A successful Chemical Enhanced Oil Recovery (CEOR) program starts with a proper process selection for a given field, followed by a formulation of the batch components and a representative simulation step. Also, lab studies, field data, pilot testing, and economic analyses are required before project implementation. This work discusses the state of the art of the Surfactant-Polymer flood (SP) EOR technique, specifically for carbonate reservoirs, and states a methodology mixing laboratory, literature and reservoir simulation, to assess its applicability under economic and geological uncertainties. First, it is explained concepts related to the research, such as polymer, surfactant, microemulsion, functionalities of each chemical injected, advantages, and disadvantages. Second, a state of the art is developed about recent SP advances. Third, it is described the laboratory method being used to evaluate some properties of the chemicals injected for the Polymer flooding (PF) and SP flooding. Later, the simulation study step being conducted is explained, which will define the volume recovered and Net Present Value (NVP) obtained for the PF, SP injections and water flooding, in different economic and geological scenarios for two models resembling carbonate Brazilian reservoirs. Finally, it is discussed the results obtained, future researches that could be performed, and the respective bibliography. As part of this research, it was verified the Xanthan gum shows adequate results at different concentrations; that a surfactant specifically selected for a carbonate rock with low Interfacial tension and low adsorption is required; also that for the Lula based model although the polymer flooding and Surfactant-Polymer simulation brought some benefits, when compared with the waterflooding, on different economic scenarios and geological models, the high cost associated to the chemical handling facilities and volume spent do not make favorable its application in any scenario. On the contrary for the Cerena I field model, it was found the SP and Polymer flooding on all cases brought better results when compared with the water injection. Concluding that the performance and success of a CEOR program require finding the correct slug characteristics for the unique conditions of each reservoir. In this research the reservoir with higher production rates made possible the use of Chemical EOR presenting better results than a water injection however in the smaller model they were not economically viable due to the additional associated prices. / Um programa bem-sucedido de recuperação melhorada de petróleo por método químico (CEOR) começa com uma seleção precisa do processo para um determinado campo, seguido pela formulação dos componentes e uma etapa de formulação representativa. Adicionalmente, testes laboratoriais, dados de campos, testes pilotos e análises econômicas são necessárias antes da implementação de um projeto. Este trabalho discute o estado da arte da técnica de recuperação melhorada de petróleo (EOR) pela injeção de surfactante-polímero (SP), especificamente para reservatórios carbonáticos e, utilizada uma metodologia baseada em dados de laboratório, literatura e de simulação de reservatório para avaliar sua aplicabilidade sob incertezas econômicas e geológicas. Primeiramente, são explicados conceitos necessários a este trabalho relacionados com polímero, surfactante, microemulsão, funcionalidades de cada produto químico injetado, vantagens e desvantagens. Em segundo lugar, um estado da arte é desenvolvido sobre os avanços recentes do SP. Após, descreve-se os métodos laboratoriais utilizados para avaliar algumas propriedades dos produtos químicos usados nas injeções de Polímeros (PF) e SP. Posteriormente, é explicada a etapa do estudo de simulação, que definirá o volume recuperado e o valor presente líquido (NVP), obtidos para injeções PF, SP e água, em diferentes cenários econômicos e geológicos, para dois modelos semelhantes a reservatórios carbonáticos brasileiros. Por fim, são discutidos os resultados obtidos, sugestões de trabalhos futuros e apresentação da bibliografia. Como parte desta pesquisa, verificou-se que a goma xantana apresenta resultados consistentes em diferentes concentrações e que é necessário um surfactante especificamente selecionado para uma rocha carbonática, possuindo baixa tensão interfacial e baixa adsorção. Para o modelo baseado em Lula, embora a simulação de injeção de polímero e surfactante-polímero tenham trazido alguns benefícios, quando comparados com a injeção de água, em diferentes cenários econômicos e modelos geológicos, o alto custo associado às instalações de manipulação química e volume gasto não favorece sua aplicação em qualquer cenário. Por outro lado, no modelo de campo Cerena I, verificou-se que as injeções de SP e de polímero, em todos os casos, trouxeram melhores resultados quando comparadas com a injeção de água. Concluindo, o desempenho e o sucesso de um programa de CEOR exige encontrar as corretas características de slugs para condições únicas de cada reservatório. Neste trabalho, o reservatório com maiores taxas de produção infere que o método químico de EOR apresente melhores resultados quando comparado com a injeção de água.

