Made available in DSpace on 2014-06-12T17:34:56Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo2536_1.pdf: 2208706 bytes, checksum: 8de8746be2eb21264b1dec79e1932796 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2010 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Este trabalho tem como objetivo o desenvolvimento e a aplicação de ferramentas de Inteligência Artificial como Redes Neurais Artificiais, Algoritmos Genéticos e Regras Heurísticas para solucionar problemas de planejamento da operação energética de sistemas de geração de energia elétrica compreendendo hidrelétricas, termelétricas, e parque eólico. A formulação escolhida para solucionar o problema agrega a operação dos reservatórios das hidrelétricas dando como dados de referência ao problema os volumes iniciais e os volumes finais. Esta formulação envolve problemas de grande porte, cujo tamanho varia de acordo com o horizonte de estudo e o detalhamento do sistema gerador. As Rede Neurais Artificiais recorrentes são conhecidas como eficientes ferramentas de otimização para solucionar problemas de programação linear e quadrática, além de apresentar um grande potencial para implementação em hardware do tipo Very- Large-Scale Integration, na qual pode ser mais eficiente do que as técnicas tradicionais de otimização. Os Algoritmos Genéticos também formam outras ferramentas de otimização que vêm sendo estudadas nos últimos anos. Além dessas duas ferramentas podem ser produzidas regras heurísticas para acelerar e melhorar a convergência destes métodos. As técnicas de Inteligência Artificial implementadas foram aplicadas ao despacho econômico de geração do sistema interligado CHESF-ELETRONORTE, para o qual foram obtidos a solução otimizada da operação, os custos marginais de geração e o valor da água associado com cada hidrelétrica

Submitted by Irene Nascimento (irene.kessia@ufpe.br) on 2016-11-08T18:59:31Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) TESE_IMPRESSÃO_ANDRILENE_VFINAL_bib.pdf: 10222135 bytes, checksum: e23334e08daf26aa1743055d338fbea5 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-11-08T18:59:31Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) TESE_IMPRESSÃO_ANDRILENE_VFINAL_bib.pdf: 10222135 bytes, checksum: e23334e08daf26aa1743055d338fbea5 (MD5) Previous issue date: 2015-09-09 / A implementação dos algoritmos genéticos (AGs) inspirados no modelo de Holland em hardware para filtrar sinais visa acelerar o tempo de convergência desses algoritmos através da implementação dos módulos considerados um gargalo para uma implementação em software. Porém estes módulos apresentam os mesmos problemas com a representação do cromossomo, a dependência dos operadores genéticos e a representação adotada para o cromossomo e a população, e a perda de cromossomos com características relevantes para a solução do problema ao qual o AG está sendo aplicado. Esta tese apresenta um filtro adaptativo que adota o algoritmo genético baseado em tipos de dados abstratos (GAADT), para o processamento de sinais de ECG, denominado de CGAADT, na plataforma GPU/CUDA. O CGAADT desenvolvido apresenta uma solução de alto desempenho. A escolha por este modelo de algoritmo genético justifica-se pelo fato do GAADT ter sido definido com o intuito de evitar os problemas dos modelos de AG até então encontrados na literatura de computação evolucionária. O GAADT trabalha com uma arquitetura aberta que considera a dinâmica do ambiente o qual os cromossomos estão inseridos, ou seja, a função de adaptação do GAADT busca o cromossomo da população mais adaptado ao ambiente, se este ambiente mudar então a busca realizada pelo GAADT será redirecionado para o cromossomo mais adaptado ao ambiente atual, em tempo de execução, sem a necessidade de interromper a execução atual do GAADT. O resultado obtido pelo GAADT é de melhor qualidade do que os outros modelos de AGs uma vez que este trabalha a definição de gene dominante, que são as informações presentes nos cromossomos relevantes para a solução do problema. Provocando uma explosão exponencial na população do GAADT, na busca por um cromossomo mais adaptado que contenha a maior quantidade possível de genes dominantes, o que pode levar meses de processamento até a coleta de dados em arquiteturas de CPUs convencionais. Um estudo comparativo entre a qualidade dos resultados obtidos ao filtrar os sinais de ECG de pacientes com arritmias sinusal, flutter atrial e fibrilação atrial do CGAADT com outros modelos é apresentado. As experiências avaliadas neste estudo indicam que o CGAADT apresenta uma versão otimizada do GAADT, que permite que todo o processamento do algoritmo genético, seja realizado na GPU, o que resultou em um ganho no tempo total médio do processamento do algoritmo em 17,43% na seleção, 1,39% no cruzamento, 1,12% na mutação, 9,02% na reprodução, 15,11% no processo de inserção de descendentes na população. Tais