Teses em Engenharia Elétrica (Doutorado) - PPGEE/ITEC
URI Permanente para esta coleçãohttps://repositorio.ufpa.br/handle/2011/2317
O Doutorado Acadêmico inicio-se em 1998 e pertence ao Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica (PPGEE) do Instituto de Tecnologia (ITEC) da Universidade Federal do Pará (UFPA).
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Navegando Teses em Engenharia Elétrica (Doutorado) - PPGEE/ITEC por Afiliação "UFOPA - Universidade Federal do Oeste do Pará"
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Tese Acesso aberto (Open Access) Análise numérica de estruturas planares baseadas em cristais fotônicos para aplicações em circuitos integra(Universidade Federal do Pará, 2025-02-10) ALMEIDA, Léo César Parente de; COSTA, Marcos Benedito Caldas; http://lattes.cnpq.br/7636226766852440; ******; COSTA, Karlo Queiroz da; SILVA, Rômulo Luiz Oliveira da; SOUSA, Fábio Barros de; OLIVEIRA, Lélis Araújo de; http://lattes.cnpq.br/7932708321834647; http://lattes.cnpq.br/8265719000886842; http://lattes.cnpq.br/3498127081933118; http://lattes.cnpq.br/9001133154793053; https://orcid.org/0000-0003-4393-3217; https://orcid.org/0000-0001-6255-8016; https://orcid.org/0000-0003-4170-5261; https://orcid.org/0000-0001-6577-2800Neste trabalho, utilizou-se o conceito de cristais fotônicos bidimensionais para o design, as simulações numéricas e para a análise das estruturas planares propostas para aplicações em circuitos integrados fotônicos. Os dispositivos propostos consistem em: uma porta lógica totalmente óptica (NAND gate), além dos dois roteadores de comprimento de onda baseados em grafeno, do tipo 2 × 2 (2×2 λ-router) e 4×4 (4×4 λ-router). Estas estruturas totalmente ópticas são compostas por anéis ressoadores de cristais fotônicos, constituídos de hastes dielétricas de silício em ar. O método da expansão em ondas planas e o método das diferenças finitas no domínio do tempo são utilizados para analisar as estruturas. O método da expansão em ondas planas é utilizado para calcular o intervalo de banda fotônica para as estruturas, que é de 0,320267−0,3924 (a/λ) para a porta lógica totalmente óptica, e de 0,330944−0,396419 (a/λ) para os roteadores totalmente ópticos. As duas estruturas periódicas propostas são implementadas utilizando-se de comprimentos de onda operacionais abrangendo as bandas C, L e U. A performance das estruturas propostas é analisada por meio dos seguintes parâmetros: footprint, potência de saída, razão de contraste, perda de inserção, fator de qualidade, tempo de resposta, taxa de bits e diafonia. Os resultados numéricos das simulações evidenciam que as estruturas propostas são adequadas para a concepção de circuitos ópticos digitais ultrarrápidos, apresentando uma alta potência de transmissão, um consumo de energia reduzido, um claro princípio de funcionamento e um simples design. Além do mais, as estruturas propostas possuem um tamanho menor quando comparadas com outras estruturas, apresentando um footprint de cerca de 119,58 µm2, contribuindo assim para aumentar a densidade de integração de componentes miniaturizados e de alto desempenho para diversas aplicações em circuitos integrados fotônicos.Tese Acesso aberto (Open Access) Metodologia de Previsão de Cenários do Preço da Curva Forward de Energia Elétrica nos Horizontes de Médio e Longo Prazo(Universidade Federal do Pará, 2025-04-02) REIS, Josivan Rodrigues dos; MONTEIRO, Flávia Pessoa; http://lattes.cnpq.br/3434022917410660; TOSTES, Maria Emília de Lima; http://lattes.cnpq.br/4197618044519148; BEZERRA, Ubiratan Holanda; RODRIGUES, Carlos Eduardo Moreira; FURTADO, Álvaro Afonso; PONTE, Márcio José Moutinho da; http://lattes.cnpq.br/0412741071063952; http://lattes.cnpq.br/0412741071063952; http://lattes.cnpq.br/4431674457945869; http://lattes.cnpq.br/4760076685971693; xxx; xxx; xxx; https://orcid.org/0000-0002-0724-3721No mercado de energia elétrica, a problemática dos preços de negociação dos contratos entre geradores/comercializadores e compradores toma especial relevância, pois uma modelagem assertiva dos contratos leva a um incremento do retorno financeiro e da sustentabilidade do negócio para os vários agentes participantes. No caso brasileiro, os preços de energia são publicados com periodicidade semanal pela Câmara de Comercialização de Energia, por meio da execução dos modelos computacionais NEWAVE, DECOMP E DESSEM. O principal resultado desses modelos é o Preço de Liquidação das Diferenças (PLD), que serve como referência oficial de preços no mercado de energia e é utilizado para a liquidação das sobras e déficits dos agentes nos ambientes de contratação livre e regulada. Porém, as variáveis consideradas no cálculo do PLD, que em sua maioria, buscam refletir o custo da operação do sistema nos horizontes de curto, médio e longo prazo - não refletem de maneira assertiva as expectativas do mercado e nem incorporam o prêmio do risco intrínseco ao processo de comercialização de energia. Esse desalinhamento é mais evidente nos horizontes de médio e longo prazo, que são menos influenciados por variáveis operacionais e mais sensíveis a fatores que modelam o risco associado ao negócio. Diante desse desacoplamento nos horizontes de médio e longo prazo, faz-se necessário o estabelecimento de metodologias que retornem projeções de cenários de curvas de preços que refletem não somente aspectos intrínsecos à operação da rede, mas também o risco associado à comercialização, de forma a otimizar a modelagem dos contratos firmados entre os agentes. Nesse contexto, buscou-se uma abordagem metodológica mais assertiva para proporcionar o dinamismo presente no mercado de energia, aliada a uma modelagem que foca na robustez e na qualidade de experiência do usuário, possibilitando projeções confiáveis do preço de energia nos horizontes de médio e longo prazo (3 a 10 anos). Como proposta metodológica, adotou-se a técnica estatística de Redes Bayesianas Dinâmicas (RBD), para a geração de cenários de previsão, combinada com Algoritmos Genéticos para otimizar automaticamente o desempenho do modelo, definindo as topologias utilizadas pela RBD. Para definir quais as variáveis são relevantes na criação da topologia, realizou-se um estudo detalhado das variáveis para identificar quais dessas impactam na formação de preço de energia. Por fim, os resultados obtidos com a metodologia proposta, foram comparados com resultados gerados pelas técnicas de Regressão Linear, Support Vector Regression e Extreme Gradient Boosting, utilizando métricas de avaliação de desempenho.