A proteção de sistemas de energia elétrica possui papel extremamente importante no aspecto de garantir o fornecimento de energia de maneira segura e confiável. Assim, a ação indevida ou a não atuação deste sistema de proteção pode causar danos materiais ou econômicos tanto para as concessionárias quanto para os consumidores de energia elétrica. Dessa forma, o sistema de proteção deve estar bem ajustado para que possa garantir suas funções, sendo sensível, seletivo, confiável e rápido. Para tanto, uma boa coordenação entre os relés de proteção deve ser estabelecida. No caso de um sistema de transmissão, o qual costuma ser um sistema malhado, a proteção é comumente realizada por relés de distância aliados a relés de sobrecorrente com unidade direcional, sendo que estes funcionam como elemento de retaguarda daqueles. O processo de ajuste desses relés é um trabalho muito difícil e demorado, que pode ainda estar sujeito a erros do engenheiro de proteção responsável pelo estudo. Neste contexto, este trabalho tem como objetivo desenvolver uma metodologia baseada na otimização por enxame de partículas que obtenha automaticamente os ajustes desses relés de forma a garantir a coordenação e seletividade entre eles, tornando assim o processo de ajuste mais rápido e preciso. Dessa forma, essa metodologia pode constituir uma ferramenta de auxílio muito favorável ao engenheiro de proteção. Além disso, como em todo problema de otimização, a função objetivo e as restrições foram definidas de maneira a retratar o problema de coordenação envolvendo tanto os relés de distância quanto os direcionais de sobrecorrente. A metodologia foi aplicada a dois sistemas, um fictício com 16 relés e um sistema de transmissão real com 44 relés, sendo que em ambos os casos ela apresentou resultados bastante satisfatórios proporcionando ajustes bem coordenados. / Electrical power systems protection has a very important role in the aspect of ensuring energy supply with safety and reliability. Thus, improper action or non-actuation of this protection system can cause materials and/or economics damages to electricity utilities as well as ordinary energy consumers. Therefore the protection system must be well adjusted so it can ensure its functions and thus being sensible, selective, reliable and fast. In order to achieve these characteristics, the protective relays must be well coordinated. In the case of meshed transmission systems, the protection is generally performed by distance relays as primary protection associated with directional overcurrent relays as backup protection. The process of adjusting these relays is very tough, slow and it can even be subject to the protection engineer mistakes. In this context, this work aims to develop a particle swarm optimization based methodology that can automatically obtain these relays adjusts so they can ensure relays coordination and selectivity, and then make this setting process faster and more precise. Thus, this methodology may provide a very favorable tool to aid the protection engineer. Moreover, as in any optimization problem, the objective function and the constraints were defined to represent the coordination problem involving both distance and directional overcurrent relays. The methodology was applied to two systems, a fictitious with 16 relays and a real transmission system with 44 relays, and in both cases it showed satisfactory results providing well-coordinated settings.

Este trabalho propõe uma metodologia baseada em técnicas inteligentes capaz de fornecer uma coordenação otimizada de relés direcionais de sobrecorrente instalados em sistemas de energia elétrica. O problema é modelado como um caso de programação não linear inteira mista, em que os relés permitem ajustes discretizados de múltiplos de tempo e/ou múltiplos de corrente. A solução do problema de otimização correspondente é obtida através de uma metaheurística nomeada como Discrete Particle Swarm Optimization. Na literatura técnico-científica esse problema geralmente é linearizado e aplicam-se arredondamentos das variáveis discretas. Na metodologia proposta, as variáveis discretas são tratadas adequadamente para utilização na metaheurística e são apresentados os resultados que foram comparados com os obtidos pelo modelo clássico de otimização implementado no General Algebraic Modeling System (GAMS). Tendo em vista os aspectos observados, o método permite ao engenheiro de proteção ter um subsídio adicional na tarefa da coordenação dos relés direcionais de sobrecorrente, disponibilizando uma técnica eficaz e de fácil aplicabilidade ao sistema elétrico a ser protegido, independentemente da topologia e condição operacional. / This work proposes a methodology that based on intelligent technique to obtain an optimized coordination of directional overcurrent relays in electric power systems. The problem is modeled as a mixed integer nonlinear problem, because the relays allows a discrete setting of time and/or current multipliers. The solution of the proposed optimization problem is obtained from the proposed metaheuristic named as Discrete Particle Swarm Optimization. In scientific and technical literature this problem is usually linearized and discrete variables are rounded off. In the proposed method, the discrete variables are modeled adequately in the metaheuristic and the results are compared to the classical optimization solvers implemented in General Algebraic Modeling System (GAMS). The method provides an important method for helping the engineers in to coordinate directional overcurrent relays in a very optimized way. It has high potential for the application to realistic systems, regardless of topology and operating condition.