índices representam um ganho de tempo de processamento de 73,6% relacionado ao algoritmo genético de Holland. / The implementation of genetic algorithms (GAs) inspired by Holland model in hardware to filter signals aims to speed up convergence time of these algorithms by implementing the modules considered a bottleneck for a software implementation. However, these modules have the same problems with the representation of the chromosome, dependence on genetic operators, representation adopted for the chromosome and population, and the loss of chromosomes with relevant features for the solution of the problem to which the AG has being applied. This thesis presents an adaptive filter that takes a genetic algorithm based on abstract data types (GAADT) for processing ECG signals, called CGAADT, the GPU /CUDA plataform. The compact genetic algorithm based on abstract data types (CGAADT) developed presents a solution for high performance of genetic algorithms based on abstract data types. The choice of this genetic algorithm model is justified by the fact that the GAADT have been define with the purpose of avoid the problems of models AG until then found of evolutionary computation literature. The GAADT works with an open architecture that considers the dynamics of the environment to which the chromosomes are inserted, that is, GAADT adaptation function search the most suitable chromosome population to the environment, if this environment change, then the search will be performed by GAADT will be redirected to the chromosome more adapted to the current environment, at runtime, without need to interrupt the current run of GAADT. The result obtained by GAADT has better quality than others AG models, since this works the definition of dominant gene, which are the information provided in the relevant chromosomes to solve the problem. Causing an exponential explosion in GAADT population, in the search for a more suitable chromosome containing the maximum amount of dominant genes, which can take months of processing to data collection in architectures over traditional CPUs. A comparative study of the quality of the results obtained by filtering the ECG signals from patients with sinus arrhythmia, atrial flutter and atrial fibrillation CGAADT with other models is presented. Experiences assessed in this study indicate that CGAADT shows an optimized version of GAADT, which allows all processing of the genetic algorithm is performed on the GPU, which resulted in a gain in the average total processing time of the algorithm in 17,43%selection, 1,39% in crossover, 1,12% in mutation, 9,02% in reproduction, 15,11% in the process of inserting descendants in the population. Such percentage represent a 73,6% enhancement processing gain related to genetic algorithm Holland. Finally, they are made some relevant considerations on the CGAADT and suggested some interesting questions for future work.

Submitted by Marco Antônio de Ramos Chagas (mchagas@ufv.br) on 2018-08-31T11:39:58Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 845120 bytes, checksum: cda774f351f72a77d5d0898c2b153f7d (MD5) / Made available in DSpace on 2018-08-31T11:39:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 845120 bytes, checksum: cda774f351f72a77d5d0898c2b153f7d (MD5) Previous issue date: 2018-06-04 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / A disponibilidade de uso de informações genômicas trouxe grandes oportunidades de aumento do ganho genético em sistemas produtivos de gado de corte. Apesar dos benefícios já conhecidos, implementação em larga escala nas condições nacionais ainda é um grande desafio principalmente pelo relativo alto custo de genotipagem. Uma alternativa economicamente viável é o desenvolvimento de painéis de marcadores SNP customizados para objetivos de melhoramento estrategicamente estabelecidos para características de interesse. A implementação dessa proposta tem maior impacto para os animais jovens. O objetivo desse estudo foi identificar o menor número necessário de marcadores do tipo SNP para diferenciar animais das raças Hereford, Nelore, Brahman e Braford genotipados com o painel 777K chip HD para bovinos. Adicionalmente, comparou-se o impacto na predição da proporção racial utilizando-se diferentes painéis reduzidos de marcadores do tipo SNP. Para isso, foram utilizados quatro diferentes métodos para a seleção de marcadores altamente informativos para a diferenciação racial. O software Admixture foi utilizado para os cálculos de proporção racial utilizando os painéis customizados. Os resultados observados nesse estudo sugerem a possibilidade de definir indivíduos às respectivas raças utilizando um painel de 24 marcadores do tipo SNP (isto é, 8 marcadores por raça pura). Informações de pedigree são por natureza incompletas e comumente não são bem definidas porque varias das ligações genéticas existentes não são