Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica - PPGEE/ITEC

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O Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica (PPGEE) do Instituto de Tecnologia (ITEC) da Universidade Federal do Pará (UFPA) foi o primeiro e é considerado o melhor programa de pós-graduação em Engenharia Elétrica da Região Amazônica. As atividades acadêmicas regulares dos cursos de mestrado e doutorado são desenvolvidas principalmente nas Faculdades de Engenharia Elétrica e Engenharia de Computação, supervisionadas pela Coordenação do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica (CPPGEE).

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Acesso aberto (Open Access)
Antenas compactas de microondas de banda larga e banda ultra-larga (UWB)
(Universidade Federal do Pará, 2011-12-16) MÉLO, Dilermando Ramalho de; DMITRIEV, Victor Alexandrovich; http://lattes.cnpq.br/0684541646225359
Nos últimos anos, com o surgimento de novos serviços e equipamentos para o sistema de comunicação móvel com maiores larguras de banda de operação e ocupando espaços cada vez menores, o desenvolvimento de novas antenas de bandas largas e com dimensões pequenas se tornou um dos principais desafios das pesquisas na área de antenas. Neste trabalho, duas estruturas de antenas de bandas largas e dimensões reduzidas foram analisadas e otimizadas. Na primeira parte, a antena filamentar monopolo dobrado (Wire Built-in Folded Monopole Antenna, W-BFMA) foi investigada e teve sua largura de banda otimizada, conectada a linha de alimentação em diferentes impedâncias. Para modelar a estrutura da antena W-BFMA foi usado o método numérico dos momentos (Method of Moments - MoM), e para sua otimização os métodos: paramétrico, hill climbing e algoritmo genético (AG). Programas computacionais baseados na linguagem Matlab foram desenvolvidos para modelagem, otimização e cálculos das principais curvas características da antena W-BFMA. Na segunda parte, duas diferentes configurações de antenas monopolos planos usando a tecnologia de banda ultra-larga (Ultra- Wideband Antenna, UWB) foram investigadas e otimizadas com a ajuda do programa comercial Computer Simulation Technology (CST) Microwave Studio. Ambas as antenas UWB foram alimentadas por uma linha de microfita (microstrip line) na impedância de 50Ω. A antena UWB que apresentou melhor resultado teve o seu protótipo construído, as principais curvas características, tais como: perda de retorno, ganho, distribuição de corrente e diagrama de radiação foram analisadas. Os resultados simulados foram comparados com resultados obtidos experimentalmente.
Acesso aberto (Open Access)
Desenvolvimento a eventos discretos de um controlador de balanceamento de fases para sistemas legados de baixa tensão e microgrids
(Universidade Federal do Pará, 2019-06-10) VILCHEZ, José Ruben Sicchar; SILVA, José Reinaldo; http://lattes.cnpq.br/9317869378701106; COSTA JÚNIOR, Carlos Tavares da; http://lattes.cnpq.br/6328549183075122
Na modernização do sistema legado de baixa tensão como microgrids urbanas, o desenvolvimento de algoritmos de balanceamento de fases torna-se útil e importante para garantir o equilíbrio robusto e confiável de carga, estabelecer um fluxo de automação eficiente entre os consumidores, a rede legada secundária e o centro de supervisão do sistema de distribuição de energia elétrica. Isso pode se constituir num sistema de controle alternativo de balanceamento de fases (via comutação dinâmica de unidades consumidoras) ao método de injeção de corrente na rede por microgrids. Modelos formais de automação desses algoritmos se tornam um marco interessante para a avaliação do desempenho e de propriedades para a validação da sua inserção na nova arquitetura de microgrids urbanas. Eles podem avaliar o desempenho confiável do sistema, quando da verificação de propriedades dinâmicas que garantam soluções unívocas para transferência de carga e a robustez da estabilidade de carga na rede secundária, sem paradas na operação, nem eventos conflitantes. Este trabalho propõe um novo sistema de controle de balanceamento de fases, baseado em algoritmos combinados resultantes de um modelo em redes de Petri hierárquicas. A través desse modelo, foi obtido um fluxo de operações automatizado, ótimo e confiável de balanceamento de carga nas fases da rede secundária, com seleção eficaz das unidades consumidoras, para o processo de comutação, visando obter um estado de equilíbrio de carga robusto a desbalanceamentos entre as fases, e com corrente de neutro minimizada. A partir do modelo obtido, denominado “Controlador de Balanceamento de Fases do Transformador” (CBF-T) foram desenvolvidos quatro algoritmos combinados: o Algoritmo de Transferência de Carga, que calcula o nível de desbalanceamento e a potência a ser transferida nas fases do transformador; o Algoritmo de Diagnóstico de Consumo, que identifica a margem de concentração de carga no consumidor; o Algoritmo de Previsão de Consumo, que prediz os estados futuros de energia mensais no consumidor; e o Algoritmo de Seleção de Comutação, que seleciona os consumidores para comutação, em função do estado futuro de consumo de energia, margem de concentração de carga e da média dos estados futuros de energia. Baseado nos resultados obtidos, notou-se a diminuição eficiente da corrente de neutro e do desbalanceamento médio de carga nas fases da rede secundária, com robustez de estabilidade de carga para três meses, tornando-se um sistema eficiente para a solução de desbalanceamentos tanto na rede secundária legada, como também em microgrids.
