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O crescente consumo de energia proveniente de fontes não renováveis e finitas vem incentivando o avanço no desenvolvimento e utilização de novas opções de geração de energia. Estas opções, quando incorporadas ao sistema atual de geração e distribuição de energia elétrica, devem incluir novas exigências do sistema de comunicação motivando o desenvolvimento de redes elétricas inteligentes ou Smart Grid (SG). O presente documento propõe um método para otimização de uma rede de topologia em malha com enlaces em fibra óptica. Essa otimização é alcançada através de alterações das conexões físicas da rede em conjunto com uma gerência reativa inteligente. The increasing consumption of energy from nonrenewable and finite sources is encouraging the advance of development and use of new energy generation options. These options, when incorporated into the current electricity generation and distribution system, should demand new requirements from the communication system, motivating the development of Smart grid. This document proposes a method to improve and optimize the network or grid access, built with optic fiber and mesh topology, through the handling of physical connections in the network and a smart reactive management.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) Fundação Araucária de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico do Paraná Este trabalho tem como proposta a síntese de controladores aplicando um Algoritmo Genético, cuja função objetivo é minimizar a entropia do erro. Recentes estudos demonstram que métodos utilizados em sistemas que utilizam o erro quadrático médio para estimativa de erros não apresentam desempenho satisfatório se tratando de sinais não-gaussianos e não-lineares, assim foi necessária a busca de novas alternativas para resolução de problemas mais complexos. O método de minimização de entropia do erro vem sendo utilizado em pesquisas e apresentando desempenho satisfatório nesta área. Os controladores utilizados são dados na forma de função de transferência e buscou-se pela sintonização dos parâmetros do algoritmo genético em busca de melhor performance para o controlador gerado. Para testes foram feitas simulações utilizando o software MATLAB e a validação foi realizada em uma planta torcional com MATLAB/Simulink. Também é apresentada uma comparação com o método do erro quadrático médio. Resultados satisfatórios foram encontrados para ambos os métodos, porém, notou-se maior tempo de execução para a minimização de entropia devido a maior complexidade de sua função, que utiliza técnicas de janelamento de Parzen para estimar a função densidade de probabilidade do erro. This work proposes the synthesis of controllers applying a Genetic Algorithm, whose objective function is to minimize the entropy of the error. Recent studies demonstrate that methods used in systems that use the mean square error for error estimation do not present satisfactory performance when dealing with non-Gaussian and nonlinear signals, so it was necessary to search for new alternatives to solve more complex problems. The error entropy minimization method has been used in researches and presenting satisfactory performance in this area. The controllers used are data in the form of a transfer function and we searched for the tuning of the parameters of the genetic algorithm in search of better performance for the generated controller. For tests, simulations were performed using MATLAB software and the validation was performed in a torsion plant with MATLAB / Simulink. A comparison with the mean square error method is also presented. Satisfactory results were found for both methods, however, it was observed a longer execution time for the entropy minimization due to the greater complexity of its function, which uses Parzen’s windowing techniques to estimate the probability density function of the error.

A área de mineração é muito rica em processos complexos que necessitam de tec- nologias. Os recursos minerais limitados e o difícil acesso elevam o capital investido na extração e no processamento de minérios. Para viabilizar o processo essas empresas buscam sempre otimização com foco na perda zero. Os algoritmos genéticos são muito utilizados em processos de otimização, incluindo o planejamento e a otimização de rotas. Esse trabalho apresenta a aplicação de algoritmo genético no despacho de caminhões em mina a céu aberto, de modo a orientar o operador para que o mesmo siga a melhor rota, visando à redução de perdas e o aumento da produção. Como o operador recebe apenas uma sugestão de rota, uma comparação entre as perdas provocadas pelas rotas sugeridas pelo sistema e as seguidas pelo operador demostrará a eficiência do sistema, contanto que este fosse seguido, justificando a aplicação do algoritmo genético nesse processo. The mining area is very rich in complex processes that require technologies. Limited mineral resources and difficult access increase the capital invested in the extraction and processing of ores. To make the process viable, these companies always seek optimization with a focus on zero loss. Genetic algorithms are widely used in optimization processes, including route planning and optimization. This work presents the application of genetic algorithm in the dispatch of trucks in open pit, in order to guide the operator to follow the best route, aiming at reducing losses and increasing production. As the operator receives only a route suggestion, a comparison between the losses generated by the routes generated by the system and those followed by the operator will demonstrate the efficiency of the system if it were followed, justifying the application of the genetic algorithm in that process. Dissertação (Mestrado)

This master thesis proposes a systematic design for fuzzy controllers in FPGA hardware, and proposes a methodology to tune these controllers using genetic algorithms. The steps of simulation and experimental results of the implementation were obtained over the control of a nonlinear plant: the damped pendulum. The system consists of a FPGA project development board and interface cards for drives and data acquisition. As main features of this project can be cited: the digital control algorithm implemented by using a hardware description language, the parallel processing architecture to provide improved system performance, and implementing a methodology based on genetic algorithms as search tool to tune the fuzzy controller with function based performance deviations on the desired response. From a process model simulations were carried out and tuning fuzzy controllers through the application of genetic algorithms. With the results obtained in simulation is performed the implementation of the fuzzy controller in VHDL associated with an interface for data acquisition trials. Experimental results validate the theoretical analysis and confirm system performance, and offer satisfactory results for several operating points for a linear model obtained from a nonlinear system. Esta dissertação propõe uma sistemática de projeto para controladores nebulosos em hardware FPGA, além de propor uma metodologia de sintonia desses controladores com a utilização de algoritmos genéticos. As etapas de simulação e resultados experimentais da implementação foram obtidos sobre o controle de uma planta não-linear: o pêndulo amortecido. O sistema é composto por uma placa de desenvolvimento de projetos em FPGA e placas de interface para acionamentos e aquisição de dados. Como características principais deste projeto podem ser citadas: o algoritmo de controle digital implementado com a utilização de uma linguagem de descrição de hardware; a arquitetura de processamento com paralelismo visando à melhoria do desempenho do sistema; e a aplicação de uma metodologia baseada em algoritmos genéticos como ferramenta de busca para sintonia do controlador nebuloso com função de desempenho baseada em desvios relativos à resposta desejada. A partir de um modelo do processo foram realizadas simulações e a sintonia de controladores nebulosos através da aplicação de algoritmos genéticos. Com os resultados obtidos em simulação, é realizada a implementação do controlador nebuloso em VHDL associada a uma interface para aquisição de dados dos ensaios. Os resultados experimentais validam a análise teórica e confirmam o desempenho do sistema, além de apresentarem resultados satisfatórios para diversos pontos de operação para um modelo linear obtido a partir de um sistema não- linear.

A síntese de controladores utilizando a norma H2 como critério de desempenho é comumente solucionada a partir de condições baseadas em desigualdade matriciais lineares ou por meio de resolução de equações de Riccati. No entanto, tais abordagens podem trazer resultados conservadores caso outras restrições ou critérios de projeto não-convexos sejam incorporados ao projeto. Neste sentido, este trabalho propõe analisar a eficiência de heurísticas pela aplicação de algoritmos evolutivos na síntese de controles utilizando a norma H2 como critério de desempenho, a fim de simplificar suas soluções. Os controladores obtidos pelos algoritmos genéticos e de evolução diferencial são simulados computacionalmente pelo software MATLAB/Simulink®, e também testados experimentalmente. Necessita-se também avaliar as implementações físicas em malha fechada deste sistema e analisar se há a necessidade de acrescentar diferentes restrições para garantir a implementabilidade do controlador obtido. Para tanto, os sistemas de controle são aplicados a um sistema torcional obtido no laboratório LACOS da UTFPR de Cornélio Procópio. É importante ressaltar que os algoritmos implementador podem ser facilmente adaptados para qualquer sistema, basta se conhecer o modelo matemático deste. Os algoritmos mostram-se eficientes ferramentas para a síntese de controladores otimizados. The synthesis of controllers using the H2 norm as performance criterion is usually solved from conditions based on linear matrix inequalities or by solving Riccat equations. However, such approaches or non-convex design criteria are incorporated into the project. In this sense, this work proposes to analyze the efficiency of heuristics by the application of evolutionary algorithms in the synthesis of controls using H2 norm as a performance criterion, in order to simplify theirs solutions. The controllers obtained by genetic and differential evolution algorithms are simulated computationally by MATLAB/Simulink® software, and also tested experimentally. It is also necessary to evaluate the closed-loop physical implementations of this systems and to analyze if there is a need add different constraints to ensure the implementation of the obtained controller. To do so, the control system are applied to a torsional system available in the LACOS laboratory of UTFPR Cornélio Procópio. It is important to emphasize that the implemented algorithms can be easily adapted to any system, if it is know the mathematical model of this one. The algorithms are efficient tools for the synthesis of optimized controllers.

Na cadeia logística de entrega de encomendas de um modo geral, são notáveis as dificuldades de se elaborar as rotas de distribuição. O presente trabalho tem como objetivo o desenvolvimento de um protótipo de software capaz de otimizar a rota de distribuição de encomendas, utilizando como estudo de caso as encomendas registradas dos correios na cidade de Coromandel/MG. Destaca-se neste trabalho a opção de elaboração de rotas que facilitam a sua utilização de acordo com o tipo de veículo utilizado pelo entregador das encomendas. Foi utilizada a base de dados OpenStreetMap para localização das coordenadas geográficas das residências e ruas, sendo que as rotas são definidas através de um algoritmo genético híbrido baseado no problema do caixeiro viajante e utilizando o algoritmo de Dijkstra para definir qual o caminho de custo mínimo dentre as vértices do problema. Neste trabalho também são descritas as etapas de elaboração, bem como os resultados obtidos de forma experimental. Ao final, conclui-se através deste trabalho que a utilização de algoritmos híbridos apresenta um grande potencial para a resolução de problemas de roteamento, incluindo aqueles nos quais são considerados o tipo de veículo a ser utilizado nas entregas. In the logistical chain of parcel delivery in general, the difficulties of managing the routes of distribution are remarkable. The present work has the objective of developing a software prototype capable of optimizing the order distribution route, using as a case study the registered orders of the post office in the city of Coromandel / MG. It is highlighted in this paper the option of elaborating routes that facilitate their use according to the type of vehicle used by the delivery of orders. An OpenStreetMap database was used to locate the geographical coordinates of residences and streets, and the routes are defined through a hybrid genetic algorithm based on travelling salesman problem and also with the Dijkstra algorithm to define the minimum cost path between the vertices of the problem. This work is also described as elaboration stages, as well as the results obtained experimentally. Finally, it is concluded through this work that the use of hybrid algorithms presents a great potential for the resolution of routing problems, including those in which the type of vehicle to be used in the deliveries is considered. Dissertação (Mestrado)

Tese (Doutorado) Long Term Evolution has become the de facto technology for the 4G networks. It aims to deliver unprecedented data transmission rates and low latency for several types of applications and services. In this context, this thesis investigates the resource allocation in the LTE uplink. From the principle that resource allocation in the uplink is a complex optimization problem, the main contribution of this thesis is a novel scheduling algorithm based on Genetic Algorithms (GA). This algorithm introduces new operations of initialization, crossover, mutation and a QoS-aware fitness function. The algorithm is evaluated in a mixed traffic environment and its performance is compared with relevant algorithms from the literature. Simulations were carried out in ns-3 and the results show that the proposed algorithm is able to meet the Quality of Service (QoS) requirements of the applications, while presenting a satisfactory execution time.

Realizado duas vezes por ano letivo, o processo de alocação de salas na Universidade Federal de Uberlândia (UFU) é uma atividade com alto grau de complexidade. A atividade consiste na distribuição de um número elevado de turmas nas salas disponíveis para alocação. O administrador de espaço físico da instituição deve atender uma série de restrições definidas pela direção e, na medida do possível, as necessidades de cada curso. Isso faz com que todo o processo leve meses. O presente trabalho descreve o problema de alocação de salas (PAS) e as particularidades existentes no processo da UFU e de outras universidades, comparando o PAS em diferentes instituições verificouse que os mesmos lidam com objetivos diferentes e, portanto, não podem ser resolvidos utilizando a mesma abordagem. Um método de busca adequado para problemas de otimização complexos como o PAS, são os algoritmos genéticos (AG). Analisando as maneiras existentes para realizar o tratamento de restrições nos AG juntamente com os objetivos considerados na alocação de salas da UFU, decidiu-se por utilizar uma representação especial do indivíduo além de operadores genéticos específicos para o problema. Um sistema para automatizar o PAS na UFU foi construído e implantado, os resultados obtidos utilizando dados reais da universidade indicaram a viabilidade do método, além da redução do tempo necessário para a realização do processo. Accomplished twice per school year, the rooms allocation process at the Federal University of Uberlândia (UFU) is an activity with a high degree of complexity. The activity consists of the distribution of a large number of courses into available classrooms for allocation. The administrator of institution physical space must attend a number of constraints defined by the direction and, as far as possible, the needs of each course. The constraints make the entire process longer, taking months to be done. The present work describes the space allocation problem (SAP) and the existing particularities in the process of UFU and other universities, it was verified by comparing SAP in different institutions that they handle different objectives and, therefore, they can’t be solved using the same approach. A suitable search method for complex optimization problems as SAP, are genetic algorithms (GA). Analyzing the existing ways for handling constraints in GA along with the considered objectives for space allocation in UFU, it was decided to use a special representation of the individual and also specific genetic operators for the problem. A system for automating the SAP in UFU was built and deployed, the obtained results using university’s real data indicated the feasibility of the method, besides reducing the time required for carry out the process. Dissertação (Mestrado)

O conhecimento do padrão de mobilidade urbana é importante tanto para oferta de serviços públicos de qualidade quanto para planejamento das cidades. Isso pode ser feito através de onerosas pesquisas de campo ou utilizando a enorme quantidade de dados provenientes da monitoração de serviços e do ambiente urbano nas cidades inteligentes. A estimação da matriz origem-destino tem por objetivo obter uma estimação de tráfego de veículos entre determinadas origens e destinos da cidade, a partir do tráfego observado nas vias públicas através de sensores ou veículos sonda. Este trabalho avalia e compara quatro técnicas de estimação da matriz origem-destino: mínimos quadrados, programação linear inteira mista (MILP), algoritmo genético e enxame de partículas (PSO). Duas cidades são consideradas como estudos de caso: Porto e Curitiba. A cidade do Porto em Portugal dispõe de dados de viagens de táxi utilizados como veículos sonda. A cidade de Curitiba dispõe de sensores de tráfego de veículos nas vias públicas. Com o uso de dados georreferenciados de mobilidade, são considerados também algoritmos de agrupamento espacial para estabelecer áreas de origem e destino e de "map matching" para caracterizar rotas associadas aos deslocamentos. Os resultados obtidos mostram ligeira superioridade para a estimação usando MILP e PSO, mas que dependem fortemente da quantidade e posição dos sensores nas vias. The knowledge of urban mobility patterns is important to maintain good public services as well as for city planning. These mobility patterns can be characterized by using expensive fieldwork or through the huge amount of data available from services and environmental monitoring in smart cities. The origin-destination matrix estimation aims to estimate the traffic of vehicles between two particular origin and destination areas in the city from traffic observed by sensors installed on roads or from probe vehicles. This work evaluates and compares four origin-destination matrix estimation techniques: least squares, mixed-integer linear programming (MILP), genetic algorithm and particle swarm optimization (PSO). Two cities are considered as case studies: OPorto and Curitiba. The city of OPorto in Portugal has data from taxi trips used as probe vehicles. Curitiba in Brazil has road traffic sensors. In addition, due to georeferenced spatial data, algorithms for clustering and map matching are considered to characterize areas of origin-destination and routes, respectively. The case studies show better results for MILP and PSO estimates. However, they strongly depend on the amount and position of sensors.

Uma ferramenta foi desenvolvida para auxiliar na autorrecuperação de rede de distribuição de energia elétrica, com o auxílio de um software, para simular um sistema real. O sistema elétrico considerado possui chaves inteligentes capazes de identificar uma falta momentânea na linha e encontrar a melhor reconfiguração para seu religamento, caracterizando uma rede elétrica inteligente (Smart Grid). Utilizando a técnica de inteligência artificial, Rede Neural Artificial (RNA), foram simuladas situações de falta em determinados trechos da rede elétrica e analisado fluxo de potência via OpenDSS, observando o chaveamento mais adequado dentro do menor intervalo de tempo, foi realizada também uma implementação via ELIPSE no sistema elétrico do IEEE em questão para melhor visualização identificando o religamento deste sistema. O algoritmo desenvolvido mediante uma falha escolhe a melhor configuração para restabelecer a energia ao maior número de consumidores durante a mesma. Com os resultados das simulações foram realizados testes e análises para verificar suas robustez e velocidade se comparados às ações dos operadores, na esperança que o modelo desenvolvido seja mais rápido do que um operador experiente de um Centro de Operação de Distribuição (COD) em sua tarefa de análise. Este trabalho apresenta uma aplicação de um algoritmo para diferentes configurações de redes de distribuição reduzindo o tempo e a quantidade de consumidores afetados, possibilitando fazer um melhor direcionamento das equipes de eletricistas para o restabelecimento, com isto ganhando tempo, minimizando desgaste dos profissionais, dos componentes de distribuição de energia elétrica e dos operadores dos CODs. A tool was developed to assist in the self-recovery of the electricity distribution network, with the help of software, to simulate a real system. The electrical system considered has intelligent keys capable of identifying a momentary fault in the line and finding the best reconfiguration for its reclosing, characterizing a Smart Grid. Using artificial intelligence, Artificial Neural Network (ANN), simulated fault situations in certain stretches of the electrical network and analyzed power flow through OpenDSS, observing the most appropriate switching within the shortest time interval, an implementation was also performed via ELIPSE in the IEEE electrical system in question for better visualization identifying the reclosing of this system. The algorithm developed through a fault chooses the best configuration to restore the energy to the largest number of consumers during it. With the results of the simulations, tests and analyzes were performed to verify their robustness and velocity when compared to the actions of the operators, in the hope that the developed model will be faster than an experienced Operator of a Distribution Operation Center in its task of analysis. This work presents an algorithm application for different distribution network configurations, reducing the time and quantity of affected consumers, allowing a better targeting of the electrician teams for the restoration, thus gaining time, minimizing the wear of professionals, components electricity distribution and operators.