conhecidas. A genômica trouxe grandes oportunidades para o cálculo do parentesco entre os indivíduos de uma população. Um dos principais desafios em implementações genômicas é a correta definição da população referência para o uso simultâneo das informações de pedigree e genômica. O conceito de metafundadores é baseado na definição de pseudo-indivíduos que descrevem os relacionamentos entre e dentre os indivíduos da população base. O objetivo desse estudo foi avaliar os impactos do uso de metafundadores ao estimar valores genéticos e sua habilidade preditiva utilizando a metodologia single- step GBLUP (ssGBLUP) em uma população multirracial. Três diferentes cenários foram adotados nesse estudo para a estimação de componentes de variância e predição dos valores genéticos: BLUP tradicional, ssGBLUP e ssGBLUP com inclusão de metafundadores. Um total de 28 metafundadroes foram definidos no modelo ssGBLUP+metafundadores. De forma geral, os modelos genômicos apresentaram maior habilidade preditiva. Sendo o modelo com inclusão de metafundadores o que apresentou maior habilidade preditiva. O método da máxima verossimilhança restrita (REML) é um método comumente utilizado para a estimação de componentes de variância. Por ser implementado em modelos mistos, apresenta estimativas corrigidas para efeitos de seleção. De forma geral, todos os animais genotipados são utilizados nos cálculos para a predição dos valores genéticos. O objetivo desse estudo foi avaliar quantas gerações são necessárias para acurada estimação de componentes de variância com o algoritmo para animais provados e jovens (APY) em uma população simulada com restrições de seleção. O uso de menor número de gerações reduziu a habilidade do modelo BLUP em estimar a herdabilidade simulada (0.30). A redução na estimação da herdabilidade pelos modelos genomicos são menores do que os modelos baseados em informações de pedigree. Os modelos genômicos apresentaram em média maior correlação que os modelo BLUP. Os resultados desse estudo sugerem que não é necessário grande número de gerações para acurada estimação dos componentes de variância e dos valores genéticos. O algoritmo APY não afeta a estimação dos componentes de variância. Duas gerações extras de animais não genotipados são suficientes para acurado cálculo dos componentes de variância, valores genéticos e também acurácia de predição dos valores genéticos. / The knowledge on breed composition is of major importance under design of breeding schemes. With this respect, the estimation of such parameters must be as accurately as possible. Currently, most of genetic evaluation programs has been predicting breed composition based on pedigree datasets; but, such estimations only accounts for the expected (allele frequency) contributions across ancestors After the development and establishment of single nucleotide polymorphism (SNP) genotyping platforms on the last decade, an interest in genetic diversity studies has arisen and especially the study of individuals’ origin. The objective of the present study was to evaluate the minimum required number of ancestry informative markers necessary to differentiate Hereford, Nelore, Brahman and Braford breeds genotyped with 777 K Illumina Bovine HD Bead Chip. In addition, we also compared the effects of different panels size on breed composition inference under different AIMs methods. To that, it was used the high-density Illumina Bovine HD BeadChip with more than 777 K SNPs to elucidate the structure of Hereford, Nelore, Brahman and Braford populations. Three different ancestry informative marker methods were used to distinguish such populations. Additionally, random marker selection was considered. Admixture software was used to infer breed composition using very low-density SNP panels assembled with AIMs. Our results suggest that is possible to assign individuals to populations with high confidence using less than 8 SNP markers selected per breed. Although millions of SNP markers have been identified, only few of them are needed to accurately infer ancestry in a cost-effective manner. Pedigree information is by nature incomplete and commonly not well established simply because many of the true genetic ties existent between individuals are not a priori known or they can be even wrong. Genomic era brought new opportunities when calculating relationships between individuals. The challenge under genomic approaches is the correct definition of genetic base by the use of pedigree and genomic data. Genetic base may change as more individuals are included and are inadequately defined if populations are genetically structured. Metafounder concept relies on the definition of pseudo-individuals that describes some level of within and/or across genetic relationship between base population. The purpose of this study was to evaluate metafounder theory to estimate breeding values and the