Este trabalho aborda o problema de controle ótimo por modos deslizantes via função penalidade para sistemas de tempo discreto. Para resolver este problema será desenvolvido uma estrutura matricial alternativa baseada no problema de mínimos quadrados ponderados e funções penalidade. A partir desta nova formulação é possível obter a lei de controle ótimo por modos deslizantes, as equações de Riccati e a matriz do ganho de realimentação através desta estrutura matricial alternativa. A motivação para propormos essa nova abordagem é mostrar que é possível obter uma solução alternativa para o problema clássico de controle ótimo por modos deslizantes. / This work introduces a penalty function approach to deal with the optimal sliding mode control problem for discrete-time systems. To solve this problem an alternative array structure based on the problem of weighted least squares penalty function will be developed. Using this alternative matrix structure, the optimal sliding mode control law of, the matrix Riccati equations and feedback gain were obtained. The motivation of this new approach is to show that it is possible to obtain an alternative solution to the classic problem of optimal sliding mode control.

Neste trabalho propomos uma abordagem computacional especificamente talhada para a solução de problemas de programação matemática discreta-mista com restrições de equilíbrio (MPEC). Para isso, inicialmente, transformamos o MPEC discreto-misto em uma sequência de MPECs contínuos. Na formulação dos MPECs contínuos, inserimos restrições de igualdade e de desigualdades artificias, as quais nos permitem considerar as variáveis discretas como contínuas. Cada MPEC contínuo é transformado em um problema de programação não-linear (PNL) padrão. Isso é feito por meio da reformulação das restrições de complementaridade originais do MPEC contínuo em um conjunto equivalente de restrições usuais de desigualdade. As restrições de igualdade originais do PNL são tratadas por meio da função lagrangiana clássica, as restrições de igualdade artificiais associada às variáveis discretas do PNL são tratadas por meio de uma técnica variante do método de penalidades clássico e as restrições de desigualdade artificias e originais do problema são tratadas por meio do método de reescalamento não-linear integrado proposto neste trabalho. Cada PNL é resolvido por meio de uma abordagem primal-dual do método de reescalamento não-linear integrado (PDRNLI) com atualização dinâmica dos parâmetros e com a estratégia de convergência global proposta. O método PDRNLI é aplicado ao problema de fluxo de potência ótimo reativo com restrições de atuação de dispositivo de controle de tensão associado aos sistemas elétricos IEEE-14, IEEE-30 e IEEE-118 barras. Os resultados numéricos comprovam a eficiência do método PDRNLI proposto para a solução do problema. / In this work we propose a computational approach specifically tailored for solving mixed-discrete mathematical problems with equilibrium constraints (MPEC). For such a purpose, we initially transform the mixed-discrete MPEC problem into a sequence of continuous MPEC problems. In the formulation of the continuous MPECs, we insert artificial equality and inequality constraints, which allow us handling discrete variables as continuous ones. Each continuous MPEC is transformed into a standard nonlinear programming problem (NLP). This is performed by reformulating the original complementarity constraints of the continuous MPEC problems into an equivalent system of standard inequality constraints. The original equality constraints of the NLP problem are handled by means of the classical lagrangian function, while the artificial equality constraints associated with the discrete variables are handled by means of a variant of the classic penalty method. The original and artificial inequality constraints are handled by means of the integrated nonlinear rescaling method proposed in this work. Each NLP is solved by means of a primal-dual version of the integrated nonlinear rescaling approach (PDINLR), with dynamic updating of parameters together with proposed a global convergence strategy. The PDINLR method is applied to the reactive optimal power flow problem with additional constraints associated with the actuation of voltage control devices for the associated with IEEE-14, 30 and 118 bus electrical systems. Numerical results assure the efficiency of the method PDINLR proposed for solving the problem.