Acesso aberto (Open Access)
Estudo da parametrização do algoritmo híbrido baseado no algoritmo cultural com algoritmo genético em uma abordagem multipopulacional
(Universidade Federal do Pará, 2015-10-01) SILVA JUNIOR, Joaquim Alberto Leite da; OLIVEIRA, Roberto Célio Limão de; http://lattes.cnpq.br/4497607460894318
A finalidade deste trabalho é analisar a aplicação de um algoritmo cultural híbrido, com população gerada pelo algoritmo genético, de característica multipopulacional, ou ainda, mais precisamente, desenvolver uma parametrização do algoritmo híbrido baseado no algoritmo cultural com algoritmo genético para o problema da mochila multidimensional. Tem-se como objetivo encontrar os melhores parâmetros do algoritmo cultural híbrido, com modelo de ilhas (característica multipopulacional), aplicado ao problema de otimização combinatório denominado de “Mochila Multidimensional”. São executados vários experimentos para efetuar uma avaliação em relação ao desempenho desses mecanismos híbridos com outros algoritmos disponíveis na literatura.
Acesso aberto (Open Access)
Metodologia de planejamento para inserção de geradores fotovoltaicos em redes elétricas isoladas e supridas por geradores a diesel
(Universidade Federal do Pará, 2013-09-05) GONÇALVES, Cláudio; TOSTES, Maria Emília de Lima; http://lattes.cnpq.br/4197618044519148; VIEIRA, João Paulo Abreu; http://lattes.cnpq.br/8188999223769913
Fontes renováveis de energia baseadas na geração fotovoltaica (GFV) são alternativas energéticas promissoras para a complementação da geração elétrica convencional e centralizada, como usinas térmicas a diesel que suprem potência para redes elétricas isoladas em cidades e localidades remotas na Amazônia. A alocação e o dimensionamento de geradores para aplicação como geração distribuída (GD) é um problema desafiador, com implicações técnicas e econômicas, relacionadas ao planejamento, projeto e operação da rede e, particularmente, a GFV em função das condições ambientais, principalmente radiação solar e temperatura ambiente. Esta tese apresenta uma metodologia analítica para alocar e dimensionar a potência ativa de unidades de geração fotovoltaica, composta pelo gerador FV integrado ao inversor CC/CA (GDFV) para integração, de forma concentrada ou dispersa em redes isoladas de média tensão, e contempla o atendimento de múltiplos objetivos, melhoria do perfil de tensão da rede, redução das perdas ativas e redução da participação da geração a diesel, proporcionando redução no consumo de óleo diesel e, consequentemente, redução da poluição ambiental. A solução global do método proposto constitui um compromisso em relação a esses objetivos, apresentando ponderações diferenciadas para os mesmos, de acordo com prioridades estabelecidas no planejamento do sistema elétrico sob estudo. Para validação da metodologia proposta, foram modeladas e simuladas as redes de 33 e 69 barras do IEEE e um sistema elétrico isolado, cuja usina térmica a diesel supre alimentação para a cidade de Aveiro-PA, Região Amazônica, obtendo-se como resultados dessas simulações melhoria significativa no perfil de tensão, redução nas perdas ativas e na potência de geração a diesel, de acordo com indicadores técnicos que permitem a avaliação quantitativa da integração da GDFV na rede elétrica.
