Made available in DSpace on 2014-06-11T19:24:45Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2007-11-30Bitstream added on 2014-06-13T18:21:07Z : No. of bitstreams: 1 caneppele_fl_me_botfca.pdf: 1429117 bytes, checksum: c8c896af07e13fd2373df60b74a0e4c2 (MD5) / O uso de energias alternativas e renováveis tem sido cada vez mais discutido em todos os setores da sociedade. O interesse nessas fontes de energias, alternativas e renováveis, é de fundamental importância, tanto no que se refere à escassez, quanto ao preço do petróleo, além das questões ambientais envolvidas no uso dessas energias. Sistemas de geração eólica e fotovoltaica com armazenamento de energia em baterias tem-se apresentado como uma forma de geração alternativa de energia. A variabilidade na intensidade da energia eólica e solar pode ser contornada pela complementação entre uma fonte e outra, ou pela maior estabilidade configurada à geração do sistema. O objetivo desta dissertação é criar uma metodologia fuzzy e simular seu uso no controle inteligente de um sistema híbrido de geração de energia elétrica, utilizando as energias solar-fotovoltaica e eólica. Quando utilizamos um sistema de controle baseado na lógica fuzzy, é atingido o ponto de máxima geração de energia, desta forma transferindo toda a energia gerada à partir das fontes alternativas, solar-fotovoltaica e eólica, à carga e/ou as baterias quando seu uso não imediato. O modelo utilizado adota três variáveis de entrada, que são: velocidade do vento, radiação solar e carga do banco de baterias.Serão utilizados para as simulações alguns softwares como o MATLAB e outros, que serão citados ao longo do trabalho. Nestes ambientes serão analisadas e simuladas todas as modelagens matemáticas, regras e demais variáveis descritas no sistema fuzzy. Este modelo foi utilizado para a implementação de um sistema de controle de sistemas híbridos de geração de energia, proporcionando o melhor aproveitamento das fontes de energia, sol e vento, de modo que possamos extrair o máximo de energia possível dessas fontes alternativas sem nenhum prejuízo ao meio ambiente... / The use of alternative and renewable energy has been increasingly discussed in all sectors of society. The interest in these sources of energy, alternative and renewable, it is of fundamental importance, both in terms of shortage, as the price of oil, in addition to the environmental issues involved in the use of these energies. Systems with photovoltaic and wind generation storage of energy in batteries has been presented as a form of alternative energy generation. The variability in the intensity of solar and wind energy can be circumvented by complementation between a source and another, or the more stable set to the generation of the system. The objective of this dissertation is to create a methodology fuzzy and simulate their use in intelligent control of a hybrid system of generating power, using the energy solar-photovoltaic and wind.When you use a system of control based on fuzzy logic, is reached the point of maximum generation of energy, thus transferring all the energy generated on the basis of alternative sources, solar, photovoltaic and wind, to the load and / or batteries when its use not immediately. The model takes three variables of entry, which are: wind speed, solar radiation and loading the bank of batteries. The simulations will be used for some software such as MATLAB and others, that will be cited during the work. In these environments will be analyzed and simulated all mathematical modeling, rules and other variables in the system described fuzzy. This model could be used in the implementation of a system of control of hybrid systems to generate energy, providing the best use of energy sources, sun and wind, so we can extract the maximum energy possible these alternative sources without any prejudice to the environment. The work was developed in the Laboratory of Energização Rural, of the Department of Rural Engineering of UNESP - FCA...(Complete abstract, click electronic access below)

Este trabalho apresenta o processo de ampliação da infraestrutura laboratorial de minirredes e sistemas híbridos do Laboratório de Sistemas Fotovoltaicos do Instituto de Energia e Ambiente da Universidade de São Paulo, (LSF-IEE/USP). O trabalho também contempla uma revisão do estado da arte de sistemas híbridos e minirredes, apresentando principalmente os aspectos técnicos, como formas de acoplamento, e interações com a rede elétrica de distribuição. Descrevem-se os sistemas híbridos presentes no LSF e a infraestrutura para sua interconexão. Posteriormente são realizados os processos de comissionamento e testes operacionais da interconexão dos sistemas híbridos entre si e com a rede elétrica. Ao final é proposto um curso de aperfeiçoamento em minirredes e sistemas híbridos utilizando a infraestrutura presente no LSF. / This work presents the expansion of the micro-grid and hybrid systems infrastructure at the Laboratory of Photovoltaic Systems of the Institute of Energy and Environment at the University of São Paulo (LSF-IEE / USP). The work also presents a review of the state of the art of hybrid systems and micro-grid, presenting mainly the technical aspects, such as types of system interconnections and interactions with the main grid. The hybrid systems existent in the LSF, as well as the infrastructure for their interconnection are described. Subsequently, the commissioning process and the operational tests with the interconnection of the hybrid systems with each other and with the main grid are performed. At the end, a capacity building course on micro-grids and hybrid systems using the existent infrastructure in the LSF is proposed.