Submitted by Marina Teixeira Costa null (marinateixeiracosta@gmail.com) on 2017-02-14T14:27:15Z No. of bitstreams: 1 Dissertação MARINA 12.pdf: 1807218 bytes, checksum: 95bc28b832360cf51847512b47b234d8 (MD5) / Approved for entry into archive by LUIZA DE MENEZES ROMANETTO (luizamenezes@reitoria.unesp.br) on 2017-02-14T15:29:56Z (GMT) No. of bitstreams: 1 costa_mt_me_bauru.pdf: 1807218 bytes, checksum: 95bc28b832360cf51847512b47b234d8 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-02-14T15:29:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1 costa_mt_me_bauru.pdf: 1807218 bytes, checksum: 95bc28b832360cf51847512b47b234d8 (MD5) Previous issue date: 2016-12-16 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / O problema de Fluxo de Potência Ótimo determina a melhor condição de operação de um sistema elétrico de potência. Há diferentes classes de problemas de Fluxo de Potência Ótimo de acordo com os tipos de funções a serem otimizadas, e os conjuntos de controles e de restrições utilizados. Dentre elas, dá-se destaque ao problema de Fluxo de Potência Ótimo com Restrição de Segurança, o qual é uma importante ferramenta para os Operadores dos Sistemas de Transmissão, tanto para o planejamento operacional, quanto para a precificação da energia. Seu objetivo é minimizar os custos operacionais de geração de energia levando em consideração as restrições decorrentes da operação do sistema sob um conjunto de contingências. Ele é formulado como um problema de otimização não linear, não-convexo de grande porte, com variáveis contínuas e discretas. Neste trabalho investiga-se este problema em relação à sua formulação, dificuldades computacionais e método de solução. Para um tratamento do problema mais próximo à realidade adotam-se alguns controles como variáveis discretas, ou seja, os taps dos transformadores. Estes são tratados através de um método que penaliza a função objetivo quando as variáveis discretas assumem valores não discretos. Desta forma, o problema não linear discreto é transformado em um problema contínuo e o método Primal-Dual Barreira Logarítmica é utilizado em sua resolução. Testes computacionais são apresentados com o problema de Fluxo de Potência Ótimo com Restrição de Segurança associado ao sistema teste IEEE 14 barras em três etapas de teste. Os resultados obtidos e as comparações realizadas comprovam a eficiência do método de resolução escolhido / The Optimum Power Flow problem determines the best operating condition of an electric power system. There are different classes of Optimal Power Flow problems according to the types of functions to be optimized, and the sets of controls and constraints used. Among them, the problem of Optimal Power Flow with Security Constraint is highlighted, which is an important tool for the Transmission System operators, both for operational planning and for energy pricing. Its objective is to minimize the operational costs of power generation taking into account the constraints arising from the operation of the system under a set of contingencies. It is formulated as a nonlinear, nonconvex large optimization problem, of continuous and discrete variables. In this work, the problem in relation to its formulation, computational difficulties and solution method is investigated. For a treatment of the problem closest to the reality, some controls such as discrete variables, i.e. the taps of the transformers, are used. These are treated by a method that penalizes the objective function when the discrete variables assume non-discrete values. Thus, the discrete nonlinear problem is transformed into a continuous problem and the Primal-Dual Logarithmic Barrier method is used in its resolution. Computational tests are performed with the optimal power flow problem with security constraint associated with the test system of IEEE 14 bars in three test stages. The obtained results and the realized comparisons prove the efficiency of the chosen resolution method.