Acesso aberto (Open Access)
Modelo híbrido baseado em séries temporais e redes neurais para previsão da geração de energia eólica
(Universidade Federal do Pará, 2018-08-30) ALENCAR, David Barbosa de; OLIVEIRA, Roberto Célio Limão de; http://lattes.cnpq.br/4497607460894318; AFFONSO, Carolina de Mattos; http://lattes.cnpq.br/2228901515752720
A geração de energia elétrica através de turbinas eólicas é uma das alternativas praticamente inesgotáveis de geração de energia elétrica. Ela é considerada uma fonte de energia limpa, porém ainda necessita de muita pesquisa para desenvolvimento de ciência e tecnologias que assegurem uma uniformidade na geração, propiciando uma maior participação desta fonte na matriz energética tanto no Brasil quanto no mundo, pois o vento apresenta bruscas variações na velocidade, densidade e em outras variáveis importantes. Nos sistemas elétricos de base eólica, cada horizonte de previsão é aplicado em um determinado segmento específico, previsão de minutos, horas, semanas, meses e anos futuros do comportamento do vento, desta forma pode-se avaliar a disponibilidade de energia para o próximo período, uma informação relevante no despacho das unidades geradoras e no controle do sistema elétrico. Esta tese teve como proposta, desenvolver modelos de previsão a ultra curto, curto, médio e longo prazo da velocidade do vento, baseado em técnicas de inteligência computacional, usando modelos de Redes Neurais Artificiais, SARIMA e modelos híbridos e prever a capacidade da geração de potência para cada horizonte. Para aplicação da metodologia utilizou-se as variáveis meteorológicas do banco de dados do sistema de organização nacional de dados ambientais SONDA, estação de Petrolina, do período de 01 de janeiro de 2004 à 31 de março de 2017. O desempenho dos modelos foi comparado com 5, 10 e 20 passos para frente, considerando minutos, horas, dias, semanas, meses e anos como horizonte de previsão. O modelo hibrido obteve melhor resposta na previsões dentre as quais destacou-se o horizonte de horas.
Acesso aberto (Open Access)
Uma nova solução para a otimização do despacho econômico e ambiental utilizando metaheurísticas da computação bio-inspirada
(Universidade Federal do Pará, 2016) NASCIMENTO, Manoel Henrique Reis; NUNES, Marcus Vinícius Alves; http://lattes.cnpq.br/9533143193581447
Devido ao crescimento industrial da Região Norte, principalmente do Polo Industrial de Manaus (PIM) e consequentemente o aumento da necessidade de geração de energia, que nesta região é fornecida em mais de 90% de seu total por Usinas Termoelétricas (UTE), tornou-se necessário a implementação de ferramentas computacionais que propiciem ao especialista, ou operador de sistemas elétricos, tomar decisões sobre o despacho de potência ótima de cada unidade geradora, contemplando não somente a redução de custos, mas também a diminuição dos índices de poluição na atmosfera. O Despacho Econômico (DE), ou despacho ótimo, é uma das tarefas mais antigas e importantes na gestão de usinas de energia elétrica, e atualmente, devido às crescentes preocupações com o meio ambiente, este problema vem sendo estendido para a otimização do Despacho Econômico e Ambiental (DEA). Esta tese tem como objetivo geral analisar uma nova proposta de solução para o antigo problema de otimização do DE e do DEA implementada por diversos métodos Determinísticos (Iteração Lambda, Programação Quadrática e Método de Newton) e métodos Heurísticos (Algoritmos Genéticos, Enxame de Partículas, Evolução Diferencial, Recozimento Simulado, Otimização por Lobo Cinzento e Colônia de Abelhas Artificiais) para o problema do DE e para o problema do DEA (Algoritmo Genético de Classificação Não-dominado, NSGA II e NSGA III), considerando o desligamento dos geradores com maior custo de operação, com a consequente redução no custo dos combustíveis. O método do custo incremental e as perdas de transmissão são utilizados para determinar os valores de potência ativa de cada unidade geradora, assegurando o balanço energético entre a potência total gerada, a demanda do sistema elétrico, as perdas, e minimizando, por outro lado, o custo total do combustível, reduzindo as emissões, e ainda melhorando a eficiência não somente dos geradores, mas também da UTE como um todo. A solução proposta nesta tese tem as seguintes contribuições: contempla o desligamento dos sistemas de geração que apresentam maior custo com combustível, reduz os custos totais permitindo uma manutenção preditiva nestas máquinas; determina soluções ótimas para a potência de saída em vários cenários característicos e não característicos das usinas, considerando variações na geração de potência ativa e na redução das emissões de gases poluentes como, NOx e o CO2. Para analisar a viabilidade da solução proposta por esta tese, utilizou-se um conjunto de dez unidades geradoras térmicas como parâmetros para o estudo de caso e três conjuntos de geradores, descritos na literatura, como sistema de teste para validação da robustez da proposta de solução apresentada. Foram aplicados diversos métodos determinísticos e de computação Bio-inspirada para a otimização mono-objetivo e multiobjetivo. Os resultados apresentados na tese, a partir da análise de vários exemplos práticos, mostram as vantagens da nova solução proposta.