A proteção de sistemas de energia elétrica possui papel extremamente importante no aspecto de garantir o fornecimento de energia de maneira segura e confiável. Assim, a ação indevida ou a não atuação deste sistema de proteção pode causar danos materiais ou econômicos tanto para as concessionárias quanto para os consumidores de energia elétrica. Dessa forma, o sistema de proteção deve estar bem ajustado para que possa garantir suas funções, sendo sensível, seletivo, confiável e rápido. Para tanto, uma boa coordenação entre os relés de proteção deve ser estabelecida. No caso de um sistema de transmissão, o qual costuma ser um sistema malhado, a proteção é comumente realizada por relés de distância aliados a relés de sobrecorrente com unidade direcional, sendo que estes funcionam como elemento de retaguarda daqueles. O processo de ajuste desses relés é um trabalho muito difícil e demorado, que pode ainda estar sujeito a erros do engenheiro de proteção responsável pelo estudo. Neste contexto, este trabalho tem como objetivo desenvolver uma metodologia baseada na otimização por enxame de partículas que obtenha automaticamente os ajustes desses relés de forma a garantir a coordenação e seletividade entre eles, tornando assim o processo de ajuste mais rápido e preciso. Dessa forma, essa metodologia pode constituir uma ferramenta de auxílio muito favorável ao engenheiro de proteção. Além disso, como em todo problema de otimização, a função objetivo e as restrições foram definidas de maneira a retratar o problema de coordenação envolvendo tanto os relés de distância quanto os direcionais de sobrecorrente. A metodologia foi aplicada a dois sistemas, um fictício com 16 relés e um sistema de transmissão real com 44 relés, sendo que em ambos os casos ela apresentou resultados bastante satisfatórios proporcionando ajustes bem coordenados. / Electrical power systems protection has a very important role in the aspect of ensuring energy supply with safety and reliability. Thus, improper action or non-actuation of this protection system can cause materials and/or economics damages to electricity utilities as well as ordinary energy consumers. Therefore the protection system must be well adjusted so it can ensure its functions and thus being sensible, selective, reliable and fast. In order to achieve these characteristics, the protective relays must be well coordinated. In the case of meshed transmission systems, the protection is generally performed by distance relays as primary protection associated with directional overcurrent relays as backup protection. The process of adjusting these relays is very tough, slow and it can even be subject to the protection engineer mistakes. In this context, this work aims to develop a particle swarm optimization based methodology that can automatically obtain these relays adjusts so they can ensure relays coordination and selectivity, and then make this setting process faster and more precise. Thus, this methodology may provide a very favorable tool to aid the protection engineer. Moreover, as in any optimization problem, the objective function and the constraints were defined to represent the coordination problem involving both distance and directional overcurrent relays. The methodology was applied to two systems, a fictitious with 16 relays and a real transmission system with 44 relays, and in both cases it showed satisfactory results providing well-coordinated settings.

