). Os resultados obtidos utilizando esta metodologia são menos conservadores e apresentam uma região de factibilidade maior do que os modelos fuzzy TS com as restrições descritas através de desigualdades matriciais lineares (do inglês, Linear Matrix Inequalities - LMIs). Podemos observar que os modelos fuzzy polinomiais e as restrições de projeto descritas em SOS são uma extensão, respectivamente, dos modelos fuzzy TS e das restrições descritas em LMIs. A primeira metodologia proposta teve como objetivo minimizar um limitante superior de um índice quadrático (custo garantido) baseado na saída e no sinal de controle do sistema. A minimização do custo garantido pode assegurar que a resposta do sistema seja rápida, sem muitas oscilações e com um sinal de controle adequado para a implementação dos controladores. A seguir, considerando que atualmente muitos controladores são implementados através de hardwares, foram propostos projetos de controladores robustos chaveados para sistemas não lineares descritos por modelos fuzzy baseado em SOS, cujos controladores não são compostos por funções complexas dependentes das variáveis de estados. Desta forma, tem-se a redução da complexidade na implementação dos controladores. Além disso, pode-se observar que muitos sistemas estão sujeitos a distúrbios ou incertezas no sinal de controle e a saturação dos atuadores. Dessa forma, foram propostos procedimentos para o projeto de controladores robustos chaveados que consideram estes requisitos. Através dos resultados obtidos das análises teóricas e exemplos numéricos, foi possível mostrar as vantagens das metodologias propostas.
Restauração de redes de distribuição utilizando algoritmos de busca em vizinhança variável
(Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2022-09-08) Puerta, Gabriel Figueiredo; Lázaro, Rubén Augusto Romero [UNESP]; Possagnolo, Leonardo Henrique Faria Macedo [UNESP]; Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Neste trabalho são apresentadas três métodos especializados na resolução do problema de restauração de sistemas de distribuição de energia elétrica (PRSDEE). O principal objetivo do problema é a elaboração de uma estratégia que consiga restaurar o maior montante possível de carga que foi afetada pela falta ao mesmo tempo que altere minimamente a topologia do sistema de distribuição. A primeira metodologia proposta no trabalho é um modelo de programação linear inteira-mista (PLIM). A segunda metodologia é um algoritmo baseado na meta-heurística de busca em vizinhança variável (VNS), que possui a vantagem de resolver o problema de restauração como se fosse um problema de reconfiguração. A terceira metodologia proposta é um algoritmo matheurístico híbrido com base no modelo de PLIM e que conta com uma busca em vizinhança variável similar à da meta-heurística VNS. Na literatura do problema de restauração não é possível encontrar abordagens com algoritmos matheurísticos. Os resultados são divididos em três casos de estudos. O primeiro é composto pela simulação de faltas únicas em um sistema de distribuição radial de 53 barras. No segundo caso de estudo são simuladas faltas únicas em um sistema de distribuição de 417 barras. O terceiro caso de estudo incorpora dois testes específicos: faltas múltiplas e contingências em sistemas com presença de geração distribuída. As três metodologias são comparadas com um modelo de programação cônica de segunda ordem inteira-mista (PCSOIM) já conhecido na literatura e os resultados obtidos qualificam a robustez e eficácia dos algoritmos propostos, principalmente o algoritmo matheurístico.

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