Neste trabalho propomos uma abordagem computacional especificamente talhada para a solução de problemas de programação matemática discreta-mista com restrições de equilíbrio (MPEC). Para isso, inicialmente, transformamos o MPEC discreto-misto em uma sequência de MPECs contínuos. Na formulação dos MPECs contínuos, inserimos restrições de igualdade e de desigualdades artificias, as quais nos permitem considerar as variáveis discretas como contínuas. Cada MPEC contínuo é transformado em um problema de programação não-linear (PNL) padrão. Isso é feito por meio da reformulação das restrições de complementaridade originais do MPEC contínuo em um conjunto equivalente de restrições usuais de desigualdade. As restrições de igualdade originais do PNL são tratadas por meio da função lagrangiana clássica, as restrições de igualdade artificiais associada às variáveis discretas do PNL são tratadas por meio de uma técnica variante do método de penalidades clássico e as restrições de desigualdade artificias e originais do problema são tratadas por meio do método de reescalamento não-linear integrado proposto neste trabalho. Cada PNL é resolvido por meio de uma abordagem primal-dual do método de reescalamento não-linear integrado (PDRNLI) com atualização dinâmica dos parâmetros e com a estratégia de convergência global proposta. O método PDRNLI é aplicado ao problema de fluxo de potência ótimo reativo com restrições de atuação de dispositivo de controle de tensão associado aos sistemas elétricos IEEE-14, IEEE-30 e IEEE-118 barras. Os resultados numéricos comprovam a eficiência do método PDRNLI proposto para a solução do problema. / In this work we propose a computational approach specifically tailored for solving mixed-discrete mathematical problems with equilibrium constraints (MPEC). For such a purpose, we initially transform the mixed-discrete MPEC problem into a sequence of continuous MPEC problems. In the formulation of the continuous MPECs, we insert artificial equality and inequality constraints, which allow us handling discrete variables as continuous ones. Each continuous MPEC is transformed into a standard nonlinear programming problem (NLP). This is performed by reformulating the original complementarity constraints of the continuous MPEC problems into an equivalent system of standard inequality constraints. The original equality constraints of the NLP problem are handled by means of the classical lagrangian function, while the artificial equality constraints associated with the discrete variables are handled by means of a variant of the classic penalty method. The original and artificial inequality constraints are handled by means of the integrated nonlinear rescaling method proposed in this work. Each NLP is solved by means of a primal-dual version of the integrated nonlinear rescaling approach (PDINLR), with dynamic updating of parameters together with proposed a global convergence strategy. The PDINLR method is applied to the reactive optimal power flow problem with additional constraints associated with the actuation of voltage control devices for the associated with IEEE-14, 30 and 118 bus electrical systems. Numerical results assure the efficiency of the method PDINLR proposed for solving the problem.

Este trabalho propõe um novo modelo e uma nova abordagem para resolução do problema de fluxo de potência ótimo reativo com variáveis de controle discretas e restrições de atuação de dispositivos de controle de tensão. Matematicamente, esse problema é formulado como um problema de programação não linear com variáveis contínuas e discretas e restrições de complementaridade, cuja abordagem para resolução proposta neste trabalho se baseia na resolução de uma sequência de problemas modificados pelo algoritmo da função Lagrangiana barreira modificada-penalidade-discreto. Nessa abordagem, o problema original é modificado da seguinte forma: 1) as variáveis discretas são tratadas como contínuas por funções senoidais incorporadas na função objetivo do problema original; 2) as restrições de complementaridade são transformadas em restrições de desigualdade equivalentes; e 3) as restrições de desigualdade são transformadas em restrições de igualdade a partir do acréscimo de variáveis de folga não negativas. Para resolver o problema modificado, a condição de não negatividade das variáveis de folga é tratada por uma função barreira modificada com extrapolação quadrática. O problema modificado é transformado em um problema Lagrangiano, cuja solução é determinada a partir da aplicação das condições necessárias de otimalidade. No algoritmo da função Lagrangiana barreira modificada-penalidade-discreto, uma sequência de problemas modificados é resolvida até que todas as variáveis do problema modificado associadas às variáveis discretas do problema original assumam valores discretos. Para demonstrar a eficácia do modelo proposto e a robustez dessa