nÃo hà / Neste ensaio investiga-se a perda de conteÃdo dos modelos de previsÃo autoregressivos, na medida em que se alarga o horizonte temporal no qual a variÃvel à estimada. O conteÃdo à medido pela reduÃÃo relativa do erro quadrado mÃdio que o modelo proporciona em comparaÃÃo ao processo simplificado de utilizar a mÃdia incondicional da sÃrie temporal. A variÃvel estudada à a arrecadaÃÃo mensal do Imposto sobre CirculaÃÃo de Mercadorias e ServiÃos (ICMS) proveniente do segmento de energia elÃtrica, no Estado do CearÃ, no perÃodo de janeiro de 1999 a setembro de 2010. Utiliza-se o mÃtodo e o modelo computacional formulados por Galbraith (2003), analisando-se a forecast content function, na qual o conteÃdo depende do nÃmero de perÃodos estimados. Os resultados confirmam que, para a sÃrie temporal explorada, quando se eleva o alcance da previsÃo o conteÃdo decai rapidamente, podendo atingir valor inferior a 10% quando o horizonte da previsÃo chega a 5 meses. Verificou-se, ademais, que o uso de sub-amostras via descarte de perÃodos mais antigos agrava a perda de conteÃdo. / In this essay we investigate the loss of content in autoregressive forecast models, as it is increased the horizon of time in which the variable is estimated. The content is measured as the proportionate reduction in medium squared error (MSE) that the model gives, comparing to the simple process by using the unconditional mean of time series. The variable is the monthly collection of ICMS from electric power sector, in Cearà state, in the period from January 1999 to September 2010. We use the method and computational model formulated by Galbraith (2003), analyzing the forecast content function, in which the content depends on the number of estimated periods. The results confirm that, when it increases the range of forecast the content decays quickly, reaching less than 10% when the forecast horizons reaches 5 months. It was found further that the use of subsamples by discarding oldest periods increases the loss of content.

FundaÃÃo Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Cientifico e TecnolÃgico / Na presente tese, propÃe-se um controlador robusto LQG/LTR (Linear Quadratic Gaussian with Loop Transfer Recovery) com aÃÃo integral (LQG/LTRI) em uma nova aplicaÃÃo para o ajuste dos controladores do conversor do lado da mÃquina e do conversor do lado rede elÃtrica em um sistema de conversÃo eÃlica utilizando um gerador de induÃÃo duplamente alimentado (Doubly-Fed Induction Generator - DFIG). A metodologia de controle proposta assegura a robustez em relaÃÃo à rejeiÃÃo do erro de rastreamento, insensibilidade a variaÃÃes paramÃtricas, alÃm de permitir que erros de medida e modelagem sejam incorporados no projeto. Testes de robustez e desempenho foram realizados para variaÃÃes dos parÃmetros internos da mÃquina e variaÃÃes de referÃncia de velocidade. Resultados de simulaÃÃo e experimentais, obtidos em um protÃtipo de laboratÃrio com uma mÃquina de 2kW sÃo apresentados para validar e demonstrar o bom desempenho e robustez do controlador proposto comparado com os controladores clÃssicos Proporcional-Integral (PI) em um sistema de geraÃÃo eÃlica com mÃquinas DFIG. / It is proposed in this thesis a LQG/LTR robust controller (Linear Quadratic Gaussian with Loop Transfer Recovery) with integral action (LQG/LTRI) in a new application for gain tuning for the rotor side converter and grid side converter in a wind energy conversion system (WECS) with Doubly-Fed Induction Generator(DFIG). The proposed control method assures the robustness with respect to the tracking error rejection, insensitivity to parameter variations and permits that measurement and modeling errors are incorporated in the project. Robustness and performance tests were performed for variations of machine internal parameters and speed. Simulation and experimental results, obtained from a laboratory prototype that uses a 2 kW machine are presented to validate and demonstrate the robustness and performance of the proposed controller through the comparison with the proportional and integral (PI) controller employed in a wind energy conversion system with DFIG.

