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Orientador: Marcos Julio Rider Flores / Resumo: Nesta tese são utilizados algoritmos de Inteligência Computacional para resolver quatro problemas da área de sistemas elétricos de potência, com o intuito de automatizar a tomada de decisões em processos que normalmente são realizados por especialistas humanos ajudados de métodos computacionais clássicos. Nesta tese são utilizados os algoritmos de aprendizado de máquina: árvores de decisão, redes neurais artificiais e máquinas de vetor de suporte, para realizar o processo de aprendizado dos sistemas inteligentes e para realizar a mineração de dados. Estes algoritmos podem ser treinados a partir das medições disponíveis e ações registradas nos centros de controle dos sistemas de potência. Sistemas Inteligentes foram utilizados para realizar: a) o controle centralizado Volt-VAr em modernos sistemas de distribuição de energia elétrica em tempo real usando medições elétricas; b) a detecção de fraudes nas redes de distribuição de energia elétrica realizando um processo de mineração de dados para estabelecer padrões de consumo que levem a possíveis clientes fraudadores; c) a localização de faltas nos sistemas de transmissão de energia elétrica automatizando o processo de localização e ajudando para que uma ação de controle da falta seja realizada de forma rápida e eficiente; e d) a coordenação de carga inteligente de veículos elétricos e dispositivos de armazenamento em tempo real utilizando a tecnologia V2G, nos sistemas de distribuição de energia elétrica a partir de medições elé... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: In this thesis Computational Intelligence algorithms are used to solve four problems of the area of power electrical systems, in order to automate decision making in processes that are usually performed by human experts aided by classical computational methods. In this thesis the machine learning algorithms are used: decision trees, artificial neural networks and support vector machines to carry out the learning process of Intelligent Systems and to perform Data Mining. These algorithms are trained from the available measurements and actions recorded in the control centers of the systems. Intelligent Systems were used to perform: a) the centralized control Volt-VAr in modern systems of distribution of electrical energy in real time using electrical measurements; b) detection of fraud in electricity distribution networks by performing a data mining process to establish patterns of consumption that lead to possible fraudulent customers; c) fault location in electric power transmission systems by automating the localization process and helping to ensure that a fault control action is performed quickly and efficiently; and d) coordination of intelligent charging of electric vehicles and storage devices using V2G technology in real-time, in electric power distribution systems using electrical measurements. For the centralized control problem Volt-VAr was tested in 42-node distribution system, for the problem of loading electric vehicles and storage devices the tests were performed... (Complete abstract click electronic access below) / Doutor

Cette recherche vise à résoudre un problème particulier du contrôle de vibration des structures intelligentes. Notre objectif est de réduire les vibrations dans une zone spécifique de la structure intelligente avec une perturbation qui couvre une large gamme de fréquences. De plus, dans cette zone spécifique, ni l'actionnement ni la détection ne sont possibles.Ici, nous faisons face à plusieurs défis principaux. Premièrement, nous devons contrôler les vibrations d’une zone spécifique de la structure, alors que nous n’avons accès aux mesures que dans d’autres zones. Deuxièmement, la large bande passante de la perturbation implique que nombreux modes doivent être contrôlés au même temps, ce qui nécessite l'utilisation de plusieurs actionneurs et capteurs. Cela conduit à un contrôleur MIMO difficile à obtenir avec les méthodes classiques de conception de contrôleur. Troisièmement, il faut éviter le problème de propagation, qui consiste à garantir la stabilité en boucle fermée lorsque le contrôleur basé sur un modèle est appliqué à la configuration réelle. Pour relever ces défis, nous étudions deux stratégies de contrôle: le contrôle centralisé et le contrôle distribué.Pour le contrôle centralisé, nous proposons une méthodologie qui nous permet d’obtenir un contrôleur MIMO simple permettant de relever ces défis. Tout d'abord, plusieurs techniques de modélisation et d’identification sont appliquées pour obtenir un modèle précis d'ordre faible de la structure intelligente. Ensuite, une méthode de synthèse basée sur le contrôle H_∞ avec un critère H_∞ particulièrement proposé est appliquée. Ce critère H_∞ intègre plusieurs objectifs de contrôle, y compris les défis principaux. En particulier, le problème de débordement se transforme en un problème de stabilité robuste et sera garanti en utilisant ce critère. Le contrôleur H_∞ obtenu est une solution standard du problème H_∞. Le contrôleur final est obtenu en simplifiant ce contrôleur H_∞ sans perdre la stabilité en boucle fermée ni dégrader les performances. Cette méthodologie est validée sur une structure de poutre avec des transducteurs piézoélectriques et la zone centrale est celle où les vibrations devraient être réduites. L'efficacité du contrôleur obtenu est validée par des simulations et des expériences.Pour le contrôle distribué, on considère la même structure de poutre et les mêmes objectifs de contrôle. Il existe des méthodes visant à concevoir des contrôleurs distribués pour les systèmes spatialement interconnectés. Cette recherche propose une méthode basée sur la FEM, associée à plusieurs techniques de réduction de modèle, permettant de discrétiser spatialement la structure de poutre et d'en déduire les modèles d’espace d'état des sous-systèmes interconnectés. La conception des contrôleurs distribués ne sera pas abordée dans cette recherche. / This research aims at solving a particular vibration control problem of smart structures. We aim at reducing the vibration in a specific zone of the smart structure under the disturbance that covers a wide frequency band. Moreover, at this specific zone, neither actuation nor sensing is possible.Here we face several main challenges. First, we need to control the vibration of a specific zone of the structure while we only have access to measurements at other zones. Second, the wide bandwidth of the disturbance implies that numerous modes should be controlled at the same time which requires the use of multiple actuators and sensors. This leads to a MIMO controller which is difficult to obtain using classical controller design methods. Third, the so-called spillover problem must be avoided which is to guarantee the closed-loop stability when the model-based controller is applied on the actual setup. To tackle these challenges, we investigate two control strategies: the centralized control and the distributed control.For centralized control, we propose a methodology that allows us to obtain a simple MIMO controller that accomplishes these challenges. First, several modeling and identification techniques are applied to obtain an accurate low-order model of the smart structure. Then, an H_∞ control based synthesis method with a particularly proposed H_∞ criterion is applied. This H_∞ criterion integrates multiple control objectives, including the main challenges. In particular, the spillover problem is transformed into a robust stability problem and will be guaranteed using this criterion. The obtained H_∞ controller is a standard solution of the H_∞ problem. The final controller is obtained by further simplifying this H_∞ controller without losing the closed-loop stability and degrading the performance. This methodology is validated on a beam structure with piezoelectric transducers and the central zone is where the vibration should be reduced. The effectiveness of the obtained controller is validated by simulations and experiments.For distributed control, we consider the same beam structure and the same control objectives. There exist methods aiming at designing distributed controllers of spatially interconnected system. This research proposes a FEM based method, combined with several model reduction techniques, that allows to spatially discretize the beam structure and deduce the state-space models of interconnected subsystems. The design of distributed controllers will not be tackled in this research.