predictive ability under a single-step approach for a multibreed population. Three different scenarios were adopted to estimate variance components and to compute breeding values: pedigree-based model, single- step GBLUP and single-step GBLUP with addition of metafounders. A total of 28 different metafounders were included in the ssGBLUP+metafounder model. In general, it was possible to note that genomic models were able to greater ability to predict the future performance. Among genomic models, the inclusion of metafounder information could increment even more the predictive ability under cross-validation approach. Restricted maximum likelihood (REML) is a popular method for parameter estimation. Because it uses the mixed model equations, it is resistant to selection bias and efficient implementations are currently available. When genomic information is available, two versions of REML may be applicable. When only genotyped animals have phenotypes, genomic REML can be applied with a genomic relationship matrix. When only a fraction of animals is genotyped, a single-step REML is applicable. In general, it is of interest to include many genotyped animals in parameter estimation and into evaluations, to account for genomic selection or pre- selection. The aim of this study was to investigate to what extent generations truncation affects estimates for a simulated population under selection.The use of less generations reduced the ability of pedigree-based model in estimating the benchmark heritability (0.30). The decrease in heritabilities based on genomic information was less than using only pedigree relationships. Genomic models provided greater correlations than pedigree-based model; on average 25 points. Single-step genomic models do not require a deeper pedigree relationship to estimate reliable variance components and breeding values. The use of APY algorithm does not affect the estimation of variance components. An extra of 2 ungenotyped generations are sufficient to compute reliable variance components; as well as breeding values and accuracies.

Orientador: Katia Lucchesi Cavalca Dedini, Hélio Fiori de Castro / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica / Made available in DSpace on 2018-08-16T15:47:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Camargo_LucasWardFrancode_M.pdf: 3927704 bytes, checksum: fae6a20117d598883d434bc95dfb93fd (MD5) Previous issue date: 2010 / Resumo: O estudo de máquinas rotativas ocupa uma posição destacada no contexto de máquinas e estruturas devido à quantidade significativa de fenômenos que podem ocorrer durante a operação desses equipamentos. Este trabalho é focado no estudo de sistemas rotativos sustentados por mancais hidrodinâmicos (com ou sem um acoplamento conectando o eixo movido ao eixo motriz) e, principalmente, na análise das falhas que podem mais comumente ocorrer nesses sistemas (desbalanceamento, empenamento e desalinhamento). A análise é estendida para o caso de múltiplas falhas, visto que essa é uma condição comum em sistemas rotativos. O alinhamento e o balanceamento perfeitos da máquina não podem ser obtidos em aplicações reais e, portanto, forças de excitação são geradas nesses sistemas, as quais afetam significantemente a operação das máquinas. Dessa forma, a influência do desbalanceamento, empenamento e desalinhamento nas amplitudes de vibração constituem uma importante consideração, especialmente o efeito dos componentes harmônicos que podem surgir em uma máquina desalinhada. Para representar matematicamente o sistema, um modelo de elementos finitos é utilizado e a análise é realizada no domínio da frequência. O acoplamento também é modelado como um elemento finito e as forças de desalinhamento, desbalanceamento e empenamento são incluídas no modelo de falhas. Com a adição de um nível de ruído aos sinais simulados, um possível sinal experimental é obtido e, com o objetivo de identificar os parâmetros de falha considerados desconhecidos, um algoritmo genético multiobjetivo é proposto. A análise individual de cada função objetivo (erro entre sinal simulado e sinal ajustado) permite que seja possível identificar um conjunto de soluções ótimas para o problema e, assim, identificar os parâmetros de falhas / Abstract: The study of rotating machinery occupies an outstanding position in the study of machinery and structures due to the significant amount of phenomena that occur in the operation of these equipments. This work is focused on the study of rotating systems supported by hydrodynamic bearings (with or without a flexible coupling connecting the driving motor and the driven shaft), mainly considering faults that can commonly occur in these systems (misalignment, bow and unbalance) as the presence of multiple faults in a real machine is a common situation. The perfect balance and alignment of the machine cannot be achieved in practical