ANP; FINEP; MCT A modelagem de sistemas envolvidos no gerenciamento das operações de uma rede de dutos é um problema de otimização que envolve complexas restrições operacionais. O transporte por meio de dutos mostra-se confiável e econômico, principalmente para grandes volumes. Porém, a elevada taxa de ocupação das redes de distribuição e a quantidade de diferentes produtos que devem ser transportados sob condições operacionais diferenciadas levam a cenários operacionais complexos. Uma melhoria na eficiência do transporte de produtos através de redes de dutos pode ser obtida por uma melhor alocação dos recursos disponíveis, contudo além de ser este um problema combinatório de difícil solução, é também um problema de otimização multiobjetivo. Para resolver este tipo de problema, as técnicas baseadas em metaheurísticas populacionais, em especial os algoritmos evolucionários parecem adequados pois tratam simultaneamente com um conjunto de soluções possíveis que permite encontrar um conjunto de soluções ótimas de Pareto com a simples execução do algoritmo. Neste contexto, este trabalho tem como objetivo o desenvolvimento de modelos de otimização multiobjetivo aplicados ao escalonamento de operações em rede de dutos existente na indústria P & G, investigando técnicas baseadas em metaheurísticas que auxiliem na tomada de decisões deste cenário específico, em especial, técnicas baseadas em algoritmos evolucionários multiobjetivos. Assim, usa-se uma abordagem que propõe o uso de um algoritmo evolucionário multiobjetivo inspirado a partir da evolução memética de um grupo de sapos que procuram por comida: o SFLA (Shuffled Frog Leaping Algorithm). Os resultados obtidos a partir das simulações realizadas serão comparados com um algoritmo muito conhecido e usado na literatura, o algoritmo genético (AG). Além disso, como este trabalho utiliza um modelo de otimização multiobjetivo e nestes casos procura-se um conjunto de soluções Pareto-ótimas, uma nova abordagem é proposta para o algoritmo SFLA: o Modified Shuffled Frog-leaping Pareto Approach (MSFLPA). Esta nova abordagem combina o uso de uma pequena população e uma estratégia de arquivamento com um processo de reinicialização da população usando duas memórias auxiliares para armazenar soluções não-dominadas~(Conjunto de Pareto) encontradas durante a evolução da população. Para validar o desempenho e a eficiência do algoritmo MSFLPA proposto, cinco funções Zitzler-Deb-Thiele são utilizadas para comparar com dois algoritmos genéticos multi-objetivos bem conhecidos da literatura: NSGA-II e SPEA2. Os experimentos numéricos indicam que MSFLPA produz soluções bem espalhadas~(diversidade) e converge para a verdadeira fronteira de Pareto e verifica-se ser eficiente e competitivo para resolver problemas multiobjetivos. Após essa validação, o MSFLPA é usado para otimizar a alocação dos recursos e para resolver o problema de programação de uma rede de dutos e quando comparado com o NSGA-II e microAG, MSFLPA tem se mostrado uma nova alternativa eficaz para a solução de problemas multiobjetivos com mais de dois objetivos, como é o caso dos problemas de escalonamento de redes de dutos. The development of model to support pipeline network operation management is an optimization problem which involves complex operational constraints. The product transport through pipelines proves reliable and economical, especially for large volumes. However, the high occupancy rate of the distribution networks and the amount of different products should be transported under different operating conditions lead to complex operational scenarios. An efficiency improvement of products transport through pipeline networks can be obtained by a better allocation of available resources. However that is a hard solution combinatorial problem with multiobjective optimization characteristics. An alternative to efficient solve this type of problem is the use of metaheuristics such Multiobjective Evolutionary Algorithms~(MOEA). MOEA uses a population of solutions in its search, and multiple Pareto-optimal solutions can, in principle, be found in one single run. This work aims to develop a model of multi-criterion optimization applied to scheduling operations in a real-world pipeline network in the oil industry. We use a metaheuristic optimization method inspired from the memetic evolution of a group of frogs when seeking for food: SFLA~(Shuffled Frog Leaping Algorithm). The results obtained from the simulations are compared to an algorithm well known in the literature: genetic algorithm~(GA). Moreover, this works then introduces a new approach of the original shuffled frog leaping algorithm to create a modified form of the algorithm: the Modified Shuffled frog-leaping Pareto Approach~(MSFLPA). The main goal of MSFLPA is to represent and recover the entire Pareto front to a modeled problem, moreover an efficient and competitive algorithm to solve multi-objective scheduling problems with more than two conflicting objectives. This new approach combines the use of a small population and an archiving strategy with a procedure to restart the population using two auxiliary memories to store nondominated solutions (Pareto set) found during population evolution. To validate the performance and efficiency of the proposed MSFLPA in spread Pareto front, five Zitzler-Deb-Thiele functions are examined and compared against two well-known multi-objective genetic algorithms: NSGA-II and SPEA2. The numerical experiments indicate that MSFLPA yields spread solutions and converges to the true Pareto front and it is verified to be efficient and competitive for solving multi-objective problem. After this validation, the MSFLPA is used to optimize the allocation of the resources and to solve the scheduling problem of a real world pipeline network and if compared with NSGA-II and microGA, MSFLPA is verified to be a new effective alternative for solving of multi-objective problems with more than two objectives as it is the case of the pipeline scheduling problems.

Este trabalho propõe a utilização de uma técnica de controle PID adaptativo gaussiano (GAPID) com o objetivo de aumentar o desempenho do controle PID tradicional aplicado a um conversor Buck. A função gaussiana utilizada para definir os ganhos adaptativos tem características como: é uma função suave e com derivadas suaves, possui limites inferior e superior bem definidos e possui concavidade ajustável. Pelo fato de ser uma função suave, ajuda a evitar problemas relacionados às transições abruptas dos ganhos, comumente encontradas em outros métodos adaptativos. Entretanto, não há uma metodologia algébrica para obter os ganhos adaptativos, visto que originalmente o conjunto de parâmetros do GAPID é composto por oito elementos. Para tanto, utilizaram-se técnicas como otimização através de metaheurísticas bio-inspiradas, métricas avaliativas de desempenho, alteração no método de obtenção do tempo de acomodação, com o objetivo de aumentar o desempenho deste controlador (GAPID) e obter os ganhos adaptativos. O uso do conjunto de oito elementos na otimização gerou soluções ótimas, porém, muito especializadas, levando o controlador a não se comportar bem quando as condições de operação mudam. Desta forma, é proposto um vínculo entre os parâmetros não lineares das curvas gaussianas com os parâmetros lineares do controlador PID, que demonstrou gerar soluções quase tão boas quanto com parâmetros livres e menos especializadas, com comportamento mais homogêneo face a mudanças no ponto de operação do controlador e trazendo como principal vantagem a utilização dos mesmos requisitos de projeto do PID tradicional, o que facilitaria a migração do controlador PID para o GAPID dentro da maioria das indústrias. Os resultados obtidos, tanto na simulação quanto no protótipo foram semelhantes. Isso se deve ao cuidado com a modelagem e o rigor nos procedimentos de projeto, implementados da mesma forma no modelo e no protótipo. This work proposes the use of a Gaussian adaptive PID control technique (GAPID) in order to increase the performance of the traditional PID control applied to a Buck converter. The Gaussian function used to define adaptive gains has characteristics such as; it is a smooth function with smooth derivatives, it has well defined lower and upper bounded and it has the adjustable concavity. Because it is a smooth function, it helps avoid problems related to abrupt gains transition, commonly found in other adaptive methods. However, there is no algebraic methodology to obtain the adaptive gains, since originally the GAPID parameter set consists of eight elements. Therefore, was used techniques such as optimization through bio-inspired metaheuristics, performance evaluation metrics, and change in the method to obtaining the settling-time, in order to increase the performance of this controller (GAPID) and obtain the adaptive gains. The use of the eight elements in the optimization generated optimized but very specialized solutions, causing the controller not to behave well when the operating conditions change. In this way, a link between the nonlinear parameters of the gaussian curves and the linear parameters of the PID controller was proposed, which demonstrated to generate solutions almost as good as with free and less specialized parameters, with a more homogeneous behavior in relation to changes in the operating point of the controller and bringing as a main advantage the use of the same traditional PID design requirements, which would facilitate the migration of PID controller to GAPID within most industries. The results obtained in both the simulation and the prototype were similar. This is due to careful modeling and rigor in design procedures, implemented in the same way in the model and the prototype.

Este trabalho trata da síntese de controladores H∞ por realimentação dinâmica de saída sendo esta de ordem reduzida, para sistemas lineares incertos a tempo contínuo. Os parâmetros invariantes no tempo pertencem a um domínio politópico e podem afetar todas as matrizes do sistema. A busca por um controlador de ordem reduzida é convertida no cálculo de um ganho de realimentação estática de saída para um sistema aumentado. Para resolver o problema, um procedimento com base em desigualdades matriciais lineares (LMIs) de dois estágios é revisado. São analisados, neste trabalho, os efeitos da adição dos procedimentos metaheurísticos Algoritmo Genético (GA) ou Otimização por Enxame de Partículas (PSO) ao procedimento de dois estágios. Os algoritmos são calibrados utilizando uma base de sistemas chamada COMPlib, assim como sistemas estabilizáveis precisamente conhecidos gerados aleatoriamente, e os resultados são comparados com os resultados de uma técnica de síntese considerada como estado da arte, chamada HIFOO. São utilizados como experimentos numéricos sistemas incertos estabilizáveis gerados aleatoriamente e um sistema incerto disponível na literatura. Os resultados produzidos por essas técnicas mostraram que essas foram capazes de minimizar a norma H∞ para os sistemas testados e esses resultados ficaram próximos ou melhores se comparados às demais estratégias disponíveis na literatura. This dissertation is concerned with the problem of designing reduced order robust H∞ dynamic output feedback controllers, for uncertain continuous-time linear systems. The uncertain time-invariant parameters belong to a polytopic domain and may affect all the system matrices. The search for a reduced-order controller is converted into a problem of computing a static output feedback control design for an augmented system. To solve the problem, a two-stage linear matrix inequality (LMI) procedure is reviewed. It is analyzed, in this work, the effects of adding either a Genetic Algorithm (GA) or a Particle Swarm Optimization (PSO) metaheuristic procedures to the two-stage LMI procedure. The algorithms are calibrated using systems from a database known as COMPlib, and also randomly generated precisely known stabilizable systems, and the results are compared with a state-of-art synthesis technique, named HIFOO. As numeric experiments, randomly generated uncertain stabilizable systems and an uncertain system available in literature are used. The results provided by these techniques showed that they were capable to minimize H∞ norm and the results were close or better when compared to other techniques available in the literature.

CNPq Para melhor entender os mecanismos de controle celular, várias abordagens tem sido desenvolvidas para inferir Redes de Regulação Gênica (GRNs) utilizando dados temporais de expressão gênica. Entretanto, a grande quantidade de genes observados em contraste com as poucas amostras de expressão gênica disponíveis torna a inferência de GRNs um dos problemas mais importantes na Bioinformática. Nesta dissertação o problema de inferência de GRNs é decomposto em n subproblemas de seleção de características. Para cada subproblema são obtidos os genes preditores para cada gene alvo. O método de seleção de característica é basicamente composto por um algoritmo de busca e a função critério. Neste trabalho foram utilizados algoritmos bioinspirados (DE, BAT e ABC) e de busca sequencial (SFS e SFFS), como função critério foi utilizada a Entropia Condicional Média (MCE). Também foram propostos métodos de pós-processamento para a otimização da GRN inferida pelos algoritmos bioinspirados: o algoritmo de Quine-McCluskey (QM) e uma rede de consenso gerada a partir das redes inferidas pelos algoritmos bioinspirados com a otimização do algoritmo de QM. Para os experimentos de inferência foram exploradas Redes Artificiais Gênicas (AGNs) baseadas em Redes Booleanas Probabilísticas (PBNs), variando características de topologia, média de ligações, número de genes e quantidade de dados de expressão gênica. Os resultados mostraram que o algoritmo DE obteve melhores resultados de precisão quando comparado com os algoritmos sequenciais. Quando comparado com outros algoritmos bioinspirados, o DE também obteve melhores resultados do que o BAT e ABC. No experimento de otimização das redes inferidas pelos algoritmos bioinspirados, o algoritmo de QM apresentou um bom desempenho, removendo genes preditores que não estavam contidos na rede real, levando a uma melhora na precisão da rede inferida e sua similaridade com a rede real. A rede de consenso apresentou resultados de precisão e similaridade melhores do que aqueles obtidos pelos métodos bioinspirados somente. Os resultados alcançados sugerem que a aplicação do método de consenso dos algoritmos bioinspirados com a otimização de QM é bastante promissor para o problema de inferência de GRNs. For better understanding the mechanics of cellular control, many different approaches have been developed for inferring Gene Regulatory Networks (GRNs), using temporal gene expression data. However, the large amount of genes observed in contrast with the small amount of gene expression samples makes the inference of GRNs one of the most important problems in Bioinformatics. In this dissertation, the inference of GRNs is a problem decomposed in n feature selection sub-problems. For each sub-problem, the predictor genes for each target gene are obtained. Basically, the feature selection method is composed by a search algorithm and a criterion function. In this work we used bioinspired methods (DE, BAT and ABC) and sequential search methods (SFS and SFFS), and the criterion function we used the Mean Conditional Entropy (MCE). Also, we proposed some pos-processing methods for the optimization of the GRN inferred by the bioinspired methods, by using the Quine-McCluskey (QM) algorithm as well as a consensus network generated from the networks inferred by the bioinspired methods and later optimized by the QM. For the inference experiments, we explored Artificial Genic Networks (AGN) based on Probabilistic Boolean Networks (PBNs), changing the features of the topology, the average number of connections, the number of genes, and the amount of gene expression data. Results showed that the DE algorithm obtained better results, regarding accuracy, when compared with the sequential search methods. When compared with the other bioinspired methods, DE also achieved better results than BAT and ABC. For the optimization of the inferred networks by the bioinspired methods, the QM algorithm presented a good performance, removing predictor genes that were not contained in the real network, leading to an improvement of the accuracy of the inferred network, and its similarity with the real one. The consensus network presented accuracy results and similarity even better than those obtained by the bioinspired methods alone. Overall results suggest that the application of the consensus method based on the bioinspired methods together with the QM pos-processing is promising for the GRNs inference problem.

Um dos mais importantes elementos que compõem uma rede de telecomunicações é o roteador. Os roteadores modernos empregam sofisticados comutadores para a transmissão de pacotes. A arquitetura de comutadores com filas de entrada exige um processo de escalonamento que estabelece a transferência de pacotes das portas de entrada às portas de saída. O desempenho do sistema depende diretamente do algoritmo de escalonamento, considerando sua vazão e complexidade. Esta dissertação realiza o levantamento teórico dos algoritmos de escalonamento mais relevantes e propõe uma abordagem de escalonamento usando algoritmos genéticos. Um simulador baseado em eventos discretos foi desenvolvido para a realização de testes de desempenho dos escalonadores estudados. O algoritmo proposto, denominado GENIUS, apresentou desempenho relevante e baixa complexidade. One of the most important components of network telecommunications is the router. Modern routers employ input-queued crossbar switches that require sophisticated scheduling techniques for packet transmission. The architecture of switches with input queues requires an scheduling process that establishes the transfer of packets from input to output ports. The performance of router depends of the scheduling algorithm, considering its throughput and complexity. In this work we survey the most relevant theoretical scheduling algorithms and propose a scheduling approach using genetic algorithms. We developed a simulator of discrete events for testing of schedulers performance. The proposed algorithm, called GENIUS, presents relevant performance and low complexity.

Este trabalho apresenta uma arquitetura para simulação de circuitos de lógica com binacional de topologia arbitrária, visando interfaceamento com algoritmos evolutivos para fins de geração de hardware. A implementação é em FPGA utilizando a técnica VRC. O simulador permite circuitos compostos por LUTs de número de entradas parametrizável. A livre interconectividade entre as LUTs permite a construção de circuitos cíclicos. A arquitetura é modular e de interfaceamento simples. Alta performance é obtida através do uso de múltiplos módulos de simulação em paralelo, trazendo resultados que ultrapassam os obtidos em outros trabalhos utilizando DPR. This work presents an architecture for simulation of combinational logic circuits of arbitrary topology, meant to be interfaced with evolutionary algorithms for hardware generation. It was implemented in FPGA using the VRC technique. The simulator allows for circuits composed of LUTs of parametrizable number of imputs. The free interconectivity between LUTs allows the construction of cyclic circuits. The architecture is modular and of simple interfacing. High performance is obtained by the use of multiple simulation modules in parallel, bringing results that surpass the ones obtained from other works based on DPR.