Este trabalho tem como objetivo principal a proposição de um método de desenvolvimento de sistemas híbridos de planejamento e programação da produção para ambientes de manufatura enxuta que possuam alta variedade de itens, estruturas complexas, variabilidade de lead times e demanda flutuante. Nestes ambientes existe uma grande dificuldade na definição das estratégias para a adoção do sistema mais adequado de planejamento e programação da produção. A maioria das empresas acaba adotando um tratamento genérico de planejamento e programação para todos os itens. O método foi desenvolvido a partir de uma ampla revisão bibliográfica em torno de sistemas de planejamento, programação e controle da produção, de suas respectivas funções, dos desafios para os sistemas atuais, bem como dos princípios e das principais práticas e ferramentas enxutas. Em seguida, o método foi testado em quatro aplicações práticas nas quais a essência da discussão em torno de um sistema de planejamento e programação da programação migrou do tradicional conflito entre sistemas kanban versus MRP, puxar versus empurrar, para o desafio de se criar um ambiente no qual estes dois sistemas, juntamente com outros, devem coexistir em harmonia. / This work has as main goal to propose a method of developing hybrid systems for planning and scheduling for lean manufacturing environments that have high variety of items, complex structures, variability of lead times and fluctuating demand. In these environments there is great difficulty in defining the strategies to adopt the most appropriate system of planning and scheduling. Most companies just adopting a generic treatment planning and programming for all items. The method was developed from an extensive literature review around systems of planning and scheduling of production, their respective roles, the challenges to the current systems as well as the principles and practices of the major tools and dried. Then, the method was tested in four practical applications in which the essence of the debate on a system of planning and scheduling migrated from traditional conflict between kanban systems versus MRP, pull vs. push, to the challenge of creating an environment in which these two systems, along with others, must coexist in harmony.

Técnicas de Agrupamento vêm obtendo bons resultados quando utilizados em diversos problemas de análise de dados, como, por exemplo, a análise de dados de expressão gênica. Porém, uma mesma técnica de agrupamento utilizada em um mesmo conjunto de dados pode resultar em diferentes formas de agrupar esses dados, devido aos possíveis agrupamentos iniciais ou à utilização de diferentes valores para seus parâmetros livres. Assim, a obtenção de um bom agrupamento pode ser visto como um processo de otimização. Esse processo procura escolher bons agrupamentos iniciais e encontrar o melhor conjunto de valores para os parâmetros livres. Por serem métodos de busca global, Algoritmos Genéticos podem ser utilizados durante esse processo de otimização. O objetivo desse projeto de pesquisa é investigar a utilização de Técnicas de Agrupamento em conjunto com Algoritmos Genéticos para aprimorar a qualidade dos grupos encontrados por algoritmos de agrupamento, principalmente o k-médias. Esta investigação será realizada utilizando como aplicação a análise de dados de expressão gênica. Essa dissertação de mestrado apresenta uma revisão bibliográfica sobre os temas abordados no projeto, a descrição da metodologia utilizada, seu desenvolvimento e uma análise dos resultados obtidos. / Clustering techniques have been obtaining good results when used in several data analysis problems, like, for example, gene expression data analysis. However, the same clustering technique used for the same data set can result in different ways of clustering the data, due to the possible initial clustering or the use of different values for the free parameters. Thus, the obtainment of a good clustering can be seen as an optimization process. This process tries to obtain good clustering by selecting the best values for the free parameters. For being global search methods, Genetic Algorithms have been successfully used during the optimization process. The goal of this research project is to investigate the use of clustering techniques together with Genetic Algorithms to improve the quality of the clusters found by clustering algorithms, mainly the k-means. This investigation was carried out using as application the analysis of gene expression data, a Bioinformatics problem. This dissertation presents a bibliographic review of the issues covered in the project, the description of the methodology followed, its development and an analysis of the results obtained.