applications. Consequently excitation forces are generated at these systems, which significantly affect the operation of the machines. In this way, the influence of the unbalance, bow and misalignment on the vibration amplitude is an important consideration, specially the effect of the harmonic components that can rise when a machine is misaligned. To mathematically represent the system, a finite element model is used and the analysis is held in the frequency domain. The coupling is also modeled as a finite element and the misalignment, bow and unbalance forces are included in the fault model. Noise is added to the simulated results to build a possible experimental result and, in order to identify the fault unknown parameters, the multi-objective genetic algorithm is proposed. The individual analysis of each objective function (difference between simulated and adjusted results) allows the identification of an optimal set of solutions resulting in the identification the fault parameters / Mestrado / Mecanica dos Sólidos e Projeto Mecanico / Mestre em Engenharia Mecânica

Orientador: Adolfo Maia Junior / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Artes / Made available in DSpace on 2018-08-16T22:31:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Souza_FernandoFalcide_M.pdf: 3955022 bytes, checksum: 2d2645ebb027e68cd1966906af1daa6e (MD5) Previous issue date: 2010 / Resumo: Esta dissertação trata principalmente da pesquisa de métodos matemáticos e algoritmos com a finalidade de gerar e controlar fluxos de som em tempo real dentro do escopo da síntese granular. Inicialmente abordamos os fundamentos matemáticos da Síntese Granular proposta pelo Prêmio Nobel de Física Dennis Gabor. Em seguida apresentamos uma breve revisão histórica do uso desta técnica em composições eletroacústicas e analisamos alguns dos mais conhecidos aplicativos atuais para síntese granular. Com base nestes estudos desenvolvemos um software para síntese granular em tempo real que denominamos EVOGrain. Este aplicativo apresenta uma interface gráfica intuitiva e amigável com a qual o compositor controla a síntese granular desenhando, com uso do mouse, retângulos de diferentes tamanhos e posição. As coordenadas destes retângulos fornecem informação que guia a execução de um algoritmo genético, que por sua vez controla os parâmetros de um módulo de síntese granular em tempo real resultando em sonoridades e texturas que evoluem dinamicamente. Na segunda parte da dissertação apresentamos os resultados da nossa pesquisa realizada no laboratório Input Devices for Music Interaction Lab (IDMIL) da McGill University através de um estágio pelo programa de intercâmbio canadense Emerging Leaders from the Americas Program (ELAP). Nesta pesquisa, foram feitos diversos experimentos com os chamados Instrumentos Musicais Digitais (DMIs). Os módulos do sistema original EVOGrain foram reformulados em três sistemas independentes, GranularStreamer, Genetic Algorithm Mapper e GranularDrawer, responsáveis respectivamente pela execução da síntese sonora, aplicação de algoritmo genético e síntese de imagens. Além deles, diversos controladores gestuais foram avaliados no contexto da síntese granular, sendo eles os comerciais PC-1600x, SpaceNavigator e o T-Stick desenvolvido no IDMIL, o que culminou na prototipagem de um novo dispositivo, de nossa autoria e que denominamos RedController / Abstract: This dissertation deals mostly with the application of mathematical methods and algorithms in order to generate and control streams of sound in real time within the scope of granular synthesis. Initially we studied the mathematical foundations of Granular Synthesis proposed by the Nobel Prize in Physics, Dennis Gabor. Next, we presented a brief historical review of the use of this technique in electroacoustic compositions and analyzed some of the most popular software of granular synthesis available today. We developed a new software for real-time granular synthesis we named EVOGrain. This application provides an intuitive and friendly graphical interface where the composer controls the granular sound stream by drawing rectangles of different sizes and positions on a window interface using the mouse. The coordinates of these rectangles provide information that guide the resulting process of a running genetic algorithm, which in turn controls the parameters of a granular synthesis engine in real time resulting in sound streams and textures that evolve dynamically. The second part of this dissertation presents the results of our research in the Input Devices for Music Interaction Laboratory (IDMIL) of McGill University through the Canadian Fellowship Emerging Leaders from the Americas Program (ELAP). In this research, several experiments with so-called Digital Musical Instruments (DMIs) took place. The modules of the original system EVOGrain were reformulated into three independent systems, GranularStreamer, Genetic Algorithm Mapper and GranularDrawer, responsible respectively for the synthesis of granular sounds, application of genetic algorithm and image synthesis. In addition to this diversification of software, some gestural controllers were evaluated in the context of our granular synthesis model, the PC-1600X, SpaceNavigator (available commercially) and the T-Stick (developed at the IDMIL), culminating in the prototyping of a new device designed by us and named RedController / Mestrado / Fundamentos Teoricos / Mestre em Música