CNPq As redes ad hoc são aquelas em que os próprios nós funcionam como roteadores, clientes e servidores ao mesmo tempo. As redes ad hoc móveis são conhecidas como MANETs (Mobile Ad hoc Network) e as VANETs (Vehicle Ad hoc Network) são um tipo de MANET específica para redes veiculares, onde os nós das redes são os próprios veículos equipados com antenas wireless para que possam trocar informações entre si. Na comunicação entre veículos acontecem problemas que as MANETs não estão habilitadas a solucionar. Neste contexto, enquanto nas redes móveis comuns as pessoas se deslocam em pequenos espaços com seus computadores e normalmente existem pontos fixos que facilitam a comunicação constante, nas VANETs a alta mobilidade dos veículos causa diversos problemas como mudanças rápidas e frequentes na topologia da rede, veículos heterogêneos, nós e caminhos disjuntos, obstáculos e exigência de entrega rápida para os quais as MANETs não foram preparadas. O Dynamic Source Route (DSR) é um protocolo de roteamento MANET reativo, ou seja, só descobre rotas entre um nó de origem e um destino quando necessita enviar dados. Por ser “source route”, o protocolo DSR armazena e utiliza vetores de rota (rotas completas) da origem até o destino, diferente de protocolos hop-by-hop que conhecem apenas o próximo salto. Este trabalho apresenta uma proposta de protocolo de roteamento, baseado no DSR, com o uso de algoritmo genético (AG) para atender as exigências das redes VANET. O DSR foi adotado pelo fato de ser um protocolo “source route” que possibilita utilizar técnicas de algoritmo genético, onde os nós podem ser os genes e as rotas são os cromossomos. O novo protocolo criado é chamado de G-Net e possui uma nova forma de funcionamento, modificando totalmente a etapa de manutenção de rotas do DSR. Ele tem o objetivo de atualizar e otimizar as rotas periodicamente de tal forma que as rotas com menor latência sejam escolhidas para transmissão de dados. O trabalho investiga o comportamento do G-Net com relação a taxa média de entrega de dados e sobrecarga de roteamento em relação ao DSR e o AODV (Ad hoc On-demand Distance Vector). A análise destes protocolos de roteamento foi realizada com o gerador de mobilidade VanetMobiSim, para simulação mais realista de movimentos veiculares em ambiente urbano, além de software de simulação de redes ns-3. Experimentos foram realizados com diferentes números de veículos e os resultados mostram que apesar de aumentar a sobrecarga de roteamento em relação ao DSR, o G-Net continua com a sobrecarga inferior ao AODV e apresenta taxa média de entrega de dados superior aos outros dois protocolos nos cenários analisados. Ad hoc networks are those the nodes themselves work like routers, clients and servers simultaneously. Mobile ad hoc networks are known as MANETs and VANETs are a specific MANET to vehicle networks that the nodes are vehicles with wireless radios to exchange information. On communication between vehicles happen problems that MANETs are not qualified to solve. Thus, on simple mobile networks the people move in small spaces with their computers and usually have fixed points that facilitate the constant communication. But in VANETs, the high mobility of vehicles causes many problems as rapid and frequent changes in network topology, heterogeneous vehicles, disjoints nodes and links, obstacles and requiring fast delivery that MANETs were not prepared to solve. The DSR is a reactive routing protocol for MANET that only discovers routes when it needs to send data. The DSR is source route, for this it stores and uses route vectors (complete routes) from source to destination, unlike hop-by-hop protocols that know only the next hop. This document proposes a new routing protocol based on DSR, using genetic algorithm to meet the requirements of VANET networks. The DSR was adopted because it is a source route protocol that enables using genetic algorithm techniques, which nodes can be genes and chromosomes are routes. The new protocol is called G-Net and has a new mode of operation, modifying completely the maintaining routes of DSR. The G-Net aims to update and optimize routes periodically so that the routes with lower latency are chosen for data transmission. The dissertation investigates the behavior about average delivery ratio and routing overhead of the G-Net compared to DSR and AODV. The analysis of these routing protocols was performed with the generator mobility VanetMobiSim for more realistic simulation of vehicle movements in an urban environment, as well as network simulation ns-3 software. Experiments were conducted with different number of vehicle and the results show that despite increasing the routing overhead with respect to DSR, G-net continues with lower overhead in relation to AODV and has an average delivery ratio higher than the two other protocols in analyzed scenarios.

Submitted by Deyse Queiroz (deysequeirozz@hotmail.com) on 2019-03-21T17:29:23Z No. of bitstreams: 1 CLÁUDIO PEREIRA DA COSTA - DISSERTAÇÃO PPGEE 2011..pdf: 2548295 bytes, checksum: 4938124ffb155e52e05133fa620aeedb (MD5) Made available in DSpace on 2019-03-21T17:29:23Z (GMT). No. of bitstreams: 1 CLÁUDIO PEREIRA DA COSTA - DISSERTAÇÃO PPGEE 2011..pdf: 2548295 bytes, checksum: 4938124ffb155e52e05133fa620aeedb (MD5) Previous issue date: 2011-03 Neste trabalho é realizada a análise da exposição eletromagnética passiva à multifontes distribuídas em ambientes abertos. Para a devida caracterização do fenômeno estudado é descrita uma revisão bibliográfica dos principais conceitos e parâmetros eletromagnéticos presentes, além das principais normas e recomendações vigentes relacionadas à exposição eletromagnética, como também da técnica de otimização utilizada, algoritmos genéticos. São apresentados os resultados calculados de campos eletromagnéticos, com a presença de um modelo da cabeça humana, e as disposições dos arranjos obtidos em duas configurações: na primeira são apresentadas situações em que as antenas dipolo se encontram em posições prédeterminadas, as quais servem de base para a delimitação da região de estudo e análise dos níveis de campos eletromagnéticos calculados nessas situações. Posteriormente, o posicionamento das antenas é otimizado em algoritmo genético com o objetivo de obter e analisar o pior caso na região de estudo, os níveis de máximos de campos eletromagnéticos no usuário e na sua vizinhança, os quais são produzidos pela disposição do arranjo. Finalmente, os níveis de campos eletromagnéticos calculados foram comparados com os níveis de referência da norma, levando-se em consideração a potência, a posição espacial e a quantidade das fontes no arranjo. Também foram feitas algumas observações sobre os níveis de campos eletromagnéticos obtidos na presença de um modelo da cabeça humana. Por fim, são apresentadas as considerações finais e a possibilidade de trabalhos futuros sobre o tema. In this work it is presented an analysis of the passive electromagnetic exposure produced by distributed multisource in outdoor. In order to obtain an accurate characterization of the phenomenon it has been made a literature review of the basics concepts and electromagnetic parameters taking into account the existing standards recommendations related to electromagnetic field. It is also reported the optimization technique by genetic algorithms. It is presented the electromagnetic field calculated results with the presence of a human head model and the dispositions of the obtained arrays in two steps. In the first step, are analyzed situations in which the antennas are placed at predetermined positions according to the electromagnetic field levels calculated from the distributions of the antennas. Subsequently, the positioning of the antennas is optimized with genetic algorithm in order to obtain and analyze the worst case in the study area, the maximum levels of electromagnetic fields on the user and its vicinity which are produced by the provision of the arrangement. Finally, levels of electromagnetic fields were calculated compared with levels of reference ones reported by the standard is made taking into account the level of the power sources, its spatial position and their quantity in the array. It is also made some observations on the levels obtained in the presence of a model of a human head. Finally, we present the final considerations aiming at the possibility of future works on the subject.

CAPES As crescentes preocupações com as questões ambientais têm levado à consideração de alternativas na mobilidade e transporte urbanos. Dentre as opções disponíveis, os ônibus elétricos movidos a bateria têm sido bastante considerados em termos de flexibilidade, sustentabilidade e emissão de poluentes. Estes ônibus possuem um sistema plug-in de recarga (PEV) que permite sua circulação sem a necessidade de alimentação constante por vias exclusivas. Entretanto, devido à necessidade de recarga das baterias, o número e posicionamento das estações de recarga tem papel fundamental na viabilização da operação deste sistema de transporte. Este trabalho apresenta um modelo de simulação de eventos discretos que captura o padrão de movimentação dos ônibus e respectivo consumo de energia. Uma estratégia de otimização que utiliza um algoritmo genético biobjetivo é então associada à simulação (otimização com simulação) para minimizar tanto o número de estações de recarga quanto o tempo extra necessário para recarga dos ônibus. Foram utilizados dados reais de demanda de passageiros, velocidade dos ônibus, distâncias, relevos, entre outros, do sistema de transporte da cidade de Curitiba. Os parâmetros de mobilidade dos ônibus estão baseados em dados reais adquiridos, filtrados e analisados através de um sistema informatizado da empresa que controla o sistema público e urbanização da cidade para um total de seis linhas expressas. O modelo utilizado para o consumo de energia dos ônibus é baseado no cálculo da energia necessária para movimentar um ônibus, levando em conta diferentes carregamentos e forças de resistência ao movimento. Nas paradas que possuem estações de recarga, considera-se recarga rápida da bateria ajustada para os parâmetros típicos de um ônibus elétrico. Os resultados mostram diferentes arranjos para o número de estações de recarga e atrasos nos itinerários programados, assim como os níveis de operação das baterias. Growing concerns with environmental issues have resulted in considering alternatives for urban mobility and public transportation. Among the available options, battery- powered electric buses have been fairly considered in terms of flexibility, sustainability and emission of pollutants. These buses have a plug-in recharge system (PEV) that allows their driving in exclusive lanes without providing external power. However, recharge of batteries is necessary, and the number and placement of charging stations have a fundamental role in the operation of this transport system. This work presents a discrete event simulation model that captures the pattern of bus dynamics and its corresponding energy consumption. An optimization strategy that utilizes a biobjective genetic algorithm is then associated with the simulation (simulation with optimization) to minimize both the number of charging stations and average extra time needed to recharge batteries. Information for passenger demand, bus speed, distances, road elevations, among others, have been obtained from the Curitiba public transportation system. The parameters of buses’ mobility are based on real data acquired, filtered and analyzed for six express lines from raw data provided by a computational system of a company that controls the public transportation system and urban area of the city. The mathematical model used to compute the power consumption of a bus is based on the energy required to run it, taking into account different loadings and friction forces. Fast battery recharge with typical parameters of an electric bus is considered at bus stops with charging stations. The results show different arrangements for the number of recharge stations and delays in the bus schedule, as well as the corresponding energy levels of batteries.

Submitted by Deyse Queiroz (deysequeirozz@hotmail.com) on 2019-03-22T09:58:13Z No. of bitstreams: 1 DJANE MARIA SOARES FONTAN - DISSERTAÇÃO PPGEE 2008..pdf: 917201 bytes, checksum: 3d68fdae106bf3f122cac8c2f5db6a13 (MD5) Made available in DSpace on 2019-03-22T09:58:13Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DJANE MARIA SOARES FONTAN - DISSERTAÇÃO PPGEE 2008..pdf: 917201 bytes, checksum: 3d68fdae106bf3f122cac8c2f5db6a13 (MD5) Previous issue date: 2008-02 Um método de otimização, utilizando algoritmos genéticos, para solução de problemas de reconfiguração e restabelecimento de sistemas de distribuição de energia elétrica radiais é proposto. Foi adotada a codificação binária e implementados operadores genéticos específicos para as características do problema e diminuição do espaço de busca da otimização. Um préprocessamento foi realizado, de forma a obter os dados do sistema importantes para otimização, tais como, chaves a serem abertas para isolar o defeito e anéis existentes. O fluxo de carga adotado é específico para redes de distribuição radias e adaptado para sistemas que possuem setores. Testes foram realizados com dois sistemas encontrados na literatura. Nos dois casos, o método proposto alcançou o ótimo global, apresentando melhores resultados em relação ao método que não faz uso dos operadores genéticos específicos. An optimization method based on Genetic Algorithms is proposed in order to solve problems of reconfiguration and restoration of radial electric power distribution systems. The binary encoding was used and to reduce the search space an specifically designed genetic operators for problems characteristics was developed. Before optimization, the main characteristics of the problem like switches opening to isolate fault and number of rings in the system are getting. An specific load flow to radial distribution systems was used. Some tests were performed using well known radial distribution systems models in the literature on the subject. All tests have been successfully solved using the proposed method.

Submitted by Deyse Queiroz (deysequeirozz@hotmail.com) on 2019-03-19T17:29:13Z No. of bitstreams: 1 ADRIANO GOUVEIA DE SOUZA - TESE PPGEE 2012..pdf: 4919062 bytes, checksum: dded9dfed09f0831a0c8ffefd93253f8 (MD5) Made available in DSpace on 2019-03-19T17:29:13Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ADRIANO GOUVEIA DE SOUZA - TESE PPGEE 2012..pdf: 4919062 bytes, checksum: dded9dfed09f0831a0c8ffefd93253f8 (MD5) Previous issue date: 2012-02-03 Neste trabalho de pesquisa é apresentado a análise de uma antena planar com fendas circulares concêntricas alimentada por acoplamento através de íris. A excitação da íris é realizada pelo modo fundamental de um guia de ondas circular. A estrutura planar da antena sob estudo favorece sua utilização em aplicações aeroespaciais devido ao perfil fino, pouco volume, pouco peso e capacidade de operar com polarização circular. Além disso, a antena pode ser adaptada para aplicações de comunicação em faixa larga ou faixa estreita. Embora a antena de fendas concêntricas apresente um perfil fino, comum à antenas planares, sua análise exige o uso de técnicas empregadas no tratamento de antenas em três dimensões. Para tanto, o método do circuito equivalente é utilizado com o objetivo de representar o problema eletromagnético por intermédio de um circuito elétrico equivalente utilizando fontes virtuais e duais. O circuito elétrico equivalente é utilizado para descrever o comportamento dos campos no interior da estrutura. A grande vantagem do circuito equivalente é permitir o emprego de técnicas de análise de circuito na análise e solução do problema permitindo, assim, descrever o conjunto de equações do problema. Em problemas com estruturas complexas a solução envolve o cálculo de equações integrais cuja solução numérica pode ser obtida por meio do método dos momentos. O método dos momentos é utilizado com funções de base de subdomínio sobre as fendas da estrutura. A construção da matriz do método dos momentos é conveniente para a aplicação do método da manipulação direta da matriz admitância. Essa técnica agiliza a rotina de otimização pois evita cálculos repetitivos dos elementos matriciais. A rotina de otimização empregada neste trabalho é o Algoritmo Genético, sendo o posicionamento e dimensões das fendas o objeto de análise representado de forma binária. A metodologia utilizada no tratamento da estrutura foi implementada em dois programas computacionais escritos em ambiente Matlab®. A primeira rotina computacional implementada permite a análise de transições entre guias de ondas circulares e é utilizada no estudo de diferentes formas de alimentação. A segunda rotina implementada possibilita a análise da antena de fendas circulares concêntricas e possibilita o estudo dos campos nas fendas e do diagrama de irradiação da antena. Os resultados das simulações para a transição entre guias de ondas circulares são comparadas com outros resultados publicados. Uma boa concordância entre os resultados é observada. Para o caso da antena proposta foram realizadas simulações na faixa de frequência de micro-ondas e ondas milimétricas. Os resultados simulados foram comparados com resultados obtidos com o software comercial CST®. Medições foram realizadas na faixa de frequência de micro-ondas, entre 9 GHz e 15 GHz. Os resultados obtidos para os três casos apresentam boa concordância, ainda que por limitações do ambiente de medição e construção dos protótipos alguns deslocamentos de frequência tenham sido observados nos experimentos. A adequada escolha das dimensões e número de fendas na estrutura possibilita à antena operar em faixa estreita ou faixa larga. É demonstrado que o número e as dimensões das fendas apresentam um peso importante na definição do diagrama de irradiação desejado. In this thesis is presented an analyze of a planar antenna with circular concentric slots fed by coupling through iris. The fundamental mode of a circular waveguide is used to feed the iris. The planar structure of the antenna under study is suitable for aerospace applications due to its thin profile, low volume, low weight and the ability to operate in circular polarization. Furthermore, the antenna can be easly designed for applications in broadband and narrowband communications. Although the concentric slots antenna provide a thin profile, common to planar antennas, its analysis requires the use of techniques applied in the treatment of antennas in three dimensions. From this base, the equivalent circuit method is used in order to represent the electromagnetic problem via an electrical equivalent circuit using virtual and dual sources. The equivalent electric circuit is used to describe the behavior of fields within the structure. The great advantage of this method is to enable the use of circuit analysis techniques to analyse and solve the problem, It leads us to write the set equations of the problem to be solved. In the solution of problems of complex structures the integral equations require numerical methods to be solved. In this work the Method of Moment is used to solve the integral equations of the problem. Due to the complexity of the structure, to describe the field inside the iris and slots (pulse) subdomain basis functions were used in the MoM. The construction of the method of moments matrix is convenient for the application of the direct manipulation of admittance matrix method. This technique speeds up the optimization routine since it avoids unnecessary recalculation of matrix elements. The optimization routine used in this study is the Genetic Algorithm. The parameters used to construct the objective function in the GA are the position and the slots dimensions. The methodology used in the treatment of the structure was implemented in two computer programs written in Matlab®. The first implemented routine allows the analysis of transitions between two circular waveguides and it is used in the study of different types of feeding. The second implemented routine enables the analysis of circular concentric slots antenna and enables the study of the fields in the slots and the antenna radiation pattern. The simulation results for the transition between circular waveguides are compared with other published results. A good agreement between results is observed. Simulations of the proposed antenna in the microwave and milimeter frequency band were made. The simulated results were compared with results obtained using CST®. Measurements were performed in the frequency range of microwaves, betoween 9 GHz and 15 GHz. The obtained results for three cases presented good agreement. By existing limitations in the measured room and accuracy in the antenna building, a frequency shifts were observed. The appropriate choice of dimensions and number of slots in the structure allows the antenna to operate in narrow band or wide band. It is demonstrated that the number and dimensions of the slots have an important role in the antenna radiation pattern.

CNPq Este trabalho apresenta um algoritmo genético paralelo (AGP) para o problema de dobramento de proteínas, utilizando o modelo 3DHP-SC. Este modelo tem sido pouco abordado devido ao elevado grau de complexidade envolvido. Foi proposta uma função de fitness baseada na energia livre e na compacidade do dobramento. Operadores genéticos especiais foram desenvolvidos, além de estratégias para auxiliar o algoritmo no processo de busca de conformações de proteínas. Vários experimentos foram realizados para ajustar todos os parâmetros do sistema, incluindo os parâmetros básicos do AG (probabilidades de mutação e crossover, e o tamanho de torneio) e os parâmetros dos operadores especiais e das estratégias. O efeito da matriz de energias para o modelo no desempenho do algoritmo também foi estudado. Uma comparação com outra abordagem de computação evolucionária também foi realizada, a fim de verificar o desempenho do método proposto. Devido a não existir, até então, benchmarks para teste deste modelo, foi proposto um conjunto de 25 sequências baseado em outro modelo mais simplificado. Os resultados obtidos mostraram que o AGP alcançou um bom nível de eficiência e obteve dobramentos biologicamente coerentes, sugerindo a adequabilidade da metodologia proposta. This work presents a parallel genetic algorithm (PGA) for the protein folding problem, using the 3DHP-SC model. This model has been sparsely studied in the literature due to its complexity. A new fitness function was proposed, based on the free-energy and compacity of the folding. Special genetic operators were developed, besides strategies to aid the algorithm in the search of protein conformations. Many experiments were done to adjust all the parameters of the system, including the basic parameters of the GA (mutation and crossover probability, and tournament size) and parameters of the special genetic operators and strategies. The effect of the energy matrix of the model in the performance of the algorithm was also studied. Moreover, a comparison with other evolutionary computation approach was done, to verify the performance of the proposed method. Since there is no benchmark available to date, a set of 25 sequences was used, based on a simpler model. Results show that the PGA achieved a good level of efficiency and obtained biologically coherent results, suggesting its adequacy for the problem.