abordagem para resolução de problemas de fluxo de potência ótimo reativo, foram realizados testes com os sistemas elétricos IEEE de 14, 30, 57 e 118 barras e com o sistema equivalente CESP 440 kV de 53 barras. Os resultados mostram que a abordagem para resolução de problemas de programação não linear proposta é eficaz no tratamento de variáveis discretas e restrições de complementaridade. / This work proposes a novel model and a new approach for solving the reactive optimal power flow problem with discrete control variables and voltage-control actuation constraints. Mathematically, such problem is formulated as a nonlinear programming problem with continuous and discrete variables and complementarity constraints, whose proposed resolution approach is based on solving a sequence of modified problems by the discrete penalty-modified barrier Lagrangian function algorithm. In this approach, the original problem is modified in the following way: 1) the discrete variables are treated as continuous by sinusoidal functions incorporated into the objective function of the original problem; 2) the complementarity constraints are transformed into equivalent inequality constraints; and 3) the inequality constraints are transformed into equality constraints by the addition of non-negative slack variables. To solve the modified problem, the non-negativity condition of the slack variables is treated by a modified barrier function with quadratic extrapolation. The modified problem is transformed into a Lagrangian problem, whose solution is determined by the application of the first-order necessary optimality conditions. In the discrete penalty- modified barrier Lagrangian function algorithm, a sequence of modified problems is successively solved until all the variables of the modified problem that are associated with the discrete variables of the original problem assume discrete values. The efectiveness of the proposed model and the robustness of this approach for solving reactive optimal power flow problems were verified with the IEEE 14, 30, 57 and 118-bus test systems and the 440 kV CESP 53-bus equivalent system. The results show that the proposed approach for solving nonlinear programming problems successfully handles discrete variables and complementarity constraints.

Neste trabalho é apresentada uma abordagem do Método de Newton associado à função penalidade quadrática e ao método dos conjuntos ativos na solução do problema de Fluxo de Potência Ótimo (FPO). A formulação geral do problema de FPO é apresentada, assim como a técnica utilizada na resolução do sistema de equações. A fatoração da matriz Lagrangeana é feita por elementos ao invés das estruturas em blocos. A característica de esparsidade da matriz Lagrangeana é levada em consideração. Resultados dos testes realizados em 4 sistemas (3, 14, 30 e 118 barras) são apresentados. / This work presents an approach on Newton\'s Method associated with the quadratic penalty function and the active set methods in the solution of Optimal Power Flow Problem (OPF). The general formulation of the OPF problem is presented, as will as the technique used in the equation systems resolution. The Lagrangean matrix factorization is carried out by elements instead of structures in blocks. The characteristic of sparsity of the Lagrangean matrix is taken in to account. Numerical results of tests realized in systems of 3, 14, 30 and 118 buses are presented to show the efficiency of the method.

Este trabalho propõe um novo modelo e uma nova abordagem para resolução do problema de fluxo de potência ótimo reativo com variáveis de controle discretas e restrições de atuação de dispositivos de controle de tensão. Matematicamente, esse problema é formulado como um problema de programação não linear com variáveis contínuas e discretas e restrições de complementaridade, cuja abordagem para resolução proposta neste trabalho se baseia na resolução de uma sequência de problemas modificados pelo algoritmo da função Lagrangiana barreira modificada-penalidade-discreto. Nessa abordagem, o problema original é modificado da seguinte forma: 1) as variáveis discretas são tratadas como contínuas por funções senoidais incorporadas na função objetivo do problema original; 2) as restrições de complementaridade são transformadas em restrições de desigualdade equivalentes; e 3) as restrições de desigualdade são transformadas em restrições de igualdade a partir do acréscimo de variáveis de folga não negativas. Para resolver o problema modificado, a condição de não negatividade das variáveis de folga é tratada por uma função barreira modificada com extrapolação quadrática. O problema modificado é transformado em um problema Lagrangiano, cuja solução é determinada a partir da aplicação das condições necessárias de otimalidade. No algoritmo da função Lagrangiana barreira modificada-penalidade-discreto, uma sequência de problemas