Orientadores: Rubens Maciel Filho, Paulo Jorge da Silva Bártolo / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Química / Made available in DSpace on 2018-08-17T08:33:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Rezende_RodrigoAlvarenga_D.pdf: 29746268 bytes, checksum: 24e72154795e591bf70b4fc339cf0127 (MD5) Previous issue date: 2010 / Resumo: A busca por soluções que resgatem a saúde e a dignidade de vítimas de acidentes ou com problemas de saúde, como perda ou danos de órgãos, tem motivado uma evolução acelerada da biofabricação. Novos materiais e técnicas de fabricação vêm sendo desenvolvidos rapidamente com o apoio dos recursos computacionais, que se torna parte imprescindível deste processo. O objeto de estudo desta tese vem ao encontro do desenvolvimento de ferramentas computacionais e procedimentos para a biofabricação, o que requer a utilização de um material biocompatível. O material em questão é o alginato, um hidrogel proveniente de algas pardas marinhas e que tem sido amplamente utilizado em diversos setores por mais de cinquenta anos. Uma caracterização mecânica do alginato é realizada, com auxílio de um reômetro de pratos e de um analisador dinâmico mecânico (DMA), bem como uma caracterização do comportamento químico, tal como o seu poder de inchamento (swelling) e o seu processo de reticulação (gelação), a fim de servirem como dados de alimentação para as aplicações das ferramentas computacionais, nomeadamente, o Ansys e a técnica de otimização dos algoritmos genéticos. O Ansys é utilizado na simulação do comportamento de escoamento do alginato puro. Já os algoritmos genéticos, como ferramentas de otimização de propriedades físicas de estruturas em alginato. / Resumo: A busca por soluções que resgatem a saúde e a dignidade de vítimas de acidentes ou com problemas de saúde, como perda ou danos de órgãos, tem motivado uma evolução acelerada da biofabricação. Novos materiais e técnicas de fabricação vêm sendo desenvolvidos rapidamente com o apoio dos recursos computacionais, que se torna parte imprescindível deste processo. O objeto de estudo desta tese vem ao encontro do desenvolvimento de ferramentas computacionais e procedimentos para a biofabricação, o que requer a utilização de um material biocompatível. O material em questão é o alginato, um hidrogel proveniente de algas pardas marinhas e que tem sido amplamente utilizado em diversos setores por mais de cinquenta anos. Uma caracterização mecânica do alginato é realizada, com auxílio de um reômetro de pratos e de um analisador dinâmico mecânico (DMA), bem como uma caracterização do comportamento químico, tal como o seu poder de inchamento (swelling) e o seu processo de reticulação (gelação), a fim de servirem como dados de alimentação para as aplicações das ferramentas computacionais, nomeadamente, o Ansys e a técnica de otimização dos algoritmos genéticos. O Ansys é utilizado na simulação do comportamento de escoamento do alginato puro. Já os algoritmos genéticos, como ferramentas de otimização de propriedades físicas de estruturas em alginato. / Doutorado / Desenvolvimento de Processos Químicos / Doutor em Engenharia Química

Orientador: Anésio dos Santos Júnior / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-17T09:21:57Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Tortelli_OdilonLuis_D.pdf: 1186857 bytes, checksum: 5e13f6473425287a72e7c516fe18dc39 (MD5) Previous issue date: 2010 / Resumo: Este trabalho apresenta um estudo relativo ao problema de alocação, operação e análise de desempenho de Controladores FACTS em Sistemas Elétricos de Potência. Nesse sentido são descritos os mais importantes Controladores FACTS em termos de suas características operativas e potencialidades e uma rotina computacional para cálculo de fluxo de potência, baseada no método de Newton-Raphson incluindo a representação dos diversos Controladores FACTS é apresentada. A abordagem de alocação e determinação ótima dos parâmetros de controle é vista de maneira desacoplada, sendo o problema de alocação tratado pela técnica de Algoritmos Genéticos e a otimização dos parâmetros dos controladores por meio do método do Gradiente Reduzido. É também proposta uma estratégia alternativa de alocação/operação baseada na funcionalidade dos diferentes controladores. Também neste trabalho, é apresentado o