Orientadora: Profa. Dra. Thelma Solange Piazza Fernandes Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. Defesa : Curitiba, 27/11/2020 Inclui referências: p. 86-88 Área de concentração: Sistemas de Energia Resumo: Dentre os estudos realizados na fase de planejamento da operação de redes de distribuição, tem os que visam alocar adequadamente equipamentos que promovam a qualidade da energia elétrica entregue aos consumidores, tais como os equipamentos de proteção. Um desses equipamentos, que tem se sobressaído devido à flexibilidade e baixo custo, são os religadores automáticos simplificados (RASs) que são equipamentos capazes de isolar automaticamente faltas permanentes. Mas, a fim de melhor atuar na melhoria dos indicadores de qualidade é importante realizar um adequado planejamento da alocação destes dispositivos. Deste modo, o presente trabalho propõe alocação de RASs em redes de distribuição tendo como objetivos a minimização de seus custo de instalação, manutenção e operação, priorizando a instalação dos mesmos em locais com índices de falha elevado, minimizando o tempo do retorno de investimento e diferentemente dos demais trabalhos, também mitigar os efeitos negativos de penalizações (multas) efetuadas pelo órgão regulador. Para tanto, formula-se um problema de otimização resolvido por meio de Algoritmos Genéticos (AG). Os testes foram realizados utilizando sistema IEEE-123 barras e um alimentador de uma distribuidora real. Para as simulações, três estratégias de alocação são propostas: indicação de número máximo de dispositivos a serem instalados; valor máximo em reais que se deseja investir; deixando o programa escolher a melhor estratégia (autônomo). Também são realizadas análises qualitativas dos resultados via gráficos de dispersão que apresentam as probabilidades relacionadas às alocações obtidas. Conclui-se que houve economia e obtenção de retorno de investimentos atrativos, que são tão mais atrativos quanto mais se investe, além de alocação de dispositivos em barras com índices de falhas elevados. A formulação proposta por esse trabalho pode ser aplicada a diversos arranjos utilizados por distribuidoras a fim de propiciar adequado gerenciamento da alocação de RASs. Palavras-Chave: Alocação. Religadores. Redes de Distribuição. Algoritmos Genéticos. Multas. Retorno de Investimento. Abstract: Among the studies carried out in planning distribution networks operation, are those that aim to properly allocate equipment that promotes the quality of delivered electric energy to consumers, such as protective equipment. One of such devices, which has stood out due to its flexibility and low cost, is the simplified automatic reclosers (RASs), which are capable of automatically isolating permanent faults. However, in order to better act in the improvement of the quality indicators, it is important to carry out an adequate planning for the allocation of these devices. Thus, the present work proposes the allocation of RASs in distribution networks with the objective of minimizing their installation, maintenance and operation costs, prioritizing their installations in locations with high failure rates, minimizing the time of return on investment and, unlike other works, also mitigates the negative effects of penalties (fines) made by the regulatory agency. To this end, it is formulates an optimization problem solved by Genetic Algorithms (AG). The tests were performed using the IEEE- 123 bus system and a real distributor feeder. For the simulations, three allocation strategies are proposed: indication of the maximum number of devices to be installed, maximum value in reais to be invested or letting the program choose the best (standalone) strategy. Qualitative analyzes of the results are also performed via dispersion plots that present the probabilities related to the allocations obtained. The results present attractive return on investments, which are more attractive the more it is invested, and in addition the allocation of devices occurred at buses with high failure rates. The proposed formulation can be applied to several arrangements used by distributors in order to provide adequate management of the allocation of RASs. Keywords: Allocation. Reclosers. Distribution Networks. Genetic Algorithms. Fines. Return of Investment.

Orientadora : Profa. Dra. Thelma Solange Piazza Fernandes Coorientador : Prof. Dr. Alexandre Rasi Aoki Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. Defesa: Curitiba, 26/05/2017 Inclui referências : f. 124-130 Resumo: Para o problema de alocação simultânea de banco de capacitores (BCs) e reguladores de tensão (RTs) em redes de distribuição, os critérios de otimização tradicionalmente utilizados são os relacionados ao perfil de tensão, perdas elétricas e custo de equipamentos. Este trabalho introduz novos critérios de otimização a este problema, que são o máximo carregamento e a estabilidade de tensão. A solução é obtida via Algoritmos Genéticos (AG) e Fluxo de Potência Ótimo (FPO). Para avaliar a estabilidade de tensão são aplicados dois índices de barra conhecidos na literatura, ambos formulados a partir do determinante da equação de tensão. O cômputo do máximo carregamento é feito via FPO. As simulações realizadas em sistemas teste de 11 e 70 barras revelam que os benefícios da inserção dos BCs e RTs são compartilhados com as novas funções, sem que essa vinculação resulte em custos excessivos de equipamentos. O trabalho constata que a partir do efeito combinado da alocação de BCs e RTs é possível também ajustar bons intervalos de variação para o índice de estabilidade de tensão. Palavras-chave: Estabilidade de Tensão. Máximo Carregamento. Algoritmos Genéticos. Banco de Capacitores. Reguladores de Tensão. Abstract: To the problem that allocates capacitors banks and voltage regulators in distribution networks, the traditional optimization criteria are related to the voltage profile, electric losses and equipment costs. This work introduces new criteria to this problem, which are maximum loadability and voltage stability. The solution is obtained via Genetic Algorithms and Optimal Power Flow. Two bus indices known by the literature are applied to evaluate the voltage stability, both indices formulated from the determinant of the voltage equation. The computation of the maximum load is done via Optimal Power Flow. The simulations, performed using 11 and 70 bus systems, reveal that the benefits of insertion of the capacitors banks and voltage regulators are shared with the new functions, without this linkage resulting in excessive equipment costs. The work shows that from the combined effect of the allocation of capacitors bank and voltage regulators, it is also possible to adjust good intervals for the voltage stability index. Key-words: Voltage Stability. Maximum Loadability. Genetic Algorithms. Capacitors Bank. Voltage Regulators.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2016. Motores de indução trifásicos podem ser modelados por circuitos elétricos equivalentes para facilitar o cálculo de grandezas elétricas e mecânicas. Ensaios descritos em norma são normalmente realizados para determinar os valores dos parâmetros do circuito equivalente, mas nem sempre são praticáveis, justificando a realização de métodos alternativos. É possível estimar os valores dos parâmetros a partir de informações fornecidas por fabricantes. Métodos de determinação de valores de parâmetros encontrados na literatura são brevemente apresentados e indicam bons resultados com minimização de desvios por algoritmos genéticos. Uma introdução a estes algoritmos é apresentada, indicando blocos típicos que compõem estes sistemas. Uma metodologia para obtenção dos parâmetros é elaborada a partir dos métodos encontrados na literatura e da teoria de algoritmos genéticos. Os resultados indicam convergência da solução para valores próximos de parâmetros de referência de cinco motores estudados. A metodologia é aplicada a 200 motores na faixa entre 1 e 650 cv e apresenta resultados satisfatórios. Abstract: Three-phase induction motors can be modeled as equivalent electric circuits in order to allow the calculation of electrical and mechanical quantities. Laboratory tests as described in technical standards are usually performed for the determination of the equivalent circuit parameters. However, the execution of these tests is sometimes impracticable, legitimating the use of alternative methods. It is possible to estimate the circuit parameters based on technical data published by manufacturers. Methods for parameter determination found in the literature are presented briefly and indicate that good results can be achieved through minimization of deviations by employing genetic algorithms. An introduction to these systems and their typical blocks is presented. A methodology for parameter estimation is formulated based on other methods found in the literature and on the theory of genetic algorithms. The results indicate that the solution converges to values that are close to reference values of five machines. The methodology is also applied to 200 motors ranging from 1 to 650 cv and presents satisfactory results.

Submitted by Jonathan Sousa de Almeida (jonathan.sousa@ufma.br) on 2022-10-24T12:10:19Z No. of bitstreams: 1 JOÃOEDUARDORIBEIROBAPTISTA.pdf: 4171165 bytes, checksum: 56f1a37c3be272edcc967df208f05668 (MD5) Made available in DSpace on 2022-10-24T12:10:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 JOÃOEDUARDORIBEIROBAPTISTA.pdf: 4171165 bytes, checksum: 56f1a37c3be272edcc967df208f05668 (MD5) Previous issue date: 2022-09-16 FAPEMA Currently, power distribution systems are undergoing a transformation towards smart grids (SGs). One of the expected characteristics of the SGs is that they incorporate distributed energy resources based on renewable sources, especially solar. The lack of simultaneity between energy production of these sources and demand may result in operational issues, from which the risk of overvoltage stands out. Due to that, it is expected that energy storage systems (ESSs) play a key role in SG, since they allow to match the imbalances between demand and energy production, thus mitigating voltage violation issues. However, these devices are expensive, and therefore, the investments in ESS must be planned to obtain the best cost-benefit relation. In this context, a battery ESS (BESS) planning methodology for distribution SGs is proposed in this work, aiming to control the risk of voltage conformity indices violation subject to uncertainty regarding load, photovoltaic generation e BESS unavailabilities due to failures of their components or in the telecommunication network (TCN) used for their control. The methodology is based in a sequence of studies that result BESSs’ number, sites and sizes and the configuration of the TCN, while also allow the planning engineer to test improvements in the solution by using on load tap changer devices or or by increasing TCN’s availability. Four subproblems are used with this purpose: an optimal BESS allocation, a method for obtaining equivalent failure rates for the battery banks, the TCN optimal design and the SG’s voltage conformity probabilistic assessment used to test solution options face to uncertainty. The first and third problems are solved by genetic algorithms, while the second and the last are based on sequential Monte Carlo simulation (MCS) techniques. Embedded in the allocation model are an optimization model used to assess the typical BESS schedules and a useful lifetime prediction model based on that scheduling. The useful lifetime prediction is also used to fit time-to-failure distributions which ate the input of the MCS that generate BESSs’ equivalent failure rates which are coherent with the expected operational conditions. On the other hand, the MCS used to assess the voltage conformity uses not only the same schedule model used by the allocation but also two optimizations models which represent real time controls for BESS rescheduling and reactive power adjustments used for corrective voltage control. Results assessed in 33 node test system shown that the proposed methodology is capable of producing planning solutions that reduce the voltage conformity indices violation risk to tolerable levels. Atualmente, os sistemas de distribuição passam por um processo de transformação em redes elétricas inteligentes (REI). Uma das características esperadas de REI é que incorporem recursos energéticos distribuídos baseados em fontes renováveis, sobretudo solar. A falta de simultaneidade da produção energética destas fontes em relação à demanda pode resultar em problemas operacionais, dentre os quais destaca-se o risco de ocorrência de sobretensões. Por este motivo, espera-se que os sistemas de armazenamento de energia (SAE) desempenhem papel fundamental, pois permitem adequar os desvios entre a oferta de geração e a demanda, mitigando violações de tensão. No entanto, estes dispositivos têm alto custo, de forma que seus investimentos devem ser planejados de maneira a obter a melhor relação de custo-benefício. Neste contexto, propõe-se neste trabalho uma metodologia de planejamento de SAE à bateria (SAEB) para REI de distribuição com objetivo de controlar os riscos de violações dos índices de conformidade de tensão frente a incertezas de demanda, geração fotovoltaica e de indisponibilidades dos SAEB ocasionadas por falhas de seus componentes ou da rede de telecomunicação (RTCOM) usada nos seus controles. A metodologia se baseia em uma sequência de estudos que resulta no número, posicionamento e dimensões dos SAEB e configuração da RTCOM, além de permitir ao engenheiro de planejamento testar reforços da solução frente a incertezas por meio de investimentos em tapes comutáveis sob carga e melhorias da disponibilidade da RTCOM. Para isso utilizam-se quatro subproblemas: um problema de alocação ótima de SAEB, um método de obtenção de taxas de falha equivalentes para os bancos de baterias, o projeto ótimo da RTCOM e a avaliação probabilística da conformidade de tensão da REI utilizada para testar as soluções de planejamento frente a incertezas. O primeiro e o terceiro problemas são solucionados a partir de algoritmos genéticos, enquanto o segundo e último se baseiam em simulação Monte Carlo (SMC) sequencial. Embarcados ao modelo de alocação estão um modelo de otimização que determina os despachos típicos dos SAEB e um modelo de estimação da vida útil das baterias baseado nestes despachos. As estimativas de vida útil também são utilizadas para ajustar as distribuições dos tempos de falha das baterias que servem como parâmetros de entrada da SMC que gera taxas de falha equivalentes para os bancos de baterias coerentes com as condições operacionais esperadas. Já a SMC que avalia a conformidade de tensão utiliza tanto o mesmo modelo de despacho típico já utilizado pela alocação como também modelos de otimização que representam controles em tempo real para redespacho e para ajustes na potência reativa visando controle corretivo de tensão. Resultados avaliados em um sistema de 33 nós mostraram que a metodologia é capaz de produzir soluções de planejamento que reduzem os riscos de violações dos índices de conformidade de tensão para valores satisfatórios.

Esta tese investiga a possibilidade do uso de aproximações quadráticas de funções para o propósito da construção de novos operadores para uso em algoritmos genéticos, aplicados à otimização de funções de variáveis contínuas. A fórmula básica empregada em todos os casos é a do aproveitamento do conjunto de amostras das funções-objetivo e das funções de restrição do problema que já é normalmente obtido por meio da execução das operações típicas dos algoritmos genéticos. Com esse conjunto de amostras, as aproximações quadráticas das diversas funções são obtidas e, à medida em que o algoritmo genético prossegue obtendo novas amostras, tais aproximações são atualizadas. São aqui propostos, com fundamento em tais aproximações: (i) um operador de correção das coordenadas do espaço de variáveis; (ii) um operador especializado em obter estimativas do ótimo de problemas mono-objetivo com uma única restrição de igualdade; (iii) um operador especializado na obtenção de estimativas do ótimo de problemas mono-objetivo com múltiplas restrições de desigualdade; (iv) um operador especializado na obtenção de estimativas localmente refinadas de pontos pertencentes ao conjunto Pareto-ótimo de problemas multiobjetivo irrestritos; (v) um operador especializado na obtenção de estimativas localmente refinadas de pontos pertencentes ao conjunto Pareto-ótimo de problemas multiobjetivo com restrições de desigualdade. Os três últimos operadores são construídos com base em uma formulação de Desigualdades Matriciais Lineares (LMI's). Como sub-produto desta tese, é proposta ainda uma nova métrica para comparar os desempenhos de algoritmos de otimização multiobjetivo na tarefa de obtenção de amostragens representativas dos conjuntos Pareto-ótimos de problemas, a métrica da {em contagem de esferas}. Os resultados obtidos indicam que todos os operadores propostos são capazes de conduzir a melhorias significativas, tanto na velocidade de convergência quanto na taxa de convergência e na precisão das soluções obtidas. Estudos adicionais se fazem necessários, no caso dos operadores multiobjetivo, para aumentar a extensão dos conjuntos de estimativas obtidas do conjunto Pareto-ótimo. This thesis investigates the possibility of using quadratic approximations of functions with the purpose of building new operators for genetic algorithms, applied to the optimization of continuous variable functions. The basic formulation employed in all cases is the employment of the set of samples of objective functions and constraint functions that is already obtained through the execution of the typical operations of genetic algorithms. With this set of samples, the quadratic approximations of the several functions are calculated and, as the genetic algorithm goes getting new samples, such approximations are updated. This thesis proposes, upon such approximations: (i) an operator that performs the coordinate correction of the variable space; (ii) an operator that generates estimates of the optimum for mono-objective problems with a single constraint; (iii) an operator that generates estimates of the optimum for mono-objective problems with several inequality constraints; (iv) an operator that generates locally refined estimates of the Pareto-set points of unconstrained multiobjective problems; and (v) an operator that generates locally refined estimates of the Pareto-set points of multiobjective problems with multiple inequality constraints. The three last operators are built on the basis of Linear Matrix Inequality (LMI) formulations. As a by-product of this thesis, a new metric is proposed here, for the purpose of comparing the performances of multiobjective optimization algorithms in the task of generating representative sample sets for the Pareto-optimal sets of multiobjective problems: the {em sphere-counting} metric. The results obtained suggest that all proposed operators are capable of leading to significant enhancements in the convergence rate, in the proportion of convergence and in the solution precision. Additional studies are necessary, in the case of the multiobjective operators, for enhancing the extension of the Pareto-estimate sets that are obtained.

CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior Esse trabalho aborda o aprendizado estrutural de redes Bayesianas. Esse aprendizado da rede quemelhor representa os dados disponíveis é um problema Np-difícil. O objetivo é a adaptação doAlgoritmo Genético Multi-Agente (MAGA) para o aprendizado estrutural de redes Bayesianas.No algoritmo MAGA são utilizados os elementos de um sistema multi-agente com mecanismosdos algoritmos genéticos. Nesse trabalho, foram implementadas duas configurações do MAGA,as quais foram comparadas com outros algoritmos da literatura. Os resultados demonstraramque as duas configurações do MAGA apresentaram bons desempenhos no aprendizado estruturalde redes Bayesianas, principalmente em instâncias com muitas variáveis e grandes volumes dedados. This work approaches the structural learning of Bayesian networks. The task of learning a Bayesian Network from data is an Np-hard problem. We present the Multi-Agent Genetic Algorithm (MAGA) to learn Bayesian network structures. The MAGA algorithm uses the elements of a multi-agent system, such as communication between agents, their interaction with the environment, and the mechanisms of genetic algorithms that subject agents to genetic operators. In this study, two configurations of MAGA were implemented, which were compared to other algorithms in the literature. The purpose of this research is to evaluate the performance of the MAGA, mainly in instances with many variables and large volumes of data. The experiment results show that the two configurations of MAGA are effective in learning the Bayesian Network structures, chiefly in instances with many variables and large volumes of data.