Este trabalho propõe uma metodologia baseada em técnicas inteligentes capaz de fornecer uma coordenação otimizada de relés direcionais de sobrecorrente instalados em sistemas de energia elétrica. O problema é modelado como um caso de programação não linear inteira mista, em que os relés permitem ajustes discretizados de múltiplos de tempo e/ou múltiplos de corrente. A solução do problema de otimização correspondente é obtida através de uma metaheurística nomeada como Discrete Particle Swarm Optimization. Na literatura técnico-científica esse problema geralmente é linearizado e aplicam-se arredondamentos das variáveis discretas. Na metodologia proposta, as variáveis discretas são tratadas adequadamente para utilização na metaheurística e são apresentados os resultados que foram comparados com os obtidos pelo modelo clássico de otimização implementado no General Algebraic Modeling System (GAMS). Tendo em vista os aspectos observados, o método permite ao engenheiro de proteção ter um subsídio adicional na tarefa da coordenação dos relés direcionais de sobrecorrente, disponibilizando uma técnica eficaz e de fácil aplicabilidade ao sistema elétrico a ser protegido, independentemente da topologia e condição operacional. / This work proposes a methodology that based on intelligent technique to obtain an optimized coordination of directional overcurrent relays in electric power systems. The problem is modeled as a mixed integer nonlinear problem, because the relays allows a discrete setting of time and/or current multipliers. The solution of the proposed optimization problem is obtained from the proposed metaheuristic named as Discrete Particle Swarm Optimization. In scientific and technical literature this problem is usually linearized and discrete variables are rounded off. In the proposed method, the discrete variables are modeled adequately in the metaheuristic and the results are compared to the classical optimization solvers implemented in General Algebraic Modeling System (GAMS). The method provides an important method for helping the engineers in to coordinate directional overcurrent relays in a very optimized way. It has high potential for the application to realistic systems, regardless of topology and operating condition.

Made available in DSpace on 2016-12-12T20:25:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Maico Jeremias da Silva.pdf: 5502697 bytes, checksum: 292822b79334828b19d2d99087aae96b (MD5) Previous issue date: 2015-07-28 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / This work discusses the behaviour of the convection heat transfer coefficient in plane fins with variation of air flow velocity and fin spacing. The differential equation that governs heat transfer in fins is discretized by the finite volume method, which enables computation of the fin thermal characteristics, such as temperature distribution, heat transfer and fin efficiency. The determination of the convection coefficient, important parameter for thermal analysis, is performed by applying a heuristic optimization method, known as Particle Swarm Optimization, which combines data measured from experimental analysis conducted in wind tunnel with the aforementioned heat transfer numerical approximation of fins. / Este trabalho analisa os efeitos da velocidade do escoamento de ar e do espaçamento entre aletas no coeficiente de convecção forçada sobre as superfícies de aletas planas. As equações diferenciais que definem a transferência de calor em aletas são discretizadas pela técnica de volumes finitos possibilitando a determinação das características térmicas da aleta, tais como perfil de temperatura, calor transferido e eficiência térmica. A determinação do coeficiente de convecção, parâmetro fundamental para análises térmicas, é realizada mediante a aplicação de um método de otimização heurístico, conhecido como Método do Enxame de Partículas, que combina os dados obtidos da análise experimental realizada em túnel de vento com a aproximação numérica da troca de calor na aleta descrita acima

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de Janeiro / Diversas das possíveis aplicações da robótica de enxame demandam que cada robô seja capaz de estimar a sua posição. A informação de localização dos robôs é necessária, por exemplo, para que cada elemento do enxame possa se posicionar dentro de uma formatura de robôs pré-definida. Da mesma forma, quando os robôs atuam como sensores móveis, a informação de posição é necessária para que seja possível identificar o local dos eventos medidos. Em virtude do tamanho, custo e energia dos dispositivos, bem como limitações impostas pelo ambiente de operação, a solução mais evidente, i.e. utilizar um Sistema de Posicionamento Global (GPS), torna-se muitas vezes inviável. O método proposto neste trabalho permite que as posições absolutas de um conjunto de nós desconhecidos sejam estimadas, com base nas coordenadas de um conjunto de nós de referência e nas medidas de distância tomadas entre os nós da rede. A solução é obtida por meio de uma estratégia de processamento distribuído, onde cada nó desconhecido estima sua própria posição e ajuda os seus vizinhos a calcular as suas