Orientadores: Wagner Caradori do Amaral, Paulo Augusto Valente Ferreira / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-06T08:06:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Moreira_VicenteDelgado_D.pdf: 1111607 bytes, checksum: 9222971b25851f421024465a31aedb3b (MD5) Previous issue date: 2006 / Resumo: O interesse pelo projeto de controladores preditivos para sistemas híbridos vem aumentando nos últimos anos. Os sistemas híbridos são descritos simultaneamente por relações lógicas, baseadas por exemplo nos operadores SE/ENTÃO/SENÃO, e por equações dinâmicas. Devido às exigências relacionadas ao desempenho de rastreio das referências em malha fechada, busca-se atualmente metodologias de modelagem que permitam integrar as representações dinâmicas e as proposições lógicas do processo híbrido em uma abordagem não-hierárquica. As abordagens encontradas na literatura para o controle preditivo de sistemas híbridos são preferencialmente aplicáveis a processos determinísticos cujas dinâmicas são representadas no espaço de estados. Em certos casos, um modelo de estados não é conhecido, incertezas para métricas politópicas inviabilizam o projeto de controladores preditivos robustos, ou outras formas de modelagem são mais adequadas para a representação do processo. Neste trabalho, desenvolve-se uma nova metodologia para a modelagem e o controle preditivo robusto de sistemas híbridos incertos. Na abordagem proposta, as proposições lógicas são transformadas em desigualdades lineares mistas equivalentes, como sugerido na literatura. Um modelo baseado em séries de funções ortonormais é estimado para descrever o comportamento dinâmico do processo. Os modelos baseados em séries podem ser representados no espaço de estados, e a ordem do modelo pode ser reduzida escolhendo-se adequadamente as bases ortonormais. Como sugerido na literatura, a incerteza de um conjunto de respostas ao impulso é mapeada em intervalos de pertinência que definem os coeficientes da série ortonormal. Impõe-se condições adicionais sobre esta técnica para assegurar que todas as respostas ao impulso do processo estão representadas no modelo. Os limites da incerteza são estimados, ao contrário das abordagens encontradas na literatura, onde é necessário conhecer antecipadamente a amplitude máxima da perturbação. A equação de estados do modelo proposto não contém coeficientes incertos, implicando que o seu espaço politópico é reduzido substancialmente quando comparado às abordagens existentes na literatura, onde todas as matrizes da representação de estados podem estar contidas em politopos. Também propõe se uma nova estratégia para assegurar a estabilidade robusta do processo em malha fechada com controle preditivo. A estratégia é baseada em conjuntos terminais, uma das formas menos conservadoras de assegurar o rastreio das referências do sistema. Resultados de simulação são apresentados para ilustrar o desempenho desta nova abordagem de controle preditivo robusto para sistemas híbridos incertos. Utiliza-se o algoritmo proposto para o controle de um sistema de refrigeração industrial / Abstract: Model-based Predictive Control (MPC) has been attracting interest in both academic and industrial areas since the 1970's. The MPC methodology has been recently extended to a class of hybrid systems described by dynamics and logic rules. Logical propositions are performed by using, for example, IF /THEN/ELSE operators. Due to performance requirements, the nonhierarchical modeling approaches to hybrid systems have been preferable in MPC schemes. Some methodologies to the modeling and predictive controling of hybrid systems can be found in the literature. These schemes are specially applicable to deterministic hybrid systems whose dynamics are represented in state-space. In some cases, a state-space model is not available or politopic uncertainties can prohibit real time implementations. Over this, other models can be more adequate to parameter estimation. A new approach for modeling and controlling a class of hybrid systems described by interacting physical laws, logic rules, and operational requirements is proposed in this work. As recently suggested in the literature, the logic rules are integrated into the model as equivalent linear inequality constraints involving both continuous and binary variables. The distinguishing feature of the approach proposed is the use of orthonormal series for modeling the process dynamics. The model proposed can be easily estimated with only approximate knowledge of the system dynamics. The order of the model can be reduced by an adequate selection of the orthonormal basis. Uncertainties in the process dynamics are incorporated into the output equation only, reducing the mo dei politopic space. A new strategy to assure robust stability is also presented. The reference tracking is guaranteed by using a terminal set constraint, which does not severally affect the tracking performance of the closed loop system. The approaches proposed in the literature to determine a terminal set constraint use the maximal amplitude of the perturbation,which is generally unknown.