Orientadora: Prof.ª. Dra. Thelma S. P. Fernandes Coorientador: Prof. Dr. Mateus Duarte Teixeira Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. Defesa : Curitiba, 17/12/2021 Inclui referências: p. 88-90 Resumo: Para que um Sistema Elétrico de Potência opere satisfatoriamente, deve haver uma adequada coordenação do sistema de proteção, que é feita através de parametrização de ajustes de relés de proteção. Essa parametrização envolve estudos relacionados aos cálculos de correntes de curto-circuito, seletividade e coordenação entre os dispositivos de proteção. Esses estudos devem garantir que os sistemas de proteção operem no menor tempo possível e desliguem o mínimo de circuitos possíveis, ou seja, que os relés de proteção mais próximos da ocorrência do curto-circuito operem mais rapidamente do que os relés das linhas adjacentes. Por ser uma tarefa complexa, esse trabalho propõe que a obtenção desses parâmetros de ajustes, relacionados especificamente a relés de sobrecorrente instalados em sistemas malhados, seja feita utilizando um processo de otimização. Os parâmetros de entrada do problema de otimização são os valores de impedâncias de sequência das linhas de transmissão, geradores e transformadores que compõem o sistema elétrico. A partir desses dados são simulados alguns casos de curto-circuito que são necessários para inicializar o processo de otimização dos parâmetros de ajustes de sobrecorrente direcional de neutro instantâneo (67NI) e sobrecorrente direcional de neutro temporizado (67NT) em todos os terminais de linha do sistema em análise. A otimização envolve o ajuste de tempo de atuação dos relés temporizados 67NT que é dado por curvas inversas padronizadas, time dial (TDS) e corrente de Pick-up (IPS). Portanto, os parâmetros de ajuste do 67NT têm 3 variáveis que devem ser ajustadas: tipo de curva, TDS e IPS. A formulação do problema de otimização proposto para realização dos ajustes ótimos é resolvida via Algoritmos Genéticos e foi testada utilizando sistemas de 5 e 30 barras. Foi testada a coordenação de várias combinações desses ajustes até obter os valores ótimos coordenados para todos os relés dos sistemas testados. Abstract: For an Electric Power System to operate satisfactorily there must be an adequate coordination of the protection system, which is done through parameterization of protection relay settings. This parameterization involves studies related to the calculation of short-circuit currents, selectivity and coordination between protection devices. These studies must ensure that the protection systems operate in the shortest time possible and disconnect as few circuits as possible, that is, that the protection relays closest to the occurrence of the short circuit operate faster than the relays in the adjacent lines. As it is a complex task, this work proposes that the obtaining of these adjustment parameters, specifically related to overcurrent relays installed in meshed systems, be done using an optimization process. The input parameters of the optimization problem are the sequence impedance values of the transmission lines, generators and transformers that make up the electrical system. From these data, some short-circuit cases are simulated that are necessary to start the optimization process of the instantaneous directional overcurrent (67NI) and timed directional overcurrent (67NT) adjustment parameters in all the line terminals of the system under analysis. The optimization involves adjusting the actuation time of the 67NT timed relays which is given by standardized inverse curves, time dial (TDS) and Pick-up current (IPS). Therefore, the 67NT adjustment parameters have 3 variables that must be adjusted: curve type, TDS and IPS. The formulation of the optimization problem proposed to perform the optimal fits is solved via Genetic Algorithms and was tested using 5 and 30 bus systems. Coordination of various combinations of these settings was tested until the optimal coordinated values were obtained for all relays in the tested systems.

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2021. Por representarem uma significativa parcela da demanda energética do setor industrial, sistemas motrizes baseados em motores de indução trifásicos (MITs) são alvos frequentes de ações de eficiência energética como, por exemplo, a substituição do motor por outro de maior rendimento. O estudo da viabilidade econômica destas ações requer a determinação do rendimento ou das perdas energéticas do motor em sua condição atual, através de procedimentos que podem envolver a interrupção ou a perturbação da operação da máquina. Um levantamento realizado nesta tese apontou que os métodos existentes para determinação do rendimento de MITs têm como principais fatores de intrusão a medição direta da resistência do estator e a alteração do carregamento mecânico para determinação das perdas em vazio. Por outro lado, métodos menos intrusivos propõem a estimação do rendimento por meio do circuito equivalente do MIT com valores de parâmetros determinados a partir de dados típicos fornecidos por fabricantes. Esta abordagem, no entanto, envolve dificuldades para a identificação precisa da resistência do enrolamento do estator e das perdas em vazio. Esta tese propõe aprimoramentos para a identificação dos valores de parâmetros do circuito equivalente de MITs a partir de dados típicos, de modo a viabilizar a estimação das perdas e do rendimento a partir de uma única medição de grandezas terminais da máquina sem perturbar sua operação. Os resultados de uma análise de sensibilidade das grandezas externas em relação aos parâmetros do circuito indicam que a perda total é a grandeza mais sensível às resistências do estator e de perdas no ferro, enquanto as demais grandezas externas são dominadas pela resistência do enrolamento do rotor e pela reatância de magnetização. Com base nesta constatação, um algoritmo de otimização é desenvolvido para identificar os valores dos parâmetros do circuito equivalente que correspondam aos valores de perdas totais, de corrente de linha, de potência ativa e de potência reativa fornecidos pelo fabricante em três níveis de carga. A resolução do problema de otimização é realizada com algoritmos genéticos e com o método de Levenberg-Marquardt. Adicionalmente, com o objetivo de aprimorar a predição do rendimento e das perdas em outras condições de carregamento, os valores da resistência do rotor e da reatância de magnetização são ajustados para corresponder a valores medidos de corrente e de potência, levando em conta aspectos metrológicos. Os resultados indicam que a inclusão das perdas na função objetivo, um aspecto previamente inédito, proporciona uma determinação mais precisa das resistências do enrolamento do estator e de perdas no ferro a partir dos dados de catálogo. O método de Levenberg-Marquardt demonstrou desempenho superior em termos de precisão em comparação com o algoritmo genético. Aplicada a dados obtidos em ensaios com sete motores, a metodologia desenvolvida resultou na estimação das perdas com desvios considerados aceitáveis. A principal limitação constatada é a dependência em relação à precisão dos dados de rendimento e de fator de potência fornecidos pelos fabricantes, que podem não corresponder ao comportamento real da máquina ou mesmo ser inconsistentes com o comportamento físico de motores de indução, impedindo o encontro de um conjunto de parâmetros adequados. Um método simplificado desenvolvido paralelamente permite a estimação das perdas do motor em operação a partir da simples medição do valor eficaz da corrente e de uma regressão linear de dados de catálogo. Em estudo complementar, desenvolveu-se uma nova metodologia experimental para a determinação de valores dos parâmetros do circuito equivalente de motores de indução de rotor maciço, que são empregados em aplicações de alta velocidade, suprindo assim uma lacuna identificada no levantamento bibliográfico. Abstract: Drive systems based on three-phase induction motors (TPIMs) correspond to a significant portion of the industrial energy demand. Therefore, these systems are frequently targeted in energy efficiency actions such as the replacement of the machine with a more eficiente one. The economic feasibility analysis of these actions requires the determination of the motor efficiency or of its energy losses in the current condition, which may require the interruption or the disturbance of the operation. A literature survey carried out in this thesis has pointed the stator resistance measurement and the load change for the determination of no-load losses as the main intrusion aspects of the existing methods for efficiency determination of TPIMs. On the other hand, in less intrusive methods, the efficiency is estimated thorugh the TPIM equivalent circuit, whose parameter values are identified from manufacturer data. However, this approach involves difficulties especially for the precise identification of the stator resistance and of the no-load losses. This thesis proposes improvements for the identification of the TPIM equivalent circuit parameter values from manufacturer data, in order to enable the estimation of the efficiency and of the losses from a single measurement of terminal quantities without disturbing the operation. The results of a sensitivity analysis of external quantities with regard to the equivalent circuit parameters indicate that the total loss is the quantity most sensitive to the stator resistance and to the no-load losses, while the remaining quantities are dominated by the rotor winding resistance and by the magnetizing reactance. Based on that finding, an optimization algorithm is developed to identify equivalent circuit parameter values that match the values of total losses, line current, input power and reactive power provided by manufacturers in three load levels. The optimization is performed both with genetic algorithms and with the Levenberg-Marquardt method. Additionally, in order to improve the losses prediction in other load conditions, the rotor resistance and the magnetizing reactance are adjusted to match the measured values of line current and input power, taking into account metrological aspects. The results indicate that the inclusion of the losses in the objective function, a previously unreported aspect, provides a more accurate determination of the stator winding resistance and of the no-load losses from manufacturer data. The Levenberg-Marquardt method has demonstrated a superior performance in terms of precision compared to the genetic algorithm. When applied to experimental data obtained during tests with seven motors, the developed methodology resulted in acceptable deviations of the estimated losses. The main limitation of the proposed method was verified to be the dependence on the precision of the efficiency and power factor data provided by the manufacturers, which may not correspond to the actual behavior of the machine and may even be inconsistent with the physical behavior of induction motors, preventing the identification of an adequate set of parameters. A simplified method developed in parallel allows the losses estimation of the running motor from a single current measurement and a linear fit of typical data. Furthermore, a novel experimental methodology was developed to determine the equivalent circuit parameter values of solid rotor induction motors, used in high-speed applications, filling a gap identified in the literature survey.

Orientadora: Profª. Drª. Thelma Solange Piazza Fernandes Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. Defesa : Curitiba, 14/12/2021 Inclui referências Área de concentração: Sistemas de Energia Resumo: Os sistemas de armazenamento de energia têm se tornado importantes aliados para a operacionalização de sistemas elétricos compostos por fontes eólicas e solares, os quais são usados principalmente para contornar os elevados níveis de variabilidade de geração desses tipos de fonte. No entanto, os sistemas de armazenamento possuem várias outras aplicações em Sistemas Elétricos de Potência, tal como, uso para aliviar congestionamento na rede de transmissão. Assim, as questões de congestionamento das linhas de transmissão, aliadas ao uso crescente da carga, esgotamento dos recursos hídricos e aumento das fontes eólicas e solares no sistema elétrico brasileiro, justificam a importância de também se realizar estudos a respeito do impacto dos sistemas de armazenamento nos fluxos de potência através das linhas de transmissão de sistemas elétricos. Dentre as várias tecnologias de armazenamento existentes, este trabalho aborda as baterias, as quais protagonizam a maioria dos sistemas de armazenamento de energia instalados na atualidade. Assim, este trabalho tem como foco analisar o uso de baterias em sistemas hidrotérmicos com penetração de fonte eólica, com objetivo de contornar sobrecarga nas linhas de transmissão. Para tanto, é necessário antes, realizar um estudo de como alocar e dimensionar as baterias e uma vez feita as alocações, analisar os impactos advindos de suas instalações na rede de transmissão do sistema hidro-termo-eólico. A alocação e o dimensionamento ótimo das baterias deve ser feita no sentido de minimizar os cortes de carga oriundos dos congestionamentos nas linhas, de se despachar a geração hidráulica e térmica de modo a minimizar os custos de geração das usinas térmicas, além de minimizar os próprios custos de aquisição e operação das baterias. Para tanto, este trabalho formula um problema de otimização que aloca e dimensiona sistemas de baterias em sistemas hidrotérmicos com penetração de fonte eólicas, solucionado via Algoritmos Genéticos e Fluxo de Potência Ótimo Multiperíodo. Os resultados e análises foram realizados utilizando sistema de 33 barras e eles mostram que é possível reduzir cortes de carga devido ao congestionamento da rede de transmissão, postergando assim, a construção de novas linhas de transmissão através da instalação de sistemas de armazenamento. Abstract: Energy storage systems have become important allies to operationalize electrical systems composed of wind and solar sources, which are mainly used to contour high levels of generation variability of these types of sources. However, storage systems have several other applications in Electric Power Systems, such as to alleviate transmission network congestions. Thus, the issues of transmission congestion together with the increasing of load, depletion of water resources and increase of wind and solar sources, as occurring in the Brazilian electrical system, justify the importance of also carrying out studies about the impact of storage systems on power flows through the transmission lines of electrical systems. Thus, this work focuses on analyzing the use of batteries in hydrothermal systems with penetration of wind source, with the intention to circumvent transmission congestions. For that, it is necessary, beforehand, to carry out a study of how to allocate and size the batteries and, once the allocations are made, analyze the impacts arising from their installations on the hydrothermal system's transmission network. The optimal allocation and sizing of the batteries are made to minimize load cuts arising from congestion on the lines, to dispatch hydraulic and thermal generation to minimize the generation costs of thermal plants, in addition to minimize the acquisition and operating costs of the batteries. Therefore, an optimization problem is formulated that allocates and sizes battery systems in hydrothermal systems with penetration of wind sources, solved via Genetic Algorithms and Multiperiod Optimal Power Flow. The results and performance analysis are done using a system of 33 buses. The results show that it is possible to reduce load cuts due to transmission congestion, thus postponing the construction of new transmission lines after the installation of storage systems.

Orientadora: Prof.ª Drª. Thelma Solange Piazza Fernandes Coorientador: Prof. Dr. Marcelo Bessa Tese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. Defesa : Curitiba, 26/11/2020 Inclui referências: p. 158-164 Resumo: O Brasil dispõe de uma matriz elétrica de origem predominantemente renovável, sendo que a fonte hídrica é a mais representativa. Esta predominância hídrica traz consigo características sazonais específicas, pois os objetivos de manter os reservatórios em níveis elevados de forma a garantir uma maior produtividade e reduzir os vertimentos - energia desperdiçada - são conflitantes. Essas características fazem do Sistema Interligado Nacional (SIN) único em âmbito mundial pela sua complexidade. A fim de aprimorar os estudos de operação e planejamento inerentes ao SIN, este trabalho objetiva analisar o impacto do emprego de uma representação da rede elétrica em mais detalhe por meio de equações de balanço de potência ativa e reativa, que permitem a consideração não só de gargalos de transmissão, mas também de magnitudes de tensão no horizonte de curto prazo. Além disso, em face do aumento da participação da fonte eólica na matriz energética brasileira, vislumbra-se a necessidade de alocar convenientemente reserva girante entre as usinas para assegurar maior confiabilidade no atendimento da carga. Para tanto, essa alocação é também inserida nos estudos de planejamento de curto prazo. O problema de despacho hidrotérmico eólico, problema energético, proposto é resolvido por técnicas de Inteligência Artificial Algoritmos Genéticos (AGs) e Evolução Diferencial (ED) sendo que o despacho de potência e alocação de reserva girante com inclusão de restrições elétricas não lineares, problema elétrico, são modelados via Fluxo de Potência Ótimo, o qual é resolvido pelo Método dos Pontos Interiores. O método proposto é testado em um sistema de 33 barras e 1768 barras que correspondem ao SIN reduzido com representação das usinas hidráulicas e térmicas individualizadas. Verificou-se que o uso da técnica ED proporciona reprodutibilidade em relação aos despachos obtidos via AGs e possui boa aderência ao problema de coordenação hidrotérmica. Concluiu-se que para o sistema de menor porte, 33 barras, a inclusão das restrições não lineares da rede elétrica influenciou de forma significativa o despacho hidrotérmico eólico e elevou de forma significativa o tempo computacional. Para essa formulação também ficou evidenciado que essas restrições não lineares e a inclusão da reserva elevam o acionamento de térmicas o que afeta substancialmente o custo do despacho. Para o SIN não foi possível convergir a formulação não linear clássica portanto fez-se a formulação de um FPO linear alternativo onde aproximações lineares permitiram o monitoramento do perfil de tensão das barras associadas aos geradores de potência. Essa formulação se mostrou adequada e promissora para convergência de problemas de grande porte onde se têm o interesse em monitorar as variáveis supracitadas. Palavras-chave: Planejamento da Operação. Despacho Hidrotérmico. Fluxo de Potência Ótimo. Evolução Diferencial. Usinas individualizas. Restrições elétricas. Abstract: Brazil has an electrical matrix of predominantly renewable origin, with the water source being the most representative. This water predominance brings with it specific seasonal characteristics, as the objectives of maintaining the reservoirs at high levels in order to guarantee greater productivity and reduce spills - wasted energy - are conflicting. These characteristics make the National Interconnected System (SIN) unique worldwide due to its complexity. In order to improve the operation and planning studies inherent to the BIPS, this work aims to analyze the impact of the use of a representation of the electric grid in more detail through active and reactive power balance equations, which allow the consideration not only of transmission bottlenecks, but also of magnitudes of tension in the short term horizon. In addition, in view of the increased share of the wind source in the Brazilian energy matrix, there is a need to conveniently allocate a rotating reserve between the plants to ensure greater reliability in handling the load. To this end, this allocation is also included in short-term planning studies. The problem of wind hydrothermal dispatch, energy problem, proposed is solved by techniques of Artificial Intelligence Genetic Algorithms (AGs) and Differential Evolution (ED) and the dispatch of power and allocation of rotating reserve with inclusion of non-linear electrical restrictions, electrical problem, are modeled via Optimal Power Flow, which is solved by the Interior Point Method. The proposed method is tested in a system of 33 bars and 1768 bars that correspond to the reduced SIN with representation of individualized hydraulic and thermal plants. It was found that the use of the ED technique provides reproducibility in relation to orders obtained via AGs and has good adherence to the hydrothermal coordination problem. It is concluded for the smaller system, 33 buses, the inclusion of the non-linear restrictions of the electric grid significantly influenced the wind hydrothermal dispatch and significantly increased the computational time. For this formulation it was also evidenced that these nonlinear restrictions and the inclusion of the spinning reserve increase the activation of thermal plants, which substantially affects the cost of dispatch. For the SIN, it was not possible to converge the classic non-linear formulation, so the formulation was made for an alternative linear FPO where linear approximations allowed the monitoring of the voltage profile in the buses associated with the power generators promising for the convergence of large problems where there is an interest in monitoring the variables mentioned above. Keywords: Operation Planning. Hydrothermal dispatch. Optimal Power Flow. Differential Evolution. Individual plants. Electrical restrictions.