FundaÃÃo Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Cientifico e TecnolÃgico / O monitoramento do carregamento de componentes elÃtricos constitui-se em um aspecto de grande importÃncia para qualquer sistema de potÃncia, pois a partir dele podem ser observadas as condiÃÃes de seguranÃa dos seus componentes. O presente trabalho propÃe um mÃtodo computacional baseado em Redes Neurais Artificiais para monitorar o carregamento de componentes elÃtricos do sistema de distribuiÃÃo de energia, como transformadores, alimentadores e linhas de subtransmissÃo. A partir dos dados colhidos dos medidores das subestaÃÃes, contendo os valores de corrente do componente considerado, sÃo realizadas duas anÃlises: com transferÃncia de carga e sem transferÃncia de carga. Desta maneira, objetiva-se determinar os valores mÃximos de corrente nas duas situaÃÃes para o correspondente transformador, alimentador, ou linha de subtransmissÃo analisada. Busca-se entÃo, obter o seu carregamento mÃximo em ambos os casos e a partir desses valores, determinar se o componente està ou nÃo operando em boas condiÃÃes de seguranÃa. O valor mÃximo de corrente com transferÃncia de carga à simples de ser obtido, pois consiste apenas no valor mÃximo dos dados de corrente sem qualquer tipo de anÃlise mais aprofundada. PorÃm, o valor mÃximo de corrente sem transferÃncia de carga à bastante complexo de ser determinado, pois as condiÃÃes atÃpicas dos dados devem ser eliminadas. Desta forma, um mÃtodo empregando Redes Neurais Artificiais foi desenvolvido para obter este valor de corrente para os componentes analisados. Os resultados se mostraram bem prÃximos dos valores reais, comprovando a eficÃcia do mÃtodo. Finalmente, pode ser concluÃdo que o monitoramento à perfeitamente possÃvel de ser realizado, possibilitando um maior controle sobre os carregamentos, evitando danos tanto ao sistema de distribuiÃÃo, como ao sistema de potÃncia como um todo. / The monitoring of the electrical components loading is an aspect of great importance to any power system, since the components safety conditions can be observed from it. The present study proposes a computational method based on Artificial Neural Networks to monitor the electrical components loading of the power distribution system, as transformers, feeders and subtransmission lines. Based on the data collected from the substations meters, containing the electric current values of the considered component, two analyses are done: with load transfer and without load transfer. Thus, the aim is to determine the current maximum values in both situations to the corresponding transformer, feeder, or subtransmission line analyzed. Then it is sought to obtain the maximum loading in both cases and, from these values, to determinate whether or not the component is operating in good safety conditions. The maximum current with load transfer is simple to obtain, because it consists only in the maximum value of electrical current data without any deeper analysis. However, the maximum current without load transfer is very complex to be determined, once the atypical conditions of the data must be eliminated. Thereby, a method using Artificial Neural Networks was developed to estimate the values of the current to the analyzed components. The results were very close to the real ones, proving the effectiveness of the method. Finally, it can be concluded that the monitoring is perfectly possible to be performed, allowing greater control over the loadings, avoiding damages to both the distribution system and the power system as a whole.

nÃo hà / The planning of preventive maintenance is key role in the performance and quality of service of a power utility. The control of vegetation in the process of the electricity distribution network maintenance is of great importance to and continuous improvement of quality indicators of electricity supply, accompanied by the National Electric Energy Agency (ANEEL). The degree of criticality of pruning and productivity of teams are critical in this process. To resolve this issue it proposed a routing algorithm, in order to meet all the anomalies detected in previews, ensuring priority execution of critical cases within the period of maturity of the anomalies and before the occurrence of the failure. A genetic algorithm was developed and applied in solving this problem. The proposed technique has been adapted to a practical case of an electric utility and contributed a good economy and gains in productivity compared the current situation. / O planejamento da manutenÃÃo preventiva à papel fundamental para o bom desempenho e qualidade dos serviÃos prestados de uma concessionÃria de energia. O controle da vegetaÃÃo no processo de manutenÃÃo da rede de distribuiÃÃo de energia elÃtrica à de grande importÃncia para e melhoria contÃnua dos indicadores de qualidade do fornecimento de energia elÃtrica, acompanhado pela AgÃncia Nacional de Energia ElÃtrica (ANEEL). O grau de criticidade da poda e produtividade das equipes sÃo fatores crÃticos neste processo. Para resolver este problema foi proposto um algoritmo de roteirizaÃÃo, com o objetivo de atender todas as anomalias detectadas em inspeÃÃes prÃvias, garantindo a execuÃÃo prioritÃria dos casos mais crÃticos, dentro do prazo do vencimento das anomalias e antes da ocorrÃncia da falha. Um Algoritmo GenÃtico foi desenvolvido e aplicado na resoluÃÃo deste problema. A tÃcnica proposta foi adaptada a um caso prÃtico de uma concessionÃria de energia elÃtrica e contribuiu com uma boa economia e ganhos em produtividade, quando comparada a situaÃÃo atual.

