[pt] Por conta dos rápidos avanços tecnológicos, percebe-se uma mudança nos hábitos e das necessidades das pessoas. Há uma dependência cada vez maior de aparelhos eletrônicos como smartphones, notebooks etc. Construir baterias com grande capacidade energética é um dos desafios atuais para aumentar a autonomia dos aparelhos eletrônicos. Entretanto, uma alternativa que pode ajudar a manter aparelhos eletrônicos por mais tempo longe das tomadas é o compartilhamento de baterias. Existem na literatura muitos estudos envolvendo o compartilhamento de baterias no contexto de veículos elétricos, porém não são encontradas aplicações em smartphones. Um parâmetro importante a ser monitorado neste contexto é o estado de saúde (SoH). Até o momento, não há um consenso na literatura acerca do melhor modelo para estimar o SoH de baterias devido à falta de métodos bem estabelecidos. Assim, o objetivo geral desta dissertação foi construir um modelo para estimar a curva de estado de saúde, por meio do estado de carga, com vistas a estimar a saúde de baterias de íon-lítio. O modelo proposto foi baseado em redes neurais recorrentes. Para treinar e validar o modelo, foi construído um sistema para a realização de ensaios destrutivos, sendo possível estudar o comportamento de baterias de íon-lítio ao longo de toda vida útil. O modelo proposto foi capaz de estimar o SoH das baterias estudadas com boa exatidão, sob diferentes parâmetros de carga/descarga. O diferencial do modelo são baixa complexidade computacional, mesmo envolvendo modelos de redes neurais, e serem adotados parâmetros de entrada de fácil medição. / [en] Because of the fast technological advances, there is a change in people s habits and needs. There is an increasing dependence on electronic devices such as smartphones, notebooks etc. Building batteries with great energy capacity is one of the current challenges to increase the autonomy of electronic devices. However, an alternative that can help keep electronic devices longer away from sockets is battery swap. There are many studies in the literature involving the sharing of batteries in the context of electric vehicles, but no applications are found in smartphones. An important parameter to be monitored in this context is state of health (SoH). To date, there is no consensus in the literature about the best model for estimating battery SoH due to the lack of well-established methods. Thus, the objective of this dissertation is to build a model to estimate the state of health curve, with a view to classifying the health of lithium-ion batteries, through state of charge curve, for applications involving battery swap aiming to use in smartphones. The proposed model was based on recurrent neural networks. To train and validate the model, a system was built to perform destructive tests, being possible to study the behavior of lithium-ion batteries throughout its useful life. The proposed model was able to estimate the SoH of the batteries studied with good precision, under different charge / discharge parameters. The distinction of the model is low computational complexity, even involving neural network models, and easy-to-measure input parameters are adopted.

[pt] O planejamento da expansão da transmissão (PET) visa identificar novos reforços para a rede, permitindo uma conexão tecnicamente adequada entre demanda e geração de energia elétrica, ambas previstas para um determinado horizonte de planejamento. Um bom plano de expansão deve garantir o equilíbrio entre os custos de investimento e operação, mantendo um nível satisfatório de segurança no fornecimento de energia elétrica. Entretanto, a identificação de bons planos de expansão para o PET tem se tornado uma tarefa cada vez mais difícil. Isso se deve, principalmente, às características e dimensões dos sistemas atuais, a não linearidade e natureza combinatória do problema de otimização e às incertezas presentes nos dados. Os erros de previsão, a indisponibilidade de equipamentos e a disponibilidade dos recursos naturais são parâmetros que variam de forma aleatória e inserem um alto grau de incerteza nos sistemas elétricos, o qual aumenta proporcionalmente com o horizonte de planejamento. Uma das incertezas mais relevantes a ser gerenciada nas próximas décadas será a capacidade de geração oriunda de fontes renováveis, em particular as eólicas, devido à sua grande variabilidade. A utilização de dispositivos de armazenamento permitirá melhor aproveitamento dessas fontes e, portanto, torna-se necessário o desenvolvimento de ferramentas computacionais capazes de considerar tais dispositivos no problema PET. Esta dissertação apresenta uma nova metodologia de apoio ao problema PET inserindo armazenadores de energia elétrica para aumentar o aproveitamento de fontes renováveis no sistema. Isso, respeitando as restrições de segurança da rede, acompanhando à curva de demanda e levando em consideração as variáveis operativas destes dispositivos. A possibilidade de incluir sistemas de armazenamento de energia elétrica é avaliada através de uma análise custo-benefício. A metodologia proposta é aplicada a um sistema teste, submetido a diversas condições operativas, e os resultados obtidos são amplamente discutidos. / [en] The transmission expansion planning (TEP) aims at identifying new reinforcements for the network, allowing a technically adequate connection between demand and generation of electric energy, both foreseen for a given planning horizon. A good expansion plan must ensure a balance between investment and operating costs, while maintaining a satisfactory level of security of the electric energy supply. However, identifying good expansion plans for TEP has become an increasingly difficult task. This is mainly due to the characteristics and dimensions of the current systems, the nonlinearity and combinatorial nature of the optimization problem, and the uncertainties present in the data. Forecasting errors, equipment unavailability, and the availability of natural resources are parameters that vary in a random way and insert a high degree of uncertainty in the electrical system, which proportionally increases with the planning horizon. One of the most relevant uncertainties to be managed in the upcoming decades will be the generation capacity from renewable sources, particularly wind power, due to its great variability. Storage devices will allow better use of these sources and, therefore, it becomes necessary to develop computational tools capable of considering such devices in the TEP problem. This dissertation presents a new methodology to support the TEP problem by inserting electric energy storage to increase the use of renewable energy in the system, while respecting the security restrictions of the network, following the demand curve and taking into account the operational variables of these devices. The possibility of including electric energy storage systems is evaluated through a costbenefit analysis. The proposed methodology is applied to a test system, subject to various operating conditions, and the obtained results are widely discussed.