respectivas coordenadas. A solução conta com um novo método denominado Multi-hop Collaborative Min-Max Localization (MCMM), ora proposto com o objetivo de melhorar a qualidade da posição inicial dos nós desconhecidos em caso de falhas durante o reconhecimento dos nós de referência. O refinamento das posições é feito com base nos algoritmos de busca por retrocesso (BSA) e de otimização por enxame de partículas (PSO), cujos desempenhos são comparados. Para compor a função objetivo, é introduzido um novo método para o cálculo do fator de confiança dos nós da rede, o Fator de Confiança pela Área Min-Max (MMA-CF), o qual é comparado com o Fator de Confiança por Saltos às Referências (HTA-CF), previamente existente. Com base no método de localização proposto, foram desenvolvidos quatro algoritmos, os quais são avaliados por meio de simulações realizadas no MATLABr e experimentos conduzidos em enxames de robôs do tipo Kilobot. O desempenho dos algoritmos é avaliado em problemas com diferentes topologias, quantidades de nós e proporção de nós de referência. O desempenho dos algoritmos é também comparado com o de outros algoritmos de localização, tendo apresentado resultados 40% a 51% melhores. Os resultados das simulações e dos experimentos demonstram a eficácia do método proposto. / Many applications of Swarm Robotic Systems (SRSs) require that a robot is able to discover its position. The location information of the robots is required, for example, to allow them to be correctly positioned within a predefined swarm formation. Similarly, when the robots act as mobile sensors, the position information is needed to allow the identification of the location of the measured events. Due to the size, cost and energy source restrictions of these devices, or even limitations imposed by the operating environment, the straightforward solution, i.e. the use of a Global Positioning System (GPS), is often not feasible. The method proposed in this work allows the estimation of the absolute positions of a set of unknown nodes, based on the coordinates of a set of reference nodes and the distances measured between nodes. The solution is achieved by means of a distributed processing strategy, where each unknown node estimates its own position and helps its neighbors to compute their respective coordinates. The solution makes use of a new method called Multi-hop Collaborative Min-Max Localization (MCMM), herein proposed, aiming to improve the quality of the initial positions estimated by the unknown nodes in case of failure during the recognition of the reference nodes. The positions refinement is achieved based on the Backtracking Search Optimization Algorithm (BSA) and the Particle Swarm Optimization (PSO), whose performances are compared. To compose the objective function, a new method to compute the confidence factor of the network nodes is introduced, the Min-max Area Confidence Factor (MMA-CF), which is compared with the existing Hops to Anchor Confidence Factor (HTA-CF). Based on the proposed localization method, four algorithms were developed and further evaluated through a set of simulations in MATLABr and experiments in swarms of type Kilobot robots. The performance of the algorithms is evaluated on problems with different topologies, quantities of nodes and proportion of reference nodes. The performance of the algorithms is also compared with the performance of other localization algorithms, showing improvements between 40% to 51%. The simulations and experiments outcomes demonstrate the effectiveness of the proposed method.

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de Janeiro / Diversas das possíveis aplicações da robótica de enxame demandam que cada robô seja capaz de estimar a sua posição. A informação de localização dos robôs é necessária, por exemplo, para que cada elemento do enxame possa se posicionar dentro de uma formatura de robôs pré-definida. Da mesma forma, quando os robôs atuam como sensores móveis, a informação de posição é necessária para que seja possível identificar o local dos eventos medidos. Em virtude do tamanho, custo e energia dos dispositivos, bem como limitações impostas pelo ambiente de operação, a solução mais evidente, i.e. utilizar um Sistema de Posicionamento Global (GPS), torna-se muitas vezes inviável. O método proposto neste trabalho permite que as posições absolutas de um conjunto de nós desconhecidos sejam estimadas, com base nas coordenadas de um conjunto de nós de referência e nas medidas de distância tomadas entre os nós da rede. A solução é obtida por meio de uma estratégia de processamento distribuído, onde cada nó desconhecido estima sua própria posição e ajuda os seus vizinhos a calcular as suas respectivas coordenadas. A solução conta com um novo método denominado Multi-hop Collaborative Min-Max Localization (MCMM), ora proposto com o objetivo de melhorar a qualidade da posição inicial dos nós desconhecidos em caso de falhas durante o reconhecimento dos nós de referência. O refinamento das posições é feito com base nos algoritmos de busca por retrocesso (BSA) e de otimização por enxame de partículas (PSO), cujos desempenhos são comparados. Para compor a função objetivo, é