- 15 this work, the limits of the uncertainty are estimated. Simulation examples illustrate the main characteristics of the framework proposed. / Doutorado / Automação / Doutor em Engenharia Elétrica

Orientador: José Antenor Pomilio / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-26T07:38:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Avelino_WellingtondeOliveira_M.pdf: 7672293 bytes, checksum: 3534b3ead7d65fe436c7a493ca065d49 (MD5) Previous issue date: 2014 / Resumo: Este trabalho propõe um sistema de armazenamento de energia híbrido composto por bateria e ultracapacitor para aplicações em veículos elétricos, baseado em uma estratégia de controle que possui o intuito de combinar especialidades de múltiplas fontes que diferem em termos de densidade de energia e de densidade de potência. O sistema atua gerenciando o fluxo de potência entre os dispositivos de suprimento de energia, permitindo eficiência energética necessária para um bom desempenho do sistema de propulsão do veículo elétrico. O sistema também permite o fluxo bidirecional de potência, possibilitando o veículo atuar com frenagem regenerativa. Um conveniente arranjo entre as fontes, juntamente com o gerenciamento de energia permitiu reduzir os requisitos de dimensionamento da bateria que funciona como fonte de maior densidade de energia. Adicionalmente, a vida útil destas fontes e a imunidade do sistema de suprimento a variações bruscas de demanda de potência são melhoradas. A integração do sistema do sistema de gerenciamento implementado em um conversor de potência de 12 kW a um kart indoor elétrico permitiu validar o sistema e analisar experimentalmente o desempenho do veículo, comprovando a eficácia da estratégia de controle / Abstract: This work proposes a hybrid energy storage system for applications on electric vehicles, based on a control strategy that combines multiple power sources with different characteristics in terms of energy density and power density. The system manages energy flow among the storage devices, providing necessary energetic efficiency to guarantee high performance for vehicular propulsion system. In addition, the system permits bidirectional power flow, providing regenerative braking for the vehicle. Convenient organizations among power sources, working with energy management have permitted to reduce requirements for the battery that works as higher energy density power source. At the same time, lifetime for these energy storage devices and immunity for sudden variations are improved. The integration of the power management system implemented in a power converter of 12 kW to an electric indoor kart allowed to validate experimentally and analyze the performance of the vehicle, proving the effectiveness of the control strategy / Mestrado / Energia Eletrica / Mestre em Engenharia Elétrica

Orientador: Ennio Peres da Silva / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica / Made available in DSpace on 2018-08-23T09:35:24Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Matos_MaianaBritode_D.pdf: 3870161 bytes, checksum: e65c9b70a229024faf397df5a0049ec6 (MD5) Previous issue date: 2013 / Resumo: Tradicionalmente, a geração de energia elétrica em pequenas comunidades isoladas no Brasil é feita a partir da utilização de conjuntos motores geradores, que exigem uma rotineira manutenção especializada, quase nunca existente nas comunidades; necessitam do suprimento constante de óleo Diesel, que é encarecido pelas longas distâncias que é transportado; além de emitirem gases poluentes e de efeito estufa. Em algumas localidades brasileiras e em diversas partes do mundo, já existem comunidades isoladas das redes de distribuição de eletricidade que são assistidas pela energia solar fotovoltaica e/ou eólica, fontes intermitentes de energia, com armazenamento de energia feito através de baterias. Atualmente, com o desenvolvimento da tecnologia