Orientador: Prof. Dr. Odilon Luis Tortelli Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. Defesa : Curitiba, 30/07/2020 Inclui referências: p. 85-89 Área de concentração: Sistemas de Energia Resumo: Este trabalho tem como objetivo o desenvolvimento de uma ferramenta de otimização para a reconfiguração de redes de distribuição além de otimizar também a alocação de chaves nesse tipo de sistema. A reconfiguração de redes de distribuição tem se mostrado eficiente na busca de uma melhor condição operacional do sistema, porém sem uma alocação de chaves adequada sua eficiência fica limitada. Assim, a ferramenta proposta visa tratar essas duas partes de forma conjunta. Além disso, diferentemente de trabalhos anteriores, a ferramenta busca conciliar o uso do fluxo de potência não iterativo, utilizado para verificar o desempenho de cada nova configuração, com os algoritmos evolutivos, utilizados para a busca da melhor solução entre todas as possíveis. O fato de ser necessário calcular o fluxo de potência para cada configuração candidata a solução do sistema faz com que a utilização da abordagem não iterativa traga inúmeros benefícios. Para que seja possível a utilização desse método de cálculo de fluxo de potência, utiliza-se a normalização complexa diferentemente da normalização convencional, modificando assim, artificialmente, a relação R/X do sistema. Apesar da utilização de um método não iterativo, a natureza exponencial das possíveis soluções faz com que uma ferramenta de otimização seja necessária para buscar a melhor solução sem ter que testar todas as combinações possíveis. Com isso, são utilizados os algoritmos genéticos e diferencial evolutivo para auxiliar no processo de otimização. Os resultados das simulações evidenciam a eficiência e robustez da metodologia proposta sendo possível a sua utilização em diversos tipos de arranjos e cenários diferentes. Isso a torna ideal para uso no apoio ao planejamento de redes de distribuição, verificando dentre os diferentes locais possíveis para a alocação das chaves, os que apresentam o melhor desempenho. Além disso, a metodologia apresentada também consegue, partindo de um sistema com as chaves já alocadas, otimizar sua configuração. Nessa otimização, busca-se encontrar a solução que apresente o melhor desempenho de acordo com o parâmetro desejado, podendo auxiliar assim na operação do sistema. Palavras-chave: Sistemas de distribuição. Reconfiguração ótima. Alocação ótima de chaves. Fluxo de potência não iterativo. Algoritmos genéticos. Algoritmo diferencial evolutivo. Abstract: This work presents an optimization tool for distribution networks reconfiguration, as well as optimizing the switches placement in this kind of system. The distribution networks reconfiguration has been shown efficient in the search for a better system operational condition, however, without an adequate switch placement, its efficiency is limited. Therefore, the proposed tool aims to treat these two parts together. Furthermore, unlike previous work, this tool makes the combined use of a non-iterative method of power flow analysis, used to verify the performance of each new configuration, with the evolutionary algorithms, used to search for the best solution among all possible ones. The fact that it is necessary to calculate the power flow for each candidate configuration for the system solution means that the use of the noniterative approach brings numerous benefits. In order to make it possible to use this method of power flow analysis, complex normalization is used instead of a conventional normalization, modifying artificially the R/X ratio of the system. Despite this, the exponential nature of the possible solutions makes an optimization tool necessary to search for the best solution without having to test all possible combinations. Simulation results show the efficiency and robustness of the proposed methodology, making it possible to use it in different types of arrangements and different scenarios. This makes it ideal for use in planning distribution networks, checking among the different possible locations for switches placement, which one has the best performance. In addition, the presented approach can also manages, starting from a system with the switches already allocated, to optimize its configuration. In this optimization, it aims to find the solution that presents the best performance according to a desired parameter, being able to assist in the operation of the system. Key words: Distribution Systems. Optimal Reconfiguration. Optimal Switch Allocation. Non-iterative Power Flow Analysis. Genetic Algorithms. Differential Evolution Algorithm.

As aplicações da robótica são destacadas em diversas áreas do conhecimento, especialmente aquelas que consideram sistemas multirrobô, em que múltiplos robôs móveis são capazes de desenvolver uma tarefa de forma autônoma e cooperativa. Neste contexto, os sistemas inteligentes são ferramentas válidas para promover a navegação e coordenação de um sistema multirrobô. Este trabalho tem como principal objetivo apresentar soluções para problemas que requerem o planejamento de rotas para múltiplos robôs, definidos a partir de um ambiente que contém pontos de passagem obrigatórios (alvos) e obstáculos estáticos e dinâmicos. Neste ambiente, o sistema multirrobô deve visitar todos os alvos de forma cooperativa e finalizar a navegação em um local pré-definido. Inicialmente, o conhecimento do ambiente é limitado apenas à posição dos alvos (os obstáculos são desconhecidos) e, portanto, um planejador híbrido de rotas é proposto para calcular os caminhos a serem navegados pelos robôs a partir deste conhecimento prévio (etapa off-line) e tratar problemas inesperados durante a navegação (etapa on-line, desenvolvida individualmente por cada robô), tais como o desvio de obstáculo e perda de localização. O planejador híbrido é modelado através de uma adaptação do problema do caixeiro viajante múltiplo, e solucionado com algoritmos genéticos combinados a heurísticas cooperativas. Em uma segunda etapa, o conhecimento prévio sobre o ambiente consiste apenas nas posições inicial e final dos robôs. Nesse caso, os robôs devem explorar o ambiente para localizar e visitar os alvos, enquanto desviam dos obstáculos, até atingir as suas posições finais. Para isto, uma estratégia on-line e bioinspirada em comportamento de estigmergia por feromônios artificiais é proposta para promover uma navegação cooperativa e distribuída. Os robôs considerados neste trabalho são homogêneos, independentes, possuem habilidades de comunicação limitadas e são dotados de controladores fuzzy para sua movimentação. Resultados de simulação são apresentados para a validação dos planejadores e uma implementação com robôs reais em um ambiente experimental confirma a factibilidade das estratégias propostas. Robotic applications are highlighted in several areas, especially those that consider multi-robot systems, in which multiple mobile robots are able to develop a task in an autonomous and cooperative way. In this context, intelligent systems are valid tools to provide a navigation and coordination of a multi-robot system. This work has as main objective to present solutions to problems that require the path planning for multiple robots, defined from an environment that contains points of obligatory passage (targets) and static and dynamic obstacles. In this environment, the multi-robot system must visit all targets in a cooperative way and finish the navigation in a pre-defined location. Initially, the knowledge of the environment is limited only on the targets' position (obstacles are unknown), and then a hybrid path planner is proposed to compute the paths to be navigated by the robots from that previous knowledge (off-line step) and handle unexpected problems during navigation (on-line step, individually performed by each robot), such as obstacle avoidance and loss of localization. The hybrid planner is modeled through a multiple traveling salesperson problem adaptation, and solved with genetic algorithms and other cooperative heuristics. In a second step, the previous knowledge about the environment consists only on the initial and final positions of the robots. In this case, robots should explore the environment to locate and visit the targets, while avoiding obstacles, until they reach their final positions. To do this, an on-line and bio-inspired strategy on stigmergic behavior from artificial pheromones is proposed to provide a cooperative and distributed navigation. The robots considered in this work are homogeneous, independent, have limited communication skills and are equipped with fuzzy controllers for their locomotion. Results from simulation are presented for the planners validation and a implementation with real robots in an experimental environment confirms the feasibility of the proposed strategies.

Orientador: Prof. Dr. Alexandre Rasi Aoki Coorientador: Dr. Mateus Duarte Teixeira Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. Defesa : Curitiba, 25/02/2019 Inclui referências: p.91-93 Área de concentração: Sistema de Energia Resumo: A oferta descentralizada de energia no Brasil, especificamente a solar fotovoltaica (FV), proporciona renovação na infraestrutura das redes de distribuição de energia, uma vez que, além de atender a demanda energética do consumidor, o excedente de energia pode ser injetado na rede. Usualmente, os trabalhos acerca deste tema são desenvolvidos almejando manter uma produção de energia correspondente à necessidade do usuário. Outra constatação é o período de geração, em que o pico de geração de energia fotovoltaica pode não coincidir com o pico de demanda solicitada pelo consumidor. Do ponto de vista do consumidor, o emprego de sistemas de armazenamento de energia em baterias (BESS, do inglês Battery Energy Storage System) possibilita realizar o carregamento das baterias próximo ao horário de máxima geração fotovoltaica e despachar a energia durante os períodos de menor oferta energética consequentemente buscando uma redução financeira da conta de energia. Afim de auxiliar os fabricantes e os usuários de sistemas fotovoltaicos com armazenamento de energia em baterias, essa dissertação propõe uma análise da curva do consumo de energia de um consumidor residencial e a partir desta análise realizar um dimensionamento de um sistema bidirecional composto por sistema fotovoltaico acoplado a um armazenador de energia em baterias. Além disso, este trabalho contempla a aplicação dos conceitos de eficiência energética, buscando uma otimização de energia economizada e a redução da necessidade de energia nos horários de ponta. Para atender a redução de energia no horário de ponta é aplicado o deslocamento de pico de carga através de algoritmos genéticos (AGs) que têm a função de despachar de forma horária a energia armazenada no BESS a partir da geração fotovoltaica minimizando o uso da energia do BESS e maximizando o retorno financeiro. Os principais resultados apontam que através de um dimensionamento adequado e a utilização de um sistema fotovoltaico com armazenamento de energia em baterias pode-se alcançar reduções do consumo de energia da concessionária, bem como proporciona reduções da demanda no horário de ponta. Em relação ao despacho horário de energia foi simulado um cenário utilizando os AGs e outro cenário utilizando uma função utilizada para resolver problemas de programação linear. Observou-se que os AGs apresentaram um desempenho que incluí 5% menos energia disponibilizada pelo BESS frente a programação linear, mantendo os requisitos técnicos estabelecidos. As diferentes análises indicam que é possível atingir benefícios econômicos com o despacho inteligente de energia armazenada. Abstract: The decentralized supply of energy in Brazil, specifically solar photovoltaic (PV), provides renewal in the infrastructure of energy distribution networks, since, in addition to meeting the consumer's energy demand, surplus energy can be injected into the grid. The work on this theme is developed observing the need to maintain a corresponding energy production with the user's need. Another observation is the generation period, in which the peak generation of photovoltaic energy may not coincide with the peak demand demanded by the consumer. From a consumer point of view, the use of battery energy storage systems (BESS) enables the batteries to be charged close to the time of maximum photovoltaic generation and to dispense energy during periods of low supply consequently seeking a financial reduction of the energy bill. In order to assist the manufacturers and users of photovoltaic systems with energy storage in batteries, this dissertation proposes an analysis of the energy consumption curve of a residential consumer and from this analysis to carry out a design of a system composed of photovoltaic system coupled to a battery-powered power store. Another proposal is the application of the concepts of energy efficiency, that is, seek an optimization of energy saved and the reduction of energy needs at peak times. To meet the reduction of energy in peak hours will be applied the peak load displacement through the developed an algorithm with the function of dispatch hourly the energy stored in the BESS from the photovoltaic generation. The main results indicate that through a suitable design and the use of a photovoltaic system with storage of energy in batteries can achieve significant energy reductions available energy distributors as well as provides reductions in demand at peak times. In relation to the dispatch of energy hours, a scenario was simulated using Genetic Algorithms (GA), artificial intelligence technique and another scenario using a conventional linear programming function. It was observed that the AG presented a performance 5% less energy available by BESS compared to linear programming function. The several analyzes indicate that it is possible to achieve economic benefits with intelligent dispatch of stored energy.

Orientador: Prof. Dr. Horácio Tertuliano Filho Coorientador: Prof. Dr. César Augusto Dartora Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. Defesa : Curitiba, 30/08/2019 Inclui referências: p. 68-70 Área de concentração: Telecomunicações Resumo: A comunicação veicular é um fato, um caminho sem volta. Espera-se que os novos veículos, num futuro muito próximo, sejam mais eficientes e mais conectados entre si e com o mundo ao seu redor, constituindo a comunicação de veículo com veículo (V2V) e veículo com a infraestrutura (V2I). Os desafios tecnológicos, porém, são imensos, podendo exigir a troca de informações em altíssima velocidade, confiabilidade e baixíssimo tempo de latência das redes em determinadas aplicações. Algumas tecnologias já estão em estágios satisfatórios de desenvolvimento, mas nenhuma ainda se tornou a solução definitiva. Para diversas aplicações, a DSRC (Dedicated Short Range Communications) operando na frequência de 5,9 GHz surge como sendo uma solução para a comunicação veicular. Porém ela tem grandes limitações devido a seu baixo alcance e penetração mesmo ao se empregar as unidades de beira de estrada (RSU) que auxiliam a comunicação entre veículos. Uma tecnologia, com possibilidades de minimizar estas limitações é a LoRa (Long Range) a qual tem maior nível de espalhamento do sinal e maior facilidade de penetração em obstáculos por operar em frequências inferiores a 1 GHz podendo ser viável em aplicações que demandem menos caracteres na transmissão de mensagens e para situações onde não seja necessário o envio frequente de pacotes. O objetivo geral deste trabalho é o de avaliar a comunicação entre veículos utilizando a tecnologia LoRa e, também avaliar o canal de comunicação LoRa e DRSC em um mesmo cenário. Os resultados foram obtidos e se avaliou a potência recebida e a taxa de recepção do sinal através de simulações para ambas tecnologias sendo desenvolvido um algoritmo genético para determinar a posição das RSUs. Também, foram realizados testes de campo para o LoRa, em comunicações V2I e V2V além de um teste sem movimento analisando-se a potência do sinal, taxa de recebimento e relação sinal-ruído em função da distância entre o receptor e transmissor para distintos fatores de espalhamento (SF7 e SF12). Com a simulação do canal foi verificada a maior taxa de recepção do sinal acima do limiar para o LoRa, especialmente em situações de obstrução por edificações e o baixo alcance do DSRC com perda total do sinal a 500 metros. Com os testes de campo avaliando o LoRa foi constatado o maior alcance de recepção desta tecnologia com recebimentos de pacotes a mais de 1 km (SF12), percebeu-se também a influência da velocidade (efeito Doppler) e a diferença na taxa de recepção entre os SFs com o SF12 sendo mais sensível ao efeito da velocidade, porém mantendo um alcance maior em relação ao SF7. Palavras-chave: Algoritmos genéticos. Comunicação veicular. DSRC. LoRa. V2I. V2V. Abstract: Vehicle communication is a fact, a way of no return. New vehicles in the very near future are expected to be more efficient and more connected to each other and to the world around them, constituting the vehicle-to-vehicle communication (V2V) and vehicle-to-infrastructure communication (V2I). The technological challenges, however, are immense and may require the exchange of information at very high speeds, reliability and very low latency in certain applications. Some technologies are already in satisfactory stages of development, but none have yet become the definitive solution. For various applications, Dedicated Short Range Communications (DSRC) at the 5.9 GHz frequency emerges as a solution for vehicular communication. However, it has major limitations due to its low range and penetration even when employing roadside units (RSU) that aid communication between vehicles. A technology that can minimize these limitations is LoRa (Long Range) which has a higher spreading signal and easier obstacle penetration by operating at frequencies below 1 GHz, being viable in applications with fewer transmitted characters in messages and for situations where frequent packet sending is not required. The aim of this dissertation is to evaluate the communication between vehicles using LoRa technology and assess the V2I communication channel in both LoRa and DRSC in the same scenario. The results were obtained, and the received power and the signal reception rate were evaluated through simulations for both technologies. A genetic algorithm was developed to determine the position of the RSUs. Also, field tests were performed for LoRa in V2I and V2V communications as well as a motionless test; signal strength, reception rate and signal to noise ratio as a function of the distance between receiver and transmitter for different spreading factors (SF7 and SF12) were analyzed. With the channel simulation, highest signal reception rates above the threshold were verified with LoRa especially in building obstruction scenarios and the DSRC's low communication range with total signal loss at 500 meters. From the LoRa field tests evaluation, it was found that the longest reception range of this technology is over 1 km (SF12), it was also noticed the influence of the speed (Doppler effect) and the difference in the reception rate between SFs with SF12 being more sensitive to the effect of velocity, but maintaining a longer range compared to SF7. Key words: Genetic algorithms. Vehicular communication. DSRC. LoRa. V2I. V2V.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2019. Geradores síncronos de polos salientes (GSPS) são equipamentos não seriados que possuem alto valor agregado. Neste trabalho buscou-se desenvolver um algoritmo para dimensionar um gerador, determinar seu desempenho e por fim otimizá-lo. Um modelo analítico para a máquina foi desenvolvido, sendo o mesmo validado através de comparação com simulação numérica através do método de elementos finitos (MEF). A otimização é baseada em algoritmos genéticos multiobjetivo, sendo os objetivos maximizar o rendimento e minimizar o custo da máquina. Também foram impostas restrições para determinar a faixa de desempenho do gerador. Para calcular o custo da máquina foi criada a variável fator custo que leva em consideração a influência do material ferromagnético e do cobre no cálculo da máquina. Ao fim da execução do algoritmo é apresentada um gráfico que relaciona todas as soluções encontradas e são destacadas as soluções não dominadas. A partir das soluções não dominadas é feita a simulação e escolhida a melhor solução para o problema apresentado. Por fim, é feita a comparação da geometria inicial com as geometrias otimizadas não dominadas. Abstract: Salient pole synchronous generators (GSPS ? in portuguese) are non-serial equipment and have high added value. This work aims to develop an algorithm to size a generator, determine its performance and finally optimize it. An analytical model for the machine was developed and validated by comparing it with numerical simulation based on the finite element method (FEM). The optimization is based on multiobjective genetic algorithms, being the objectives maximization of the yield and minimization of the machine cost. Restrictions were also imposed to determine the generator performance range. To calculate the cost of the machine, a cost factor variable which takes into account the influence of ferromagnetic material and copper in the calculation of the machine was defined. At the end of the algorithm execution, a graph is presented that lists all the solutions found and the non-dominated solutions are highlighted. From the non-dominated solutions the simulation is made and the best solution for the presented problem is chosen. Finally, the initial geometry is compared with the non-dominated optimized geometry.