introduzido um novo método para o cálculo do fator de confiança dos nós da rede, o Fator de Confiança pela Área Min-Max (MMA-CF), o qual é comparado com o Fator de Confiança por Saltos às Referências (HTA-CF), previamente existente. Com base no método de localização proposto, foram desenvolvidos quatro algoritmos, os quais são avaliados por meio de simulações realizadas no MATLABr e experimentos conduzidos em enxames de robôs do tipo Kilobot. O desempenho dos algoritmos é avaliado em problemas com diferentes topologias, quantidades de nós e proporção de nós de referência. O desempenho dos algoritmos é também comparado com o de outros algoritmos de localização, tendo apresentado resultados 40% a 51% melhores. Os resultados das simulações e dos experimentos demonstram a eficácia do método proposto. / Many applications of Swarm Robotic Systems (SRSs) require that a robot is able to discover its position. The location information of the robots is required, for example, to allow them to be correctly positioned within a predefined swarm formation. Similarly, when the robots act as mobile sensors, the position information is needed to allow the identification of the location of the measured events. Due to the size, cost and energy source restrictions of these devices, or even limitations imposed by the operating environment, the straightforward solution, i.e. the use of a Global Positioning System (GPS), is often not feasible. The method proposed in this work allows the estimation of the absolute positions of a set of unknown nodes, based on the coordinates of a set of reference nodes and the distances measured between nodes. The solution is achieved by means of a distributed processing strategy, where each unknown node estimates its own position and helps its neighbors to compute their respective coordinates. The solution makes use of a new method called Multi-hop Collaborative Min-Max Localization (MCMM), herein proposed, aiming to improve the quality of the initial positions estimated by the unknown nodes in case of failure during the recognition of the reference nodes. The positions refinement is achieved based on the Backtracking Search Optimization Algorithm (BSA) and the Particle Swarm Optimization (PSO), whose performances are compared. To compose the objective function, a new method to compute the confidence factor of the network nodes is introduced, the Min-max Area Confidence Factor (MMA-CF), which is compared with the existing Hops to Anchor Confidence Factor (HTA-CF). Based on the proposed localization method, four algorithms were developed and further evaluated through a set of simulations in MATLABr and experiments in swarms of type Kilobot robots. The performance of the algorithms is evaluated on problems with different topologies, quantities of nodes and proportion of reference nodes. The performance of the algorithms is also compared with the performance of other localization algorithms, showing improvements between 40% to 51%. The simulations and experiments outcomes demonstrate the effectiveness of the proposed method.

Submitted by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2016-01-29T07:12:20Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Sérgio Alexandre Martins Arruda - 2015.pdf: 11515850 bytes, checksum: 6831ad6e25385ed4aa78a841d7afba67 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2016-01-29T07:13:48Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Sérgio Alexandre Martins Arruda - 2015.pdf: 11515850 bytes, checksum: 6831ad6e25385ed4aa78a841d7afba67 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-01-29T07:13:48Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Sérgio Alexandre Martins Arruda - 2015.pdf: 11515850 bytes, checksum: 6831ad6e25385ed4aa78a841d7afba67 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Previous issue date: 2015-11-03 / Present world demands high availability of electricity for various equipment, in a context in which dominates the intensive use of technology. The electricity is transported from generation centers to consumers through Transmission Lines (TLs), which in Brazil have significant dimensions, given the continental size of the country, his predominantly hydro power plant generation, located long distances from major centers consumption. To ensure compliance of this high demand, often the electric power companies overload these TLs, generating undesirable effects, such as the formation of arrow in the conductors, for example. Monitoring of TL operating conditions is key part, therefore, to ensure system availability and security. This work aims in this context to present a method to assist in the monitoring of three-phase TLs of simple circuit based on measurement of electric and magnetic fields of the line and in application of an optimization procedure based on Particle Swarm Optimization metaheuristic, with a topology denominated Multi-Ring, to estimate simultaneously the values of current, voltage, cable-ground clearance of conductors and distance between phases, in a cross section of the line, assisting electric power companies and the National Electric System Operator (ONS) in the monitoring task. The good results