da célula combustível, existe a possibilidade de utilizar o hidrogênio como vetor energético, em substituição às baterias. A originalidade desta tese é a análise conceitual (teórica) da geração de energia através de um sistema híbrido eólico-fotovoltaico com armazenamento por banco de baterias ou hidrogênio na cidade de Fortaleza- CE. A partir das características do sistema proposto no projeto, foi realizado um estudo de caso para um sistema de potência fotovoltaica instalada de 5kWP, potência instalada eólica de 6 kW e célula a combustível de 5 kW, tendo-se estimada a energia elétrica média diária disponibilizada com armazenamento por banco de baterias de 36,4 kWh (131,0 MJ) e para o sistema de hidrogênio de 22,7 kWh (81,7 MJ). Deste modo, pôde-se estimar que aproximadamente 17 famílias poderiam ser atendidas pelo sistema com armazenamento por banco de baterias e 11 famílias com armazenamento pelo sistema de hidrogênio. Por fim, também foi possível calcular que emissões de até 19 toneladas anuais de CO2 poderiam ser evitadas pela substituição dos bancos geradores pelo sistema híbrido eólico-fotovoltaico com armazenamento por banco de baterias e 12 toneladas no caso da produção de hidrogênio e sua reconversão em energia elétrica / Abstract: Traditionally, electricity generation in small isolated communities in Brazil is made from the use of generator engine sets, which require a specialized routine maintenance, almost inexistent in communities; need constant supply of diesel which becomes more expensive by the long distances it is transported; and emit greenhouse gases. In some places in Brazil and in several parts of the world, there are communities isolated from electricity distribution networks that are assisted by solar photovoltaic and / or wind power. However, these are intermittent sources of energy which demand power storage through batteries. Nowadays, with the development of fuel cell technology, there is the possibility of using hydrogen as an energy vector, replacing the batteries. The originality of this thesis is the conceptual analysis (theoretical) of power generation through a wind-solar hybrid system with storage by battery bank or hydrogen in the city of Fortaleza. From the characteristics of the system proposed in the project, we conducted a case study for a power system composed of 5kWp of PV, 6 kW of wind power and a 5 kW fuel cell. It was estimated that the average daily electricity supplied with a storage battery bank is 36.4 kWh (131,0 MJ) and for the hydrogen system 22.7 kWh (81,7 MJ). Thus, it could be estimated that approximately 17 families could be supplied by the system for storage battery bank and 11 families with storage system for hydrogen. Finally, it was also possible to calculate emissions of up to 19 tons of CO2 could be avoided by replacing the generators sets with wind-solar hybrid system and storage battery bank and by 12 tons in the case of hydrogen production and its conversion into electricity / Doutorado / Planejamento de Sistemas Energeticos / Doutora em Planejamento de Sistemas Energéticos

[pt] Esta dissertação investiga o desempenho de técnicas de inteligência computacional na previsão de carga em curto prazo. O objetivo deste trabalho foi propor e avaliar sistemas de redes neurais, lógica nebulosa, neuro-fuzzy e híbridos para previsão de carga em curto prazo, utilizando como entradas variáveis que influenciam o comportamento da carga, tais como: temperatura, índice de conforto e perfil de consumo. Este trabalho envolve 4 etapas principais: um estudo sobre previsão de carga e sobre as variáveis que influenciam o comportamento da carga; um estudo da aplicação de técnicas de inteligência computacional em previsão de carga; a definição de sistemas de redes neurais, lógica fuzzy e neuro-fuzzy em previsão de carga; e estudo de casos. No estudo sobre previsão de carga, foi observada a influência de algumas variáveis no comportamento da curva de carga de uma empresa de energia elétrica. Entre estas variáveis se encontram alguns dados meteorológicos (Temperatura, Umidade, Luminosidade, Índice de conforto, etc.), além de informações sobre o perfil de consumo de carga das empresas. Também foi observado o comportamento da série de carga com relação ao dia da semana, sua sazonalidade e a correlação entre o valor atual e valores passados. Foi realizado um levantamento bibliográfico sobre a aplicação de técnicas de inteligência computacional na previsão de carga. Os modelos de redes neurais, são os mais