Acesso aberto (Open Access)
Previsão multi-passos a frente do preço de energia elétrica de curto prazo no mercado brasileiro
(Universidade Federal do Pará, 2014-11-28) RESTON FILHO, José Carlos; OLIVEIRA, Roberto Célio Limão de; http://lattes.cnpq.br/4497607460894318; AFFONSO, Carolina de Mattos; http://lattes.cnpq.br/2228901515752720
A predição do preço da energia elétrica é uma questão importante para todos os participantes do mercado, para que decidam as estratégias mais adequadas e estabeleçam os contratos bilaterais que maximizem seus lucros e minimizem os seus riscos. O preço da energia tipicamente exibe sazonalidade, alta volatilidade e picos. Além disso, o preço da energia é influenciado por muitos fatores, tais como: demanda de energia, clima e preço de combustíveis. Este trabalho propõe uma nova abordagem híbrida para a predição de preços de energia no mercado de curto prazo. Tal abordagem combina os filtros autorregressivos integrados de médias móveis (ARIMA) e modelos de Redes Neurais (RNA) numa estrutura em cascata e utiliza variáveis explanatórias. Um processo em dois passos é aplicado. Na primeira etapa, as variáveis explanatórias são preditas. Na segunda etapa, os preços de energia são preditos usando os valores futuros das variáveis exploratórias. O modelo proposto considera uma predição de 12 passos (semanas) a frente e é aplicada ao mercado brasileiro, que possui características únicas de comportamento e adota o despacho centralizado baseado em custo. Os resultados mostram uma boa capacidade de predição de picos de preço e uma exatidão satisfatória de acordo com as medidas de erro e testes de perda de cauda quando comparado com técnicas tradicionais. Em caráter complementar, é proposto um modelo classificador composto de árvores de decisão e RNA, com objetivo de explicitar as regras de formação de preços e, em conjunto com o modelo preditor, atuar como uma ferramenta atrativa para mitigar os riscos da comercialização de energia.
Acesso aberto (Open Access)
Sistema de gerenciamento de energia como ferramenta de eficiência energética na indústria
(Universidade Federal do Pará, 2015-02-24) SOARES, Gerdson Tanaka; TOSTES, Maria Emília de Lima; http://lattes.cnpq.br/4197618044519148
Este trabalho propõe uma metodologia para o gerenciamento de energia como uma ferramenta de Gestão de Eficiência Energética na Indústria pelo lado do consumo de energia no processo produtivo de uma indústria. Uma ação importante neste processo é a criação da interatividade entre os usuários e a energia elétrica. É proposto a implementação de dispositivos de medição, controle e diagnostico, a fim de obter um melhor aproveitamento do uso da energia elétrica, e com a aquisição dos dados oriundos destes dispositivos permitirem o gerenciamento para redução do consumo de energia e fazer a gestão visando a eficiência energética. São apresentados resultados do sistema proposto nas áreas com centrais de refrigeração de uma indústria de produtos plásticos para atendimento à indústria alimentícia. No presente estudo, aplicou-se também uma metodologia chamada de medição e verificação (M&V) para avaliar o percentual efetivo de economia obtido após a implantação das ações de eficiência energética.
Acesso aberto (Open Access)
Solução para o despacho econômico ambiental de um sistema de geração térmica por recozimento simulado
(Universidade Federal do Pará, 2018-02-27) BRITO JÚNIOR, Jorge de Almeida; NUNES, Marcus Vinícius Alves; http://lattes.cnpq.br/9533143193581447
Nos últimos anos, tornaram-se crescentes as preocupações da população e dos governos com a proteção ao meio ambiente. Ao mesmo tempo, a utilização de combustíveis fósseis para a produção de energia elétrica ainda é elevada, devido a grande disponibilidade deste insumo energético e a tecnologia consolidada das usinas térmicas. Em função deste contexto, vem se tornando cada vez mais comum a adoção de metodologias para a otimização da operação das usinas termelétricas, não só em função do custo de combustível, mas também das emissões dos poluentes gerados, o que vem trazendo um impacto positivo na redução da poluição ambiental para geração de energia elétrica junto aos sistemas térmicos, baseados em combustíveis fósseis. Sendo assim, este processo estabelece a necessidade de pesquisas no campo do planejamento energético, baseadas normalmente na aplicação de métodos de otimização que levem em consideração os dois objetivos citados de forma integrada. Ferramentas de otimização baseadas em características metaheuríticas, como o recozimento simulado, se adequam bem a estes tipos de problemas. Neste contexto, a presente tese de doutorado tem como objetivo aplicar a otimização multiobjectivo no despacho econômico ambiental (DEA) de usinas térmicas utilizando o recozimento simulado, comparando os resultados obtidos com outras técnicas metaheuristicas. Esta ferramenta foi utilizada com uma função aptidão que envolve dois objetivos (o custo e as emissões), para encontrar o resultado ótimo, levando em consideração o desligamento dos motores menos eficientes, garantido assim a redução dos custos financeiros e da poluição.

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