conceito de tracking de potência, que é estendido para permitir uma avaliação não convencional da interferência dos Controladores FACTS na redistribuição dos fluxos de potência. A fim de sumarizar os diversos aspectos associados a alocação, operação e análise de desempenho de Controladores FACTS, um estudo de caso é apresentado / Abstract: This thesis presents a study related to the problem of allocating, operating and analyzing the performance of FACTS Controllers in Electrical Power Systems. In this sense, the most important FACTS controllers are described in terms of their operational features and their potentialities and, also, a computational routine for calculating the power flow, based on the Newton-Raphson method and including the representation of several FACTS controllers, is developed. The allocation process and the optimal controllers adjustment are conducted in a decoupled approach based on expansion and operational planning aspects. Genetic Algorithms are employed in the allocation procedure and the controllers optimization is dealt by the classical Reduced Gradient technique. An alternative strategy for allocation/operation of the controllers is proposed, based on the functionality of the different FACTS devices. The concept of Power tracking is also presented and expanded in order to allow a non-conventional evaluation about the interference of the FACTS controllers in the redistribution of the power flows. To summarize the several aspects connected to the allocation, operation and performance of the FACTS controllers, a case study is presented / Doutorado / Energia Eletrica / Doutor em Engenharia Elétrica

Orientadores: Carlos Magnus Carlson Filho, Raul Vinhas Ribeiro / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-05T15:44:02Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Domingos_AlinePaulino_M.pdf: 2016351 bytes, checksum: 82db83a7778962c2c07b6ea4ac7e6514 (MD5) Previous issue date: 2005 / Resumo: As novas tecnologias de transmissão trazem maior flexibilidade e eficiência à rede de acesso, tornando-a capaz de atender o contínuo crescimento de demanda por serviços de telecomunicações. Uma alternativa de evolução conveniente em muitos casos é o provimento de serviços através de redes wireless fixas. Estas redes, conhecidas genericamente como FWA (Fixed Wireless Access), podem reduzir os investimentos da infra-estrutura de acesso. Neste trabalho apresentamos uma nova abordagem para o planejamento de sistemas FWA utilizando um modelo de programação linear mista baseado na representação em grafos. Devido à alta complexidade associada à resolução de problemas deste tipo através de métodos exatos, propomos um tratamento baseado em algoritmos genéticos (GA). A partir de uma formulação exata, mostramos como especificar os componentes principais de um GA: cromossomo, codificação da solução, avaliação de fitness, estrutura da população e operadores genéticos (processo de cruzamento e mutação). No problema tratado, as variáveis de decisão foram codificadas para um cromossomo especializado e eficiente. Além disto, o problema da infactibilidade de alternativas geradas foi contornado por um método de descarte. Garante-se também para cada alternativa a maximização da demanda atualizada (o que proporciona maior rentabilidade). Uma aplicação do método é relatada / Abstract: New transmission technologies give more flexibility and efficiency to the Access network, which is supposed to deal with the continuous growth of demand for telecommunication services. Operator companies need to innovate their networks in order to provide broadband services. Therefore, the network planning is essential to achieve the best performance under minimum cost. An alternative of evolution that seems to be interesting is the provision of services through fixed wireless networks. These networks, generically known as FWA (Fixed Wireless Access), can reduce the infrastructure access cost. In this paper, we present a new approach to the planning of FWA systems. First, we develop an optimization model with binary decision variables. The mathematical formulation to the model is also stated. Because solving mixed integer problems through exact methods is a complex task, we adopt a strategy based on genetic algorithms (GA). Thus, we show how to specify the main components of a GA: chromosome, solution coding, fitness assessment, population structure, and genetic operators (crossover and mutation process), in order to specialize the technique to the FWA planning problem. Besides, chromosome feasibility is ensured. An application of the proposed method is also reported. / Mestrado / Otimização / Mestre em Engenharia Elétrica