explorados até o momento. Os modelos de lógica fuzzy começaram a ser utilizados mais recentemente. Modelos neuro-fuzzy são mais recentes que os demais, não existindo portanto, muita bibliografia a respeito. Os projetos de aplicação dos três modelos foram classificados quanto à sua arquitetura, desempenho, erros medidos, entradas utilizadas e horizonte da previsão. Foram propostos e implementados 4 sistemas de previsão de carga: lógica fuzzy, redes neurais, sistema neuro-fuzzy hierárquico e um sistema híbrido neural/neuro- fuzzy. Os sistemas foram especializados para cada dia da semana, pelo fato do comportamento da carga ser distinto entre estes dias. Para os sistemas neural, neuro-fuzzy e híbrido os dados também foram separados em inverno e verão, pois o perfil de consumo de carga é diferente nestas estações. O sistema com lógica fuzzy foi modelado para realizar previsões de curtíssimo prazo (10 em 10 minutos), utilizando para isto o histórico de carga, hora do dia e intervalo de dez minutos dentro da hora do dia. As regras do sistema foram geradas automaticamente a partir do histórico de carga e os conjuntos nebulosos foram pré-definidos. O sistema com redes neurais teve sua arquitetura definida através de experimentos, utilizando- se apenas dados de carga, hora do dia e mês como entradas. O modelo de rede escolhido foi com retropropagação do erro (backpropagation). Foram realizados testes incluindo outras entradas como temperatura e perfil de consumo. Para o sistema neuro-fuzzy foi escolhido um sistema neuro-fuzzy hierárquico, que define automaticamente sua estrutura e as regras a partir do histórico dos dados. Em uma última etapa, foi estudado um sistema híbrido neural/ neuro- fuzzy, no qual a previsão da rede neural é uma entrada do sistema neuro-fuzzy. Para os três últimos modelos as previsões realizadas foram em curto prazo, com um horizonte de uma hora Os sistemas propostos foram testados em estudos de casos e os resultados comparados entre si e com os resultados obtidos em outros projetos na área. Os dados de carga utilizados no sistema com lógica fuzzy foram da CEMIG, no período de 1994 a 1996, em intervalos de 10 minutos, para previsões em curtíssimo prazo. Os resultados obtidos podem ser considerados bons em comparação com um sistema de redes neurais utilizando os mesmos dados. Para os demais modelos foram utilizados os seguintes dados: dados horários de carga da Light e da CPFL, no períod / [en] This thesis examines the performance of computational intelligence in short term load forecasting. The main objective of the work was to propose and evaluate neural network, fuzzy logic, neurofuzzy and hybrid systems in the role of short term load forecast, considering some variables that affect the load behavior such as temperature, comfort indexes and consumption profile. The work consisted in four main steps: a study about load forecasting; the modeling of neural network systems, fuzzy logic and neurofuzzy related to load forecast; and case studies. In the load forecasting studies, some variables appeared to affect the behavior of the load curve in the case of electrical utilities. These variables include meteorological data like temperature, humidity, lightening, comfort indexes etc, and also information about the consumption profile of the utilities. It was also noted the distinct behavior of the load series related to the day of the week, the seasonableness and the correlation between the past and present values. A bibliographic research concerning the application of computational intelligence techniques in load forecasting was made. This research showed that neural network models have been largely employed. The fuzzy logic models have just started to be used recently. Neuro-fuzzy are very recent, and there are almost no references on it. The surveyed application projects using the three models were classified by its architecture, performance, measured errors, inputs considered and horizon of the forecast. In this work four systems were proposed and implemented for load forecasting: fuzzy logic, neural network, hierarchical neuro-fuzzy and hybrid neural/neuro- fuzzy. The systems were specialized for each day of the week, due to the different behavior of the load found for each of the days. For the neural network, neuro-fuzzy and hybrid, the data were separated in winter and summer, due to the different behavior of the load in each of the seasons. The fuzzy logic system was modeled for very short term forecasting using the historic load