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[pt] CONTROLE MODAL EM SISTEMAS MULTIVARIÁVEIS APLICADO A SISTEMAS ELÉTRICOS DE POTÊNCIA / [en] MODAL CONTROL IN A MULTIVARIABLE SYSTEM APPLIED TO A POWER SYSTEMMARCIO VICENTE RIZZO 23 January 2007 (has links)
[pt] Este trabalho apresenta o desenvolvimento da teoria de
controle modal em sistema multivariável a partir do
conhecimento da matriz de transferência, H(S), que o
caracteriza.
Usa-se a técnica de representação no espaço de estado onde
a descrição do sistema é feita por uma forma canônica
controlável, cujos elementos são obtidos diretamente de H
(S).
A partir do modelo de estado que representa o sistema e
admitindo-se que o vetor de estado é obtido por estimação,
obtém-se o sistema munido de um controlador de modo que,
pela forma canônica escolhida, o espectro do sistema pode
ser imposto.
Em seguida aplica-se essa teoria a um sistema elétrico de
potência constituído por duas áreas interligadas com
intuito de impor a forma da reposta transitória devida a
perturbações na demanda de potência ativa.
O comportamento do sistema é simulado em computador
digital com auxílio do programa CONTINUOUS SYSTEM MODELING
PROGRAM - S/360-TRM, sendo os resultados apresentados em
forma de gráficos.
O problema de controle potência ativa - freqüência foi
também abordado por Fosha e Elgerd [5], como um problema
de otimização com função de custo quadrático, mas sua
aplicação prática esbarra na escolha das matrizes que
ponderam o estado de controle na função de custo e que
fornecem o melhor transitório para o sistema. / [en] This thesis presents the developing of the modal control
theory in a multivariable system starting on the knowledge
of the transfer matrix, H(S), that characterize it.
We use the state space representation technique where the
description, of the system is made by a controlable
canonic form, whose elements are got directly from H(S).
Starting from the state model which represents the system
and admitting that the state vector is obtained by
estimation, we can get the system provided with a
controller in a wav that, by the canonic form chosen, the
system spectrum can be imposed.
Afterwards, this theory could be applied to a power system
made by two interconnected areas with a finality of
imposing the form of the transient auswer due to
perturbations at the demand of active power.
The system behavior is simulated in digital computer
helped by the CONTINUOUS SYSTEM MODELING PROGRAM - S/360-
IBM, the results being presented in form of drawings.
The problem of the active power - frequency control was
seen by FOSHA and ELGERD [5] too as a problem of
otimization with a quadratic cost function but their
pratical application run into the choice of the matrices
which ponder the state and the control at the cost
function and supply the better transient for the system.
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[en] A SPECTRAL SEQUENTIAL APPROACH TO STUDY NON-STATIONARY TIME SERIE / [pt] UMA ABORDAGEM SEQÜENCIAL ESPECTRAL NO ESTUDO DE SÉRIES TEMPORAIS NÃO ESTACIONÁRIASMAYSA SACRAMENTO DE MAGALHAES 07 August 2006 (has links)
[pt] Diferentes procedimentos têm sido propostos para a
modelagem e previsão de séries temporais sendo que nos
anos recentes muitos dos métodos mais importantes têm sido
formulados na representação espaço de estado. A principal
vantagem de tal abordagem é que se pode usar o Filtro de
Kalman diretamente para, seqüencialmente, atualizar o
vetor de estado.
Apresentamos de forma sistemática a abordagem para a
previsão de Séries Temporais não- Estacionárias formulada
na representação de espaço de estado desenvolvida por
P.Young. A novidade desta abordagem não está na natureza
dos algoritmos recursivos, e sim na maneira como os
hiperparâmetros são obtidos.
Modelling and forecasting of Time Series have been
approached in many different ways. Lately, the most
important approaches have been formulated in a state space
framework. The state space representation enables the
state vector to be sequentially updated in time via the
Kalman filter.
In this dissertation, we present in a systematic way an
approach to modelling and forecasting of non-stationary
time series, formulated in state space terms, and due to
P. Young. The novelty of this methodology is neither the
nature fo the time series models nor the recursive
algorithms, but on how the hyperparameters are estimated / [en] Modelling and forecasting of times Series have been
approached in many different ways. Lately, the most
important approaches have been formulated in a space
framework. The state space representation enables the
state vector to be sequencially updated in time via the
Kalman filter.
In this dissertation, we present in a systematic way an
approach to modelling and forecasting of non-stationary
time series, formulated in state space terms, and due to
P. Young. The novelty of this methodology is neither the
nature of the time series models nor the recursive
algorithms, but on how the hyperparameteres are estimated
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