Orientadora: Profa. Dra. Thelma Solange Piazza Fernandes Coorientador: Prof. Dr. João Américo Vilela Junior Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. Defesa : Curitiba, 10/08/2018 Inclui referências: p.174-187 Área de concentração: Sistemas de Energia Resumo: O planejamento de reativo das redes de distribuição, principalmente com a alocação de bancos de capacitores, já é um assunto bastante discutido e consolidado na literatura. Existem diversas técnicas que propõem resolver de forma otimizada este problema, que pode se apresentar de maneira isolada ou de forma híbrida considerando outros equipamentos, como reguladores de tensão, para corrigir problemas de tensão na rede. Entretanto, com a crescente penetração de geração distribuída na rede de distribuição, principalmente a geração solar fotovoltaica, o planejamento de reativo deve ser atualizado para minimizar os problemas oriundos da massiva penetração deste tipo de geração, principalmente em termos de fator de potência. Os trabalhos atuais na área consideram a geração fotovoltaica como mais um sistema a ser alocado, porém, à princípio, é o consumidor que decidirá instalar um sistema de geração distribuída em sua propriedade, ou seja, esta unidade de geração não será previamente alocada, a menos que seja de posse da concessionaria. Sendo assim, o diferencial deste trabalho consiste em estudar os impactos provenientes da forte penetração de geração fotovoltaica na alocação simultânea de bancos de capacitores e reguladores de tensão. Para isso, considerando a tecnologia dos inversores de eletrônica de potência disponíveis, este trabalho tem por objetivo modelar, em um Fluxo de Potência Ótimo, o despacho de potência reativa destes geradores para atuarem como compensadores de potência reativa ao longo de todo o dia, mesmo no período noturno quando não existe geração de potência ativa. De forma a orientar este despacho das unidades de geração fotovoltaica, é proposto uma nova função objetivo para o Fluxo de Potência Ótimo que consiste em minimizar o desvio do fator de potência da subestação de valores especificados. O processo de alocação é resolvido por meio de Algoritmos Genéticos modelado de forma a permitir a alocação de bancos de capacitores em barras de média tensão e de baixa tensão, enquanto que reguladores de tensão são alocados apenas na rede de média tensão. Os resultados demonstram que com este tipo de abordagem elimina-se a necessidade da utilização de bancos de capacitores fixos na rede de distribuição, sendo necessário apenas a utilização de bancos de capacitores automáticos nos períodos de máxima geração de potência ativa, dependendo do nível de penetração de geração fotovoltaica. Outros resultados mostram que a combinação de bancos de capacitores, reguladores de tensão e geração fotovoltaica com capacidade de despacho de potência reativa é extremamente eficiente para resolver os problemas de qualidade de energia elétrica, minimizando as perdas elétricas sistêmicas. Todas as simulações foram realizadas em cinco cenários com diferentes níveis de penetração de geração fotovoltaica e operação de bancos de capacitores automáticos, considerando um sistema teste de 90 barras, sendo 70 barras de média tensão e 20 barras de baixa tensão acopladas por transformadores típicos de distribuição. Palavras-chave: Despacho de geração fotovoltaica. Regulação de fator de potência. Operação noturna de inversores. Planejamento de reativo. Sistemas de distribuição. Abstract: The reactive planning of distribution systems, mainly with the allocation of capacitor banks, is already a consolidated and much-discussed subject on the literature. There are several techniques that propose to solve this problem in an optimized way, which can be presented in an isolated or hybrid way considering others equipment, such the voltage regulator. However, with the increasing penetration of distributed generation on the distribution systems, mainly the solar photovoltaic generation, the reactive planning must be updated to mitigate the problems arising from the massive penetration of this kind of generation, mainly in terms of power factor. The current works on this subject consider the photovoltaic generation as another system to be allocated, however, at first, is the consumer who will decide to install a distributed generation system in his property, in other words, this generation unity won't be previously allocated unless it is owned by the utility. Therefore, the differential of this work consists to study the impacts from the photovoltaic generation penetration on the simultaneous allocation of capacitor banks and voltage regulators. For this, considering the current available power electronics technology, this work aims to model, in an Optimum Power Flow, the reactive power dispatch of these generators to act as reactive power compensators all day long, even at night period when haven't active power generation. To guide the dispatch of photovoltaic generation units, a new objective function for the Optimum Power Flow is proposed in this work which consists to minimize the power factor deviation of the substation from specified values. The allocation process is solved through Genetic Algorithms modeled to allow the allocation capacitors banks in medium voltage and low voltage buses, while the voltage regulator is allocated only on the medium voltage network. The results show that this approach eliminates the need for the use of fixed capacitor banks on the distribution system, requiring only the use of automatic capacitor banks during the maximum active power generation periods, depending on the penetration level of photovoltaic generation. Others results show that the combination of capacitor banks, voltage regulators and photovoltaic generation with reactive power dispatch capability is extremely effective to solve electric energy quality problems on the system, minimizing systemic electrical losses. The simulations were performed on five canaries with a different penetration level of photovoltaic generation and automatic capacitor banks operation, considering a 90 buses test system, with 70 medium voltage buses and 20 low voltage buses coupled with typical distribution transformers. Keywords: Dispatch of photovoltaic generation. Power factor regulation. Night operation of inverters. Reactive planning. Distribution systems

Orientador : Prof. Gideon Villar Leandro Coorientador : Prof. Dr. Gustavo H. da C. Oliveira Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. Defesa: Curitiba, 13/03/2017 Inclui referências : f. 100-104 Área de concentração: Sistemas eletrônicos Resumo: O sistema elétrico de potência precisa operar em bons níveis de qualidade e confiabilidade. Dentre os requisitos relacionados com qualidade e confiabilidade está a estabilidade de frequência, que está associada com a capacidade de manter ou restaurar a frequência para sua condição nominal na ocorrência de desbalanços entre geração e demanda. Esta é a responsabilidade do controlador de carga e frequência. Considerando as não linearidades presentes no sistema de controle de uma usina hidrelétrica, o controle de carga e frequência é um assunto ainda em aberto exigindo amplo estudo. Neste trabalho, propõe-se aplicar ao problema de controle de carga e frequência em usinas hidrelétricas uma técnica de controle PID com parâmetros variáveis que utiliza um supervisor fuzzy para sintonizar os seus ganhos. Para análise e comparação do desempenho do controlador proposto, será utilizado neste trabalho um modelo matemático de uma usina hidrelétrica construído baseado em informações construtivas de uma usina do Sistema Interligado Nacional. Esse controlador é comparado com um controlador otimizado por algoritmos genéticos e também é comparado com o controlador PID da referida usina. Foram analisadas três condições de operação e o controlador PID fuzzy se mostrou mais eficiente em todas elas. Como uma segunda contribuição para este trabalho, tem-se a proposta de um novo modelo matemático de um conjunto conduto/turbina hidrelétrica. Este novo modelo é comparado com os principais modelos matemáticos de conjunto conduto/turbina presentes na literatura e validado com dados de medição em campo. Foram analisadas três condições de operação, e o modelo do conjunto conduto/turbina proposto nesta dissertação apresentou uma boa aproximação com os dados de medição. Palavras-chave: Estabilidade. Lógica fuzzy. Turbinas hidráulicas. Modelagem e controle. Abstract: The power system needs to operate at good levels of quality and reliability. Among the requirements related to reliability quality is the frequency stability, which means the ability to maintain or restore the frequency to its nominal condition in the occurrence of unbalances between generation and demand. This is the responsibility of the charge and frequency controller. Considering the nonlinearities present in the control system of a hydroelectric power plant, load and frequency control is a still open subject requiring extensive study. In this work, it is proposed to apply to the problem of load and frequency control in hydroelectric plants a PID control technique with variable parameters that uses a fuzzy supervisor to tune their gains. For the analysis and comparison of the performance of the proposed controller, a mathematical model of a hydroelectric plant constructed based on constructive information of a plant of the National Interconnected System will be used in this work. This controller is compared to an optimal controller tuned by genetic algorithms and is also compared with a tuning suggestion for the PID controller of said power plant. Three operating conditions were analyzed and the fuzzy PID controller proved to be more efficient in all of them. As a second contribution to this work, we propose a new mathematical model of a hydroelectric conduit/turbine set. This new model is compared with the main mathematical models of conduit/turbine set in the literature and validated with field measurement data. Three operating conditions were analyzed, and the model of the conduit/turbine set proposed in this dissertation presented a good approximation with the measurement data. Keywords: Stability. Fuzzy logic. Hydraulic turbines. Modeling and control.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior O presente trabalho objetiva o desenvolvimento de uma estratégia de controle adaptativa capaz de estabilizar e atuar no cumprimento de trajetórias de um veículo quadricóptero. O quadricóptero é definido como uma aeronave de pousos de decolagens verticais (VTOL) e emergiu a partir da segunda metade da década de 2000 como uma plataforma promissora para utilização em diversas finalidades devido, principalmente, à sua simplicidade mecânica, alto payload e robustez. Por isso, essa aeronave tem sido vastamente explorada desde então nas publicações da área, preocupando-se, como este trabalho, em propor metodologias numéricas para aprimorar a autonomia e confiabilidade na utilização prática destes veículos. O modelo matemático do helicóptero foi obtido a partir do formalismo de Euler- Lagrange, considerando um corpo rígido, simétrico e tomando a origem do sistema de coordenadas coincidente com o centro de gravidade do veículo. Como forma de se obter um modelo mais fiel à situação real de voo, o Efeito Giroscópio sobre corpo e as hélices foi considerado. Sob a ótica da engenharia de controle, é considerado um sistema subatuado por possuir 4 entradas (associadas às quatro velocidades angulares dos rotores) e seis variáveis de estado (correspondentes às coordenadas generalizadas da mecânica lagrangeana). A partir do modelo obtido, um simulador foi desenvolvido na plataforma Simulink® como método para aferir sobre a eficácia das estratégias de controle propostas. Inicialmente, foi efetivada a estabilização do veículo por um controlador PID clássico e, em seguida, os resultados foram comparados com os dados presentes na literatura a fim de garantir o bom funcionamento da rotina desenvolvida. Finalmente, uma estratégia de controle PID adaptativo foi proposta a partir da implementação de programação heurística baseada em Algoritmos Genéticos para identificar os ganhos ideais dos controladores das coordenadas z, x e y. Os resultados apontaram um considerável ganho de desempenho do método adaptativo sobre o PID clássico para estabilização e seguimento de trajetórias de um veículo quadrirrotor na presença de variação de massa. This work aims the development of an adaptive control strategy on stabilization and path tracking tasks of a quadrotor vehicle. The quadrotor is defined as a Vertical Take Off and Landing (VTOL) aircraft and it has emerged, in the second half of the 2000s as a promising platform for use in many purposes, mainly due to its mechanical simplicity, high payload and robustness. Therefore, this aircraft has been widely exploited on this area, which researches has focusing, as this work , to propose numerical methods in order to improve the autonomy and reliability in practical use of these vehicles. The helicopter model of the helicopter was obtained from the Euler-Lagrange formalism, considering it as a rigid body, symmetrical and taking the origin of the coordinate system coincides with the center of gravity of the vehicle. In order to obtain a more accurate model compared to the actual flight situation, the Gyro effect on body and propellers was considered. From the perspective of control engineering, it is considered an underactuated system which has 4 inputs (associated with four angular velocities of the rotors) and six state variables (corresponding to generalized coordinates of Lagrangian mechanics) A simulator was developed on Simulink® platform evaluated from the model obtained as a way to check on the effectiveness of the proposed control strategies. Initially, it was implemented a classic PID controller in order to stabilize the, and then the results were compared to the data present in the literature in order to ensure the reliability of the routine implemented. Lastly, an adaptive PID control strategy was proposed from the implementation of heuristic programming based on genetic algorithms to identify optimal gains controllers to the coordinates z , x and y subsystems. The results indicated a significant performance gain of the adaptive method over the classic PID for stabilization and path tracking tasks of a quadrirrotor vehicle in the presence of mass variation. Dissertação (Mestrado)

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior O uso de máquinas a relutância variável como uma alternativa para aplicações de velocidade variável e alta velocidades tem aumentado consideravelmente devido às suas vantagens como robustez, simplicidade de construção e baixo custo. As aplicações mais frequentes nos últimos anos estão relacionadas à aeronáutica, aos veículos elétricos e híbridos e à geração de energia eólica. Este trabalho explora a teoria, funcionamento, procedimentos de projeto e análise de uma máquina a relutância variável. Uma metodologia de projeto iterativo é introduzida e utilizada para o projeto de um protótipo de 1, 25. Para a análise da máquina dois métodos são utilizados, um método analítico e a simulação computacional de elementos finitos. Os resultados obtidos por ambos os métodos são comparados. Os resultados da simulação de elementos finitos são utilizados para determinar os perfis de indutância e torque do protótipo. A saturação magnética é analisada visualmente e numericamente em quatro pontos críticos da máquina. Os dados coletados na simulação permitem a verificação do projeto e dos limites de operação do protótipo. Além disso, é analisado o comportamento das grandezas de saída (indutância, torque e saturação magnética) através da variação das dimensões físicas do motor. Finalmente, uma otimização multiobjetivo, utilizando algoritmos de Evolução Diferencial e Algoritmos Genéticos, para o projeto da máquina a relutância variável é proposta. As variáveis otimizadas são os arcos polares do rotor e do estator, e os objetivos são maximizar o torque médio, o torque médio por perdas no cobre e o torque médio por volume do núcleo. Por fim, o projeto inicial e o projeto otimizado são comparados. Variable reluctance motors have been increasingly used as an alternative for variable speed and high speed drives in many industrial applications, due to many advantages like the simplicity of construction, robustness, and low cost. The most common applications in recent years are related to aeronautics, electric and hybrid vehicles and wind power generation. This paper explores the theory, operation, design procedures and analysis of a variable reluctance machine. An iterative design methodology is introduced and used to design a 1.25 kW prototype. For the analysis of the machine two methods are used, an analytical method and the finite element simulation. The results obtained by both methods are compared. The results of finite element simulation are used to determine the inductance profiles and torque of the prototype. The magnetic saturation is examined visually and numerically in four critical points of the machine. The data collected in the simulation allow the verification of design and operating limits for the prototype. Moreover, the behavior of the output quantities is analyzed (inductance, torque and magnetic saturation) by variation of physical dimensions of the motor. Finally, a multiobjective optimization using Differential Evolution algorithms and Genetic Algorithms for switched reluctance machine design is proposed. The optimized variables are rotor and stator polar arcs, and the goals are to maximize the average torque, the average torque per copper losses and the average torque per core volume. Finally, the initial design and optimized design are compared. Dissertação (Mestrado)

Orientador : Prof. Drª. Thelma Solange Piazza Fernandes Coorientador : Prof. Dr. Marcelo Bessa Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. Defesa: Curitiba, 18/03/2016 Inclui referências : f. 111-114 Área de concentração: Sistemas energia Resumo: O uso da fonte de geração de energia eólica tem sido incentivado pelos agentes dosetor elétrico e se disseminando no Brasil, pois os grandes potenciais hidrelétricos estãodiminuindo levando à diversificação da matriz energética, através da formação de umconjunto diversificado de geração com forte predominância hidrelétrica, térmicas e renováveiscomo eólica, solar, biomassa e etc. Assim, é preciso incorporar nos estudos de planejamentoda operação hidrotérmica também o planejamento da operação de fonte de geração eólica afim de bem utilizar as vantagens de cada tipo de geração. Tendo em vista esta tendência, estetrabalho objetiva analisar a influência de se incorporar a geração eólica, levando emconsideração sua sazonalidade, a um problema de despacho de energia elétrica via AlgoritmosGenéticos onde as restrições elétricas são incluídas através de um Fluxo de Potência Ótimolinear que é resolvido mês a mês ao longo do período de 1 ano de planejamento. O métodoproposto foi testado em um sistema de 34 barras. Foram propostas diversas formas parainserir a geração eólica ao longo de patamares de carga. A representação que modela períodosde carga pesada, média e leve com ou sem geração eólica, operando a plena carga, é arepresentação que se mostrou mais adequada para esse sistema teste, pois é a que identificoulinhas de transmissão com capacidade de transmissão máxima atingidas, mostrou também overtimento de unidades hidráulicos sendo influenciados pela inserção da geração de fonteeólica, sendo portanto, a mais representativa.Palavras-chave: Planejamento da operação. Despacho eólio hidrotérmico.Algoritmos Genéticos. Abstract: The use of wind power generation source has been encouraged by the agents of the electricity sector and is spreading in Brazil, as the great hydroelectric potential is decreasing leading to the diversification of energy sources, creating a diverse set of generation with strong hydroelectric presence, thermal and renewable predominance such as wind, solar, biomass, etc. Thus, it is necessary to incorporate the studies of hydrothermal operational plan to the wind power source operational plan, in order to take advantage of each type of generation. Aiming to contribute to this field, this paper seeks to analyze the influence of incorporating wind generation, taking into account its seasonality, to a dispatch problem of electricity via Genetic Algorithms where electrical restrictions are included through an linear Optimal Power Flow that it is solved by month over the period of 1 year plan. The proposed method was tested on a 34-bar system. It was proposed several ways to introduce the wind power over load steps. The heavy, medium and light load representation of periods are modeled, with or without wind power, and operating at full capacity; this representation was more appropriate for this test system. This was the only representation that identified transmission lines with maximum transmission capacity and also showed spillage of hydraulic units being influenced by insertion of wind power generation, and thus being the most representative model. Keywords: Operation Power Planning. Hydro thermal wind dispatch. Genetic Algorithm.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2016. O constante aumento da complexidade de sistemas embarcados requer um processo de verificação capaz de acompanhar esse crescimento e ser capaz de assegurar o correto funcionamento do sistema projetado, especialmente se tratando de aplicações críticas que lidem com vidas humanas ou com grandes investimentos. Esta responsabilidade por parte das companhias que desenvolvem tais sistemas faz com que a verificação se torne a parte mais importante no projeto de um sistema, consumindo a maior parte dos seus recursos, tanto em questão de tempo quanto financeiramente. A verificação realizada através de simulações requer a participação de um engenheiro de verificação analisando os resultados e com base nestes, modificando parâmetros para gerar novos testes. Neste trabalho é apresentada uma abordagem para uso de Algoritmos Genéticos no processo de verificação, de forma a automatizar a geração de novos vetores de teste. Esta abordagem analisa os resultados com base nas métricas de verificação definidas durante a fase de planejamento do projeto, e com estas informações gera novos testes que contribuam para a validação do sistema, adaptando-se ao funcionamento do sistema e aos resultados de cada nova iteração do processo de verificação. Abstract : The growing increase in embedded systems complexity requires a verification process to be able to follow this trend while capable of assuring the correctness of the designed system, especially on critical applications that deal with human lives, or big financial investments. This responsibility incurred by these system's developers makes verification the most important step in designing an embedded system, considering both development time and money. Simulation-based verification requires an engineer's work by analyzing results and creating new test vectors relevant to the process. In this work an approach for automating test vector generation through Genetic Algorithms is presented. This approach analyzes test results based on predefined verification metrics and, with this information creates new tests that aim on advancing the verification process to reach a better system validation, adapting itself to the design and its results at each step of the process.