modificados é resolvida até que todas as variáveis do problema modificado associadas às variáveis discretas do problema original assumam valores discretos. Para demonstrar a eficácia do modelo proposto e a robustez dessa abordagem para resolução de problemas de fluxo de potência ótimo reativo, foram realizados testes com os sistemas elétricos IEEE de 14, 30, 57 e 118 barras e com o sistema equivalente CESP 440 kV de 53 barras. Os resultados mostram que a abordagem para resolução de problemas de programação não linear proposta é eficaz no tratamento de variáveis discretas e restrições de complementaridade. / This work proposes a novel model and a new approach for solving the reactive optimal power flow problem with discrete control variables and voltage-control actuation constraints. Mathematically, such problem is formulated as a nonlinear programming problem with continuous and discrete variables and complementarity constraints, whose proposed resolution approach is based on solving a sequence of modified problems by the discrete penalty-modified barrier Lagrangian function algorithm. In this approach, the original problem is modified in the following way: 1) the discrete variables are treated as continuous by sinusoidal functions incorporated into the objective function of the original problem; 2) the complementarity constraints are transformed into equivalent inequality constraints; and 3) the inequality constraints are transformed into equality constraints by the addition of non-negative slack variables. To solve the modified problem, the non-negativity condition of the slack variables is treated by a modified barrier function with quadratic extrapolation. The modified problem is transformed into a Lagrangian problem, whose solution is determined by the application of the first-order necessary optimality conditions. In the discrete penalty- modified barrier Lagrangian function algorithm, a sequence of modified problems is successively solved until all the variables of the modified problem that are associated with the discrete variables of the original problem assume discrete values. The efectiveness of the proposed model and the robustness of this approach for solving reactive optimal power flow problems were verified with the IEEE 14, 30, 57 and 118-bus test systems and the 440 kV CESP 53-bus equivalent system. The results show that the proposed approach for solving nonlinear programming problems successfully handles discrete variables and complementarity constraints.

Este trabalho aborda o problema de controle ótimo por modos deslizantes via função penalidade para sistemas de tempo discreto. Para resolver este problema será desenvolvido uma estrutura matricial alternativa baseada no problema de mínimos quadrados ponderados e funções penalidade. A partir desta nova formulação é possível obter a lei de controle ótimo por modos deslizantes, as equações de Riccati e a matriz do ganho de realimentação através desta estrutura matricial alternativa. A motivação para propormos essa nova abordagem é mostrar que é possível obter uma solução alternativa para o problema clássico de controle ótimo por modos deslizantes. / This work introduces a penalty function approach to deal with the optimal sliding mode control problem for discrete-time systems. To solve this problem an alternative array structure based on the problem of weighted least squares penalty function will be developed. Using this alternative matrix structure, the optimal sliding mode control law of, the matrix Riccati equations and feedback gain were obtained. The motivation of this new approach is to show that it is possible to obtain an alternative solution to the classic problem of optimal sliding mode control.

Neste trabalho é apresentada uma abordagem do Método de Newton associado à função penalidade quadrática e ao método dos conjuntos ativos na solução do problema de Fluxo de Potência Ótimo (FPO). A formulação geral do problema de FPO é apresentada, assim como a técnica utilizada na resolução do sistema de equações. A fatoração da matriz Lagrangeana é feita por elementos ao invés das estruturas em blocos. A característica de esparsidade da matriz Lagrangeana é levada em consideração. Resultados dos testes realizados em 4 sistemas (3, 14, 30 e 118 barras) são apresentados. / This work presents an approach on Newton\'s Method associated with the quadratic penalty function and the active set methods in the solution of Optimal Power Flow Problem (OPF). The general formulation of the OPF problem is presented, as will as the technique used in the equation systems resolution. The Lagrangean matrix factorization is carried out by elements instead of structures in blocks. The characteristic of sparsity of the Lagrangean matrix is taken in to account. Numerical results of tests realized in systems of 3, 14, 30 and 118 buses are presented to show the efficiency of the method.