for each hour of the day, in steps of 10 minutes within each hour. The fuzzy system rules were generated automatically based on the historic load and the fuzzy sets were pre-defined. The system with neural network had its architecture defined through experiments using only load data, hour of the day and month as input. The network model chosen was the back- propagation. Tests were performed adding other inputs such as temperature and consumption profile. For the neural- fuzzy, a hierarchical neuro-fuzzy system, which defines automatically its structure and rules based on the historical data, was employed. In a further step, a hybrid neural/neuro-fuzzy was studied, so as the neural network forecast is the input for the neuro-fuzzy system. For the last three models, short term forecasting was made for one hour period. The proposed systems were tested in case studies, and the results were compared themselves and with results obtained in other projects in the same area. The load data of CEMIG between 1994 and 1996 was used in the fuzzy logic system in steps of 10 minutes for very short term forecasting. The performance was good compared with a neural network system using the same data. For the other models, short term load forecasting (I hour, 24 steps ahead) was done using the following data: load data of LIGHT and CPFL between 1996 and 1998; temperature (hourly for LIGHT and daily for CPFL); the codification of month and hour of the day; and a profile of load by consumption class. For doing. The error results obtained by the models were around 1,15% for the fuzzy logic, 2,0% for the neural network, 1,5% for the neuro-fuzzy system, and 2,0% for the hybrid system. This work has showed the applicability of the computational intelligence techniques on load forecasting, demonstrating that a preliminary study of the series and their relation with

Les techniques liées au vol en formation et aux opérations de proximité de satellites autonomes font partie des technologies opérationnelles spatiales les plus marquantes et les plus ambitieuses de ces dernières années. En particulier, cela nécessite la complète maitrise des phases de rendez-vous proche et de survol par un satellite actif avec un satellite, une station ou un débris passif. Le développement de systèmes GNC (Guidage Navigation Contrôle) associés performants et sûrs repose sur la connaissance d'un modèle dynamique réalisant un bon compromis entre faible complexité et prise en compte suffisante des principales caractéristiques dynamiques et cinématiques de ce type de systèmes. La première partie de cette thèse est consacrée au développement d'une modélisation unifiée de la dynamique relative couplée entre un satellite coopératif chasseur et un satellite cible non coopérative. En effet, lorsque deux satellites sont proches l'un de l'autre, ils ne peuvent plus être traités comme des masses ponctuelles, car leur forme et leur taille affectent le mouvement relatif entre les points de masse décentralisés, conduisant à un couplage des mouvements de translation et de rotation. Ce développement est abordé de manière progressive: le mouvement de translation relatif non linéaire est décrit sous hypothèses képlériennes dans le repère orbital de la cible ainsi que le modèle linéarisé associé. Ensuite, le modèle non linéaire d'attitude relative est présenté au moyen des paramètres d'Euler-Rodrigues. Enfin, le formalisme des quaternions duaux est utilisé afin d'obtenir le modèle relatif couplé en translation et en attitude. La phase de modélisation du mouvement relatif linéaire de translation a ainsi permis de mettre en évidence certaines transformations de coordonnées conduisant à une caractérisation intéressante des trajectoires périodiques du chasseur et ainsi de proposer un premier type de loi de contrôle de guidage pour la phase d'approche et de survol. Dans l'ensemble de notre travail, nous considérons un chasseur équipé de propulseurs chimiques et l'hypothèse classique des poussées impulsionnelles. Ce type de systèmes dynamiques conciliant dynamique continue et contrôle impulsionnel se définit naturellement comme une classe particulière de systèmes dynamiques hybrides. Plusieurs lois de contrôle hybrides sont alors proposées afin de stabiliser le chasseur sur une trajectoire de référence périodique proche de la cible. Les propriétés de stabilité et de convergence de ces différentes lois sont analysées et de nombreuses simulations numériques montrent les forces et les faiblesses de chaque contrôleur en