achieved, combined with its simplicity of implementation compared to other methods and its robustness, indicate their suitability for estimating these parameters. Associated with this, the reasonably low times obtained in the execution make it promising for use by the electric power company and by the system operator as an auxiliary tool in monitoring TLs. / O mundo atual demanda alta disponibilidade de energia elétrica para equipamentos diversos, em um contexto em que predomina o uso intensivo de tecnologia. A energia elétrica é transportada dos centros de geração até os consumidores por meio de Linhas de Transmissão (LTs), que no Brasil possuem significativas dimensões, dados o tamanho continental do país e a matriz de geração predominantemente hídrica e localizada a longas distâncias dos grandes centros de consumo. Para assegurar o atendimento dessa alta demanda, muitas vezes as concessionárias do sistema elétrico sobrecarregam essas LTs, gerando efeitos indesejáveis como a formação de flecha nos condutores, por exemplo. O monitoramento das condições de operação da LT é peça chave, portanto, para garantir a disponibilidade e segurança do sistema. Este trabalho visa, nesse contexto, apresentar um método que auxilie no monitoramento de LTs trifásicas de circuito simples, com base na medição dos campos elétrico e magnético gerados pela linha e na aplicação de um procedimento de otimização baseado na metaheurística de Otimização por Enxame de Partículas (do inglês, Particle Swarm Optimization), com uma topologia denominada Multi-Ring, para estimar simultaneamente os valores da corrente, tensão, altura cabo-solo dos condutores e distância entre fases, em uma seção transversal da linha, podendo auxiliar as concessionárias e o Operador Nacional do Sistema Elétrico (ONS) na tarefa de monitoramento. Os bons resultados alcançados, aliados à maior simplicidade de implementação em relação a outros métodos e à sua robustez, indicam sua adequação para a estimação desses parâmetros. Associado a isso, os tempos razoavelmente baixos obtidos na execução o tornam promissor para aplicação por concessionárias e pelo operador do sistema como ferramenta auxiliar no monitoramento de LTs.

Submitted by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2015-01-27T14:37:37Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Dissertação - Jonathan Cardoso Silva - 2014.pdf: 3627934 bytes, checksum: 4b576bd42a95d94493a78b1e54c2d64a (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2015-01-28T12:39:13Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Dissertação - Jonathan Cardoso Silva - 2014.pdf: 3627934 bytes, checksum: 4b576bd42a95d94493a78b1e54c2d64a (MD5) / Made available in DSpace on 2015-01-28T12:39:13Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Dissertação - Jonathan Cardoso Silva - 2014.pdf: 3627934 bytes, checksum: 4b576bd42a95d94493a78b1e54c2d64a (MD5) Previous issue date: 2014-02-26 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / The operation planning of hydrothermal systems is a complex, dynamic, stochastic, nonlinear and interconnected problem. In this study, we consider that this problem must tackle two objectives simultaneously: minimize thermoelectric generation (by maximizing the use of hydroelectric plants) and maximize water reservoirs’ level of hydroelectric plants. This dissertation presents the application of some multiobjective meta-heuristics, using a set of eight actual plants from Brazilian interconnected system in three periods of medium-term planning. The algorithms used were of two types: those based on particle swarms (MOPSO , MOPSO-TVAC , SMPSO, MOPSO-CDR and MOPSO-DFR) and evolutionary algorithms (SPEA2 and MOEAD/DRA). The results from previous studies, made with single objective techniques, were inserted in the initial population of the algorithms and compared with those simulations with normal initialization. We observed that MOPSO-CDR outperformed the other algorithms in the test scenarios while, in some cases, MOPSO has also generated competitive results. / O problema do planejamento da operação de sistemas hidrotérmicos é complexo, dinâmico, estocástico, interconectado e não linear. Este problema é tratado de modo atender a dois objetivos simultaneamente: maximizar a geração elétrica nas usinas hidrelétricas (ou minimizar o custo com a complementação da geração por termelétricas) e maximizar o nível dos reservatórios de água das hidrelétricas. Este trabalho apresenta a aplicação de algumas meta-heurísticas multiobjetivo a este problema, utilizando um conjunto de oito usinas reais do Sistema Interligado Nacional em três períodos de planejamento de médio prazo. Os algoritmos utilizados foram de dois tipos: os baseadas em enxames de partículas (MOPSO, MOPSO-TVAC,SMPSO, MOPSO-CDR e MOPSO-DFR) e os algoritmos evolucionários (SPEA2 e MOEAD/DRA). Foram realizados testes com a inserção de resultados de estudos anteriores com técnicas de único objetivo na população inicial dos algoritmos e comparados com os testes com inicialização normal. Observou-se que o algoritmo MOPSO-CDR obtém os melhores resultados nos cenários de testes utilizados, competindo em alguns casos com os resultados do MOPSO.