Submitted by Daniel Schmitt (daniel@schmitt.adv.br) on 2017-03-08T14:29:56Z No. of bitstreams: 1 FGV - Trabalho de Qualificação da Dissertação (DS) (28-02-17).pdf: 1238374 bytes, checksum: 77427104099be295ae4735e8aae098ed (MD5) / Approved for entry into archive by Publicação Direito Rio (publicacao.direitorio@fgv.br) on 2017-03-15T18:39:05Z (GMT) No. of bitstreams: 1 FGV - Trabalho de Qualificação da Dissertação (DS) (28-02-17).pdf: 1238374 bytes, checksum: 77427104099be295ae4735e8aae098ed (MD5) / Made available in DSpace on 2017-03-23T13:10:50Z (GMT). No. of bitstreams: 1 FGV - Trabalho de Qualificação da Dissertação (DS) (28-02-17).pdf: 1238374 bytes, checksum: 77427104099be295ae4735e8aae098ed (MD5) Previous issue date: 2017 / This paper deals with the repressive regime in the private insurance market ('MSP'), supervised by SUSEP – Superintendência de Seguros Privados. The research focus is to investigate the structure and the application of the norms that govern SUSEP's regulatory activity, regarding the application of the administrative sanction of fine on the individual offender. The administrative accountability in these cases is analyzed. For that, the theory of sanctioning is dealt with, dealing with the violation and the administrative sanction, especially the administrative penalty of fine. Some of the main principles of administrative sanctioning law are also highlighted, such as due process, lawfulness, characteristics and culpability. It also addresses the issue of relativisation of legality in special compliance regimes. These issues are displayed in an environment of sectoral regulation, therefore, contextualizing the sanctioning power of regulatory agencies. The repressive regime of the MSP is systematized. It identifies the National Council of Private Insurance (CNSP), the Resource Council of the National Private Insurance System (CRSNSP) and SUSEP. The normative archetype of the repressive regime of the MSP is presented, especially CNSP Resolution 243/11. A confrontation between SUSEP's guidelines and decisions of the CRSNSP in the opposite direction is made, regarding the imposition of the administrative penalty of fine on the individual offender, due to its administrative responsibility. At the end, as an outcome of the research, a set of constraints that ensure a more consistent application of the administrative penalty of fines on individuals - when considered as offenders in the MSP – is proposed. / O presente trabalho aborda o regime repressivo no mercado de seguros privados ('MSP'), fiscalizado pela Superintendência de Seguros Privados (SUSEP). O problema de pesquisa é investigar a estrutura e a aplicação das normas que regem a atividade regulatória da SUSEP, no que toca a aplicação da sanção administrativa de multa sobre o infrator pessoa física. Analisa-se a responsabilização administrativa realizada nestes casos. Para tanto, aborda-se a teoria da sanção, tratando do ilícito e da sanção administrativa, em especial da penalidade administrativa de multa. Alguns princípios informadores do direito administrativo sancionador também são destacados, tais como o devido processo legal, a legalidade, a tipicidade e a culpabilidade. Aborda-se, também, a questão da relativização da legalidade nos regimes de sujeição especial. Estas questões são expostas em um ambiente de regulação setorial, portanto, contextualizando-se o poder sancionador dos órgãos reguladores. É realizada a sistematização do regime repressivo do MSP. Identifica-se o Conselho Nacional de Seguros Privados (CNSP), o Conselho de Recursos do Sistema Nacional de Seguros Privados (CRSNSP) e a SUSEP. O arquétipo normativo do regime repressivo do MSP é descrito, destacando-se a Resolução CNSP no 243/11. Realiza-se um confronto entre orientações da SUSEP e decisões do CRSNSP em sentido contrário, a respeito da imposição da sanção administrativa de multa sobre o infrator pessoa física, em razão da sua responsabilização administrativa. Ao final, como resultado de pesquisa, propõe-se um conjunto de condicionantes que asseguram uma aplicação juridicamente mais consistente da penalidade administrativa de multa sobre as pessoas físicas, quando consideradas como infratores no MSP.