Orientador: Marcia A. Gomes Ruggiero / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-08-05T23:37:23Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Haeser_Gabriel_M.pdf: 906525 bytes, checksum: ea7e3eb42abe6b8b451f99c4c63a3da4 (MD5) Previous issue date: 1996 / Resumo: Neste trabalho estudamos a teoria de algumas heurísticas para otimização global, e também a generalização do algoritmo genético de Aarts, Eiben e van Hee. Propomos um algoritmo para otimização global de problemas canalizados e diferenciáveis utilizando simulated annealing e o solver local GENCAN. Experimentos numéricos com o problema OVO ( Order- Value Optimization) são apresentados, e também com 28 problemas clássicos da literatura. Para problemas de otimização com restrições, apontamos idéias de como utilizar solvers locais e heurísticas globais em busca de bons algoritmos para otimização global, e propomos um algoritmo baseado em simulated annealing com solver local ALGENCAN / Abstract: In this work we study the theory behind some classical heuristics for global optimization, and a generalization of genetic algorithms from Aarts, Eiben and van Hee. We propose an algorithm for global optimization of box-constrained differentiable problems, using simulated annealing and the local solver GENCAN. Numerical experiments are presented for the OVO problem (Order-Value Optimization) and 28 classical problems. For general nonlinear programming problems, we mention some ideas of how to use local solvers and global heuristics towards good algorithms for global optimization, we also propose an algorithm based on simulated annealing with local solver ALGENCAN / Mestrado / Otimização / Mestre em Matemática Aplicada

Orientador: Carlos Alberto Favarin Murari / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas. Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-26T21:02:02Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Pereira_MarceloAdorni_D.pdf: 7371964 bytes, checksum: 18ebac90b6df32c8e5e60228982ed91e (MD5) Previous issue date: 2000 / Resumo: Este trabalho tem como principal objetivo o estudo de técnicas de inteligência artificial aplicadas ao problema da reconfiguração de redes de distribuição de energia elétrica. O estudo da teoria de conjuntos nebulosos permitiu a inserção do conhecimento dos operadores e o tratamento de dados imprecisos. O custo de operação de chaves, quantificado e qualificado por uma função de pertinência, é proposto para simular as decisões dos operadores através de um algo ritmo heurístico que busca a restauração da rede, com poucas operações de chaveamento. A definição de operadores algébricos com números nebulosos possibilitou o desenvolvimento de um estimado r de estado que obtém o estado da rede através de números complexos nebulosos. Uma análise teórica sobre os principais mecanismos que atuam e controlam um algoritmo genético e um estudo das práticas de operação de redes de distribuição permitiram: definir uma codificação para o problema; propor alternativas para gerar as soluções iniciais; inserir o conhecimento dos operadores para atender às restrições de rede radial e conexa; propor funções adequadas para classificar as soluções; realizar combinações e alterações nas soluções; compondo um algoritmo genético que, aplicado ao problema da reconfiguração de redes, sempre encontra uma solução ótima. A inserção do custo nebuloso de operação de chaves, a utilização de um fluxo de carga específico e a aplicação de processamento paralelo, permitiram o desenvolvimento de um programa computacional para a reconfiguração de redes de distribuição de energia elétrica em tempo real / Abstract: This work has as the main objective an analysis about artificial intelligence techniques applied to the electrical distribution system reconfiguration problem. The study of fuzzy theory allowed the operators knowledge insertion and the imprecision dates treatment. A fuzzy switch cost operation is proposed to simulate the operators' decision through a heuristic algorithm that searches the network restoration with minimum switch operations. The definition of algebraic operators with fuzzy numbers allowed the development of a state estimator that obtains the network state by fuzzy complex numbers. A theoretical study about the main mechanisms that act and control the genetic algorithms and an investigation about the network distribution operation practices allowed: to define a codification to the problem; to propose alternatives to generate the initial solutions; to insert the operators knowledge to attend the radial and connection network constraints; to propose an appropriate function to classify the solutions; and to apply combinations and alteration in the solutions; composing a genetic algorithm that, when applied to the network reconfiguration problem, always reaches an optimal solution. The fuzzy switch cost insertion, a specific load flow utilization, and the parallel processing implementation, allowed the development of software to electrical distribution network reconfiguration in real time / Doutorado / Doutor em Engenharia Elétrica