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2016. Nesta tese, foi desenvolvida uma metodologia para a determinação do rendimento de motores de indução trifásicos em operação sem a necessidade de interromper o processo em que o mesmo está inserido ou alterar o seu ponto de funcionamento. São consideradas apenas medidas de grandezas elétricas, magnéticas e da velocidade de rotação do motor.A metodologia se baseia no método do circuito equivalente, sendo utilizada a técnica de algoritmos genéticos para o encontro dos valores dos seus parâmetros. Inicialmente, são determinados os valores dos parâmetros do modelo clássico do motor de indução a partir de dados de catálogo fornecidos por fabricantes. Relações heurísticas são utilizada sem conjunto com as equações do circuito do modelo do motor para diminuir o número de soluções possíveis do sistema. Para a etapa decampo, os valores dos parâmetros do modelo são ajustados utilizando as medidas realizados com o motor em operação, e o rendimento é calculado. Um modelo alternativo é utilizado para considerar variações das perdas rotacionais e suplementares. A metodologia foi testada em motores de diferentes potências sendo os resultados comparados com métodos normatizados de determinação de rendimento de motores através de ensaios em laboratório. Abstract: In this work, a methodology was developed to allow the determination of efficiency of three-phase induction motors without interrupting the process run by the machine or changing its working condition. Only electrical, magnetic and speed measurements are required. The methodology is based on the equivalent circuit method, whose parameter values are determined through the use of genetic algorithms. Initially, thevalues of the classical equivalent circuit of the induction motor are determined based on catalog data provided by the manufacturer. Heuristic relationships are applied along with the circuit equations in order to limit the search space to feasible solutions. Later, the parameter values are adjusted using measurements obtained during normal operation in the field, and the efficiency is calculated with the new values. An alternative model is employed in order to consider the variation of mechanical and stray-load losses. The methodology was tested on motors of different power ratings, and the results were compared with standard methods of motor efficiency determination through bench tests.

Orientador : Gustavo H. da C. Oliveira Coorientador : Gideon V. Leandro Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. Defesa: Curitiba, 29/08/2016 Inclui referências : f. 100-103 Área de concentração Resumo: O sistema elétrico de potência precisa manter a qualidade e confiabilidade de operação. Entre outros fatores, isto significa manter a frequência com o mínimo de variação, responsabilidade esta do controlador de carga e frequência. Considerando as não-linearidades no sistema de uma usina hidroelétrica, o controle de carga e frequência é um assunto ainda em aberto exigindo amplo estudo. Neste trabalho propõe-se aplicar ao problema de controle de carga e frequência em usinas hidroelétrica uma técnica controle H? com otimização por Algoritmos Genéticos para obter um controlador PID. Mais especificamente, são usados algoritmos genéticos para sintonizar os parâmetros de um PID pelos critérios do controle H? robusto. O resultado é um controlador simples que ao mesmo tempo herda a principal característica do controlador H? robusto: a estabilidade robusta frente à variação do modelo do sistema. Neste problema o processo é o sistema elétrico cujo modelo varia conforme o carregamento. Para ser possível aplicar a técnica proposta, foram necessárias algumas modificações no modelo do sistema e na descrição usual da técnica de controle H?. Como estudo de caso, foram utilizados um sistema elétrico com uma área e uma usina, baseado em uma usina do Sistema Elétrico de Potência (SEP) Brasileiro, e outro sistema elétrico de potência composto por duas usinas. Analisa-se o comportamento do controlador proposto em situações de isolamento inesperado da área. Os resultados obtidos foram promissores ao apresentar desempenho superior aos controladores previamente propostos para a mesma situação. Palavras-chave: Sistema Elétrico de Potência, Controle de Carga e Frequência, Usina Hidroelétrica, Controle Robusto, Controle H?, Algoritmo Genético. Abstract: The electric power system must maintain operation quality and reliability. Among others factors, this means to keep the frequency constancy, and this is the purpose of load frequency control. Because of the non-linearities in the hydroelectric power plant, the load frequency control is an open problem and requires extensive study. In this work, we propose to apply to load frequency problem in hydroelectric power plant a technique of H? control with optimization by Genetic Algorithm to obtain a PID controller. More specifically, we used genetic algorithms to tune the PID parameters using H? control specification. The result is a simple controller that at same time inherits the main feature of H? robust control: the robust stability to the variation of system model. In this problem the plant is the electric system whose model changes according load. To be possible apply the proposed technique, it were required some alteration in the model of system and in the usual description of the H? control technique. The case study was a single area and single power plant electric system, based in a power plant of Brazilian Electric Power System, and other composed of two power plants. It was analyzed the behavior of an area in an unexpected isolating. The obtained results were promising to present superior performance to the previously proposed controllers for the same situation. Key-words: Electric Power System, Load Frequency Control, Hydroelectric Power Plant, Robust Control, H? Control, Genetic Algorithm.

Orientador : Prof. Leandro dos Santos Coelho Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. Defesa: Curitiba, 25/08/2016 Inclui referências : p. 83-85 Resumo: A Recirculação de Gases de Escape é um método que visa à diminuição da emissão de uma importante classe de poluente, os Óxidos de Nitrogênio. Esta redução é alcançada por meio da diminuição da temperatura em que a queima do combustível ocorre, ocasionada pela reinserção de parte dos gases de escape, inertes na combustão, na admissão do motor através de uma válvula. Essa válvula, chamada de Válvula de Recirculação de Gases de Escape, é um sistema eletromecânico composto por um motor de corrente contínua, um trem de engrenagens e a própria válvula. O posicionamento da abertura desta válvula é diretamente ligado à quantidade de gases recirculados e, por consequência, à quantidade de poluentes emitidos. Portanto, o estudo e controle de sua dinâmica são realizados neste trabalho. São investigadas as estruturas de modelos Autorregressivos lineares e não-lineares, as quais, utilizando dados obtidos dessa válvula, servirão para modelar a dinâmica do sistema. A seleção de estrutura desses modelos é realizada por intermédio da Programação de Expressão Gênica, um algoritmo bioinspirado otimizador de estruturas. Um controlador Proporcional-Integral a ser aplicado é obtido por meio da otimização de seus parâmetros pelo Algoritmo Genético. Também foi investigado e aplicado o Controlador Preditivo Generalizado, que calcula o sinal de controle ideal por meio da estimativa das respostas futuras utilizando um modelo do sistema. Posteriormente, foram comparados os modelos encontrados e o desempenho dos controladores aplicados. Palavras-chave: Recirculação de Gases de Escape. Identificação de Sistemas. Algoritmos Genéticos. Programação de Expressão Gênica. Controle de Sistemas. Abstract: The Recirculation of Exhaust Gases is a method wich aim to reduce the emission of a Oxides of Nitrogen, a relevant pollutant class. This reduction is achieved by decreasing the temperature the fuel burns, achieved through the reinsertion of exhaust gases into the engine inlet through a poppet valve, theses gases are inert in the combustion process. Such valve, so-called Recirculation Exhaust Gas Valve, is an electromechanical system composed by a DC motor, a gear train and the valve itself. The positioning of the valve's opening is directly attached to the amount of recirculated gas and therefore the amount of pollutants emitted. Therefore the study and control of it's dynamics are carried out in this work. We'll investigate the structures of linear and nonlinear autoregressive models, which will be used to model the system dynamics taking in account the data collected from the valve. The selection of these models structure is accomplished by Gene Expression Programming, a bioinspired structure optimization. A Genetic Algorithm is used to optimize the parameters of a Proportional-Integral Controller which will be applied in the system. We will also investigate and apply the Generalized Predictive Controller, which calculates the optimal control signal by estimating the future responses using a system model. Later, we compare the models results and the performances of the applied controllers. Keywords: Exhaust Gases Recirculation. System Identification. Genetic algorithms. Gene Expression Programming. Control systems.

Orientadora : Profª Drª Thelma Solange Piazza Fernandes Co-orientador : Prof. Dr. Marcelo Bessa Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. Defesa: Curitiba, 14/03/2014 Inclui referências Área de concentração: Sistemas de potência Resumo: O planejamento da operação do sistema elétrico brasileiro se constitui num grande desafio técnico devido à natureza predominantemente hidrelétrica do mesmo. Sua operação exige um cuidadoso planejamento para conciliar os objetivos conflitantes de minimizar vertimento no período de chuvas e minimizar o risco de desabastecimento no período seco. Os modelos de otimização do despacho hidrotérmico atualmente utilizados para operação de grandes sistemas não incorporam a rede elétrica no cálculo das metas energéticas, o que resulta numa operação nem sempre econômica. Assim este trabalho, objetiva modelar o problema de otimização da geração de energia elétrica via Algoritmos Genéticos onde as restrições elétricas são inclusas através do Fluxo de Energia Ótimo que é resolvido mês a mês ao longo do período de planejamento. O fitness é composto por funções objetivo que procuram utilizar os reservatórios da melhor forma possível, como minimizar as perdas por vertimento em épocas chuvosas, custos de produção, economizar água em períodos de seca, atender à demanda por barra e os limites de intercâmbio entre subsistemas da rede. A metodologia proposta foi testada em um sistema de 33 barras. Abstract: The operation planning of the Brazilian power system is a big challenge given its predominantly hydroelectric nature. Its operation requires a careful planning to reconcile the some conflicting goals like, minimizing spillage in the rainy season and minimize the risk of shortages during the dry season. The optimization models for hydrothermal systems currently being used to operate large systems do not incorporate the network in the calculation of energy targets. Thus this work aims to model the optimization problem of power generation via genetic algorithms where the electrical constraints were included through the Optimal Energy Flow which is solved monthly over the planning horizon. The fitness function is composed of objective functions that seek to use the reservoirs as well as possible, minimizing spillage during rainy season, production costs, storing water during the dry season, attending the load and limits of energy exchange between subsystems. The methodology was tested using the 33 buses system.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2009 Este trabalho aborda o estudo de um atuador linear para aplicação em compressores herméticos. Primeiramente, apresenta-se uma revisão básica sobre os aspectos gerais dos sistemas de refrigeração. Desenvolve-se a modelagem analítica do atuador, utilizando o modelo de relutância para cálculo do fluxo magnético e para obtenção da força eletromotriz induzida. O atuador é, então, modelado a partir das equações de Maxwell para o problema magnetostático. Essas equações são resolvidas usando-se o MEF com o auxílio de software. Devido à simetria do atuador é usada a formulação axissimétrica em potencial vetor. Em seguida, apresenta-se a metodologia de cálculo desenvolvida nesse trabalho para projetar um atuador. O trabalho também mostra a metodologia experimental e a bancada de testes utilizada durante as medições, onde se optou pelo conceito de acoplamento Back-to-Back dos motores avaliados. Além disso, métodos de otimização são estudados e o atuador proposto é otimizado com uma ferramenta de otimização baseada em algoritmos genéticos. Por fim, os resultados obtidos analítica e numericamente são comparados com os resultados obtidos em medições experimentais. A boa concordância entre os resultados permite validar a metodologia de projeto proposta nesse trabalho. The aim of this work is to study a linear actuator for the application in hermetic compressors. Firstly, a basic review on the general aspects of refrigeration systems is presented, which is followed by the analytical modeling of the linear actuator, using the reluctance model for the magnetic flux and induced electromotive force calculations. The actuator is then modeled from Maxwell's equations for the magnetostatic problem, which are solved using the Finite Element Method supported by the software FEMM. Due to the symmetry of the actuator an axi-symmetric vector potential formulation is used. After that, the developed calculation procedure to design the actuator is presented, as well as the experimental methodology and the test bench used for the measurement of the prototypes performance, where the "Back-to-Back" coupling concept is chosen. Moreover, optimization methods are studied and the proposed actuator is optimized with an optimization tool based on genetic algorithms. Finally, the results obtained analytically and numerically are compared to the results obtained in experimental measurement. The good agreement between the results allows to validate the design methodology proposed in this work.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior This Master Thesis presents a study considering multilevel inverters formed from two and three level cascaded inverters. The literature presents several papers on asymmetric multilevel inverters and most studies are related to control and/or modulation techniques considering a binary or trinary topology. Also, there are studies that consider a small variation of the inverters input voltage and analyses the system behavior. However, any of these studies performs analysis to obtain the best relation between input voltage of the multilevel system, while this together with switching angles are capable of generating an output voltage with minimum THD. This Master Thesis was developed aiming to get this voltage relation for multilevel systems formed by two and three level inverters. Furthermore, it seeks to find a pattern for the voltage ratio for several cascaded inverters. To obtain the desired results, techniques of selective harmonic elimination was applied to reduce low order harmonics, reducing the need for output filter. To reduce the computational efforts for obtaining the switching angles, the author used considerations of genetic algorithms. This is necessary due to the significant increase of the variables to be determined as the number of cascaded inverters increase. Esta dissertação de mestrado apresenta um estudo considerando inversores multiníveis formados a partir de inversores dois e três níveis conectados em cascata. Na literatura são apresentados vários trabalhos envolvendo inversores multiníveis assimétricos. As pesquisas, na sua maioria, tratam sobre técnicas de modulação considerando uma topologia binária ou trinaria. Ainda, são apresentadas pesquisas que consideram uma pequena variação nas tensões de entrada dos inversores e analisam o comportamento do sistema. Contudo, ainda não existe um estudo que realize uma análise para obtenção da melhor relação entre as tensões de entrada do sistema multinível. Sendo que estas relações de tensão, juntamente com os ângulos de comutação, são capazes de gerar uma tensão de saída com uma THD mínima. Esta dissertação foi realizada buscando obter esta relação de tensões para sistemas multiníveis formados a partir de inversores dois e três níveis. Além disso, é realizada a busca de um padrão para esta relação de tensão para n inversores conectados em cascata. Para a obtenção dos resultados desejados foram aplicadas técnicas de eliminação seletiva de harmônicos. Com esta técnica, as harmônicas de baixa ordem são eliminadas, reduzindo a necessidade do filtro de saída. Além disso, considerações sobre algoritmos genéticos são realizadas. Este algoritmo é utilizado para reduzir o esforço computacional para a obtenção dos ângulos de comutação. Isto é necessário devido ao aumento significativo das variáveis a serem determinadas à medida que se eleva o número de inversores conectados em cascata.

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica Este trabalho propõe a otimização do posicionamento de antenas em sistemas de comunicação sem fio para ambientes interiores (indoor) por meio de meta-heurísticas populacionais associadas à Técnica de Traçado de Raios. Algoritmos Genéticos (GA) e Otimizadores por Enxames de Partículas (PSO) foram as duas modalidades de meta-heurísticas utilizadas como ferramentas de otimização. Em todas as aplicações, a Técnica de Traçado de Raios foi utilizada para o cálculo da função objetivo, utilizada para predição da cobertura indoor. As variáveis do problema são compostas pelas posições das antenas das estações base, que servem como dados de entrada para o algoritmo de Traçado de Raios. Por sua vez, tal algoritmo retorna a aptidão de cada indivíduo que compõe a população em uma dada iteração do processo de otimização. Para aplicações multiobjetivo, o PSO foi estendido usando o conceito de dominância de Pareto, por meio de um otimizador por enxame de partículas multiobjetivo (MOPSO). Uma ferramenta de predição mais precisa foi implementada, utilizando-se um algoritmo de Traçado de Raios "quase-3D" aplicável a ambientes interiores (RTQ3D-indoor). No método proposto, os raios transmitidos através de obstáculos são considerados de forma precisa, e os efeitos da terceira dimensão são contemplados por meio da conversão de cada raio 2D em cinco raios 3D. O algoritmo RTQ3D-indoor foi avaliado por meio de uma série de comparações com medições obtendo-se resultados tão bons quanto os obtidos por meio de algoritmos plenamente tridimensionais. Por fim, diversos estudos de caso são apresentados como aplicações de associações das meta-heurísticas com os algoritmos de Traçado de Raios. This work proposes the optimization of antennas placement in wireless communication systems for indoor environments by means of population-based meta-heuristics associated with the Ray Tracing Technique. Genetic Algorithms (GA) and Particle Swarm Optimizers (PSO) were the two types of meta-heuristics used as optimization tools. In all applications, the ray-tracing technique was used to evaluate the objective function to predict indoor coverage. The variables of the problem correspond to the positions of the antennas of the base stations, which are used as input to the Ray-Tracing algorithm. Such algorithm returns the fitness of each individual that makes up the population at a given iteration of the optimization process. For multi-objective applications, the PSO is extended using the concept of Pareto dominance through the multi-objective particle swarm optimizer (MOPSO). A more accurate prediction tool was implemented using a ray tracing algorithm "quasi 3D" applicable to indoor environments (RTQ3D-indoor). In the proposed method, the transmitted rays through obstacles are considered accurately and the effects of the third dimension are considered by converting each 2D path in five 3D rays. The algorithm RTQ3D-indoor was evaluated by comparison with measurements. The results were as good as those obtained by algorithms full 3D ray-tracing algorithms. Finally, several study cases are presented as applications of the meta-heuristics and ray-tracing algorithms associations.