Conselho Nacional de Desenvolvimento CientÃfico e TecnolÃgico / Esse estudo se propÃe estimar a demanda por energia elÃtrica para as classes residencial, comercial e industrial na regiÃo Nordeste do Brasil, no perÃodo de 1970 a 2003. Utilizando as metodologias desenvolvidas por Stock e Watson (1993) e Gregory e Hansen (1996), respectivamente, DOLS e MudanÃa de Regime para obter as elasticidades-preÃo e renda de longo prazo. A partir dos vetores de cointegraÃÃo sÃo estimados os Modelos de CorreÃÃes de Erros, os quais fornecem a base para se fazer previsÃes de longo prazo, no perÃodo de 2004 a 2010. A partir dos resultados apresentados por este estudo, sÃo feitas comparaÃÃes das elasticidades-preÃo e renda de curto e longo prazo com demais estudos para o Brasil, bem como para as previsÃes feitas pela EletrobrÃs e por Siqueira, Cordeiro Jr. e Castelar (2006). As metodologias utilizadas nesse estudo, apresentam previsÃes mais acuradas do que os demais estudos para os anos de 2004 a 2006. / The objective of this research is to estimate the residential, commercial and industrial demand for electric energy in the Northeast region of Brazil during the period of 1970 2003. Two different methodologies were used to compute the price and income elasticity of demand: i) DOLS, proposed by Stock and Watson (1993); and ii) Regime Switching by Gregory and Hansen (1996). Error Correction Models are estimated from the cointegration vectors. These models are used to perform long-run forecasts of the electricity demand for the period 2004- 2010. The results are then compared to those from other researches about Brazilianâs price and income elasticity of demand for electric energy. Furthermore, the computed forecasts are compared to those from EletrobrÃs and from Siqueira, Cordeiro Jr. e Castelar (2006). The methodologies used in this work present forecasts that are more accurate than those ones from nother works for the period 2004-2006.

Conselho Nacional de Desenvolvimento CientÃfico e TecnolÃgico / A presente dissertaÃÃo de mestrado trata do desenvolvimento teÃrico-experimental de um novo modelo da Turbina Tesla, tambÃm conhecida como turbina de discos, em que o foco da pesquisa foi estudar esse dispositivo de propulsÃo visando sua aplicaÃÃo em sistemas de geraÃÃo de energia distribuÃda a partir de fontes renovÃveis de biomassa. Um protÃtipo da turbina foi desenvolvido, em escala de laboratÃrio, para determinar os parÃmetros de projeto atravÃs de estudos teÃrico e experimental, a fim de interpretar os fenÃmenos presentes nos processos internos desse tipo de mÃquina de fluxo. A pesquisa foi direcionada à anÃlise dos efeitos do espaÃamento entre discos sobre o torque e a potÃncia, como uma funÃÃo da camada limite fluidodinÃmica do escoamento, correlacionando os regimes de velocidades de escoamento Ãs propriedades do fluido de trabalho. A metodologia para cÃlculo das eficiÃncias isentrÃpicas e exergÃticas à estabelecida a partir de dados experimentais e da anÃlise teÃrica por simulaÃÃo (apoiada pelo software ANSYS-CFX), a qual determina o perfil de distribuiÃÃo de pressÃo dentro da cÃmara de expansÃo, caracterizando as linhas de escoamento e os gradientes de pressÃo. Complementarmente, uma anÃlise modal dos sinais de vibraÃÃo da turbina foi realizada, estudando o comportamento dinÃmico da estrutura com o propÃsito de detectar as freqÃÃncias naturais e investigando a influÃncia do espaÃamento dos discos sobre o nÃvel de vibraÃÃodesse dispositivo. Este estudo aponta a robustez e a versatilidade operacional desse tipo de turbina, pelo fato dela admitir ampla faixa de rotaÃÃo e por sua fÃcil adaptaÃÃo a geradores comerciais, sugerindo sua aplicaÃÃo em sistemas de geraÃÃo e co-geraÃÃo tanto para o meio rural como para a indÃstria. / The current masterâs dissertation treats the experimental and theoretical development of a new model of Tesla turbine, also known as disk turbine, in which the research focus was to study this propulsion device viewing its application in distributed energy generation systems from biomass renewable resources. A turbineâs prototype was developed, in laboratory scale, to determine the design parameters through the theoretical and experimental studies in order to interpret the phenomena present in the internal processes of this kind of flux machine. The research was directed toward the effect analysis of the gap between disks on the torque and the power, as a function of the flowâs fluidynamic boundary layer, correlating the flow velocity regimes with the working fluid properties. A methodology for isentropic and exergetic efficiency calculation is taken from experimental data and theoretical analyses through simulation (supported by the software ANSYS-CFX), which determines the pressure distribution profile inside the expansion chamber, characterizing flow lines and pressure gradients. Complementarily, a modal analysis of turbineâs vibration signals is performed, studying the dynamic behavior of the structure with the purposes of detecting the natural frequencies and investigating the influence of the diskâs gap on the vibration level of this device. This study points out the robustness and the operational versatility of this kind of turbine by the fact of it allows a wide rotation range and by its easy adaptation to commercial generators, suggesting its application into generation and co-generation systems for the rural area as well as for the industry.