termes d'indices de performance comme le temps de convergence, la consommation ainsi que des contraintes de sécurité. Dans un second temps, des contraintes opérationnelles supplémentaires (contraintes de visibilité par exemple) sont prises en considération en imposant une direction d'approche rectiligne (glideslope) au chasseur. Cette trajectoire impose au satellite chasseur de suivre une droite dans n'importe quelle direction du repère local reliant l'emplacement courant du chasseur à sa destination finale. Sous l'hypothèse de propulsion impulsionnelle, les résultats existant dans la littérature pour ce type d'approche ont été généralisés aux orbites elliptiques en identifiant une nouvelle formulation du problème comprenant des degrés de liberté utiles qui permettent de minimiser la consommation de carburant tout en contrôlant l'excursion de la trajectoire libre en dehors de la droite de glideslope en la confinant dans un couloir d'approche défini par l'utilisateur. La synthèse des lois de guidage ainsi obtenues repose sur la résolution de problèmes d'optimisation SDP dans le cas général ou linéaire pour les cas plus simples d'approche standards du type V-bar ou R-bar. / The techniques related to formation flying and proximity operations of autonomous satellites belong to the most significant and challenging operational space technologies of the last years. In particular, they require full mastery of the close-range rendezvous and observation phases by an active satellite with a passive satellite, station or debris. The development of efficient and safe associated GNC systems relies on the knowledge of a dynamic model that achieves a good trade-off between low complexity and sufficient inclusion of the main dynamic and kinematic characteristics of this type of systems.The first part of this thesis is devoted to the development of a unified modeling of the relative coupled dynamics between a cooperative chaser satellite and a non-cooperative target satellite. Indeed, when two satellites are close to each other, they can no longer be treated as point masses because their shape and size affect the relative motion between the decentralized points, leading to a translational-attitude motions coupling. This development is addressed in a progressive way: the relative nonlinear translational motion is described under Keplerian assumptions in the target's orbital reference frame, as well as the associated linearized model. Then, the nonlinear relative attitude model is presented by means of the Euler-Rodrigues parameters. Finally, the dual quaternion formalism is used to obtain the relative translational and attitude coupled model. The modeling phase concerning the linear relative translational motion has allowed us to highlight certain coordinates transformations leading to an interesting characterization of the chaser's periodic trajectories and thus, to propose a first type of control law for the close-phase rendezvous and observation phases.All along this work, we consider a chaser satellite equipped with chemical thrusters under the classical hypothesis of impulsive thrusts. This type of dynamic systems gathering continuous dynamics and impulsive control naturally belongs to a particular class of dynamical hybrid systems. Several hybrid control laws are then proposed in order to stabilize the chaser on a periodic reference trajectory close to the target. The stability and convergence properties of these different laws are analysed and several numerical simulations show the strengths and weaknesses of each controller in terms of performance indices such as convergence time, consumption and safety constraints. In a second step, additional operational constraints (line-of-sight constraints for example) are taken into account by imposing a rectilinear (glideslope) direction to the chaser. This trajectory requires the chaser satellite to follow a straight line in any direction of the local reference frame and connecting the current location of the chaser to its final destination. Under the impulsive propulsion assumptions, the results in the literature for this type of approach have been generalized to elliptic orbits by identifying a new formulation of the problem including useful degrees of freedom, which allow minimizing the fuel consumption while controlling the humps of the trajectory outside the glideslope line by enclosing it in a user-defined approach corridor. Guidance laws are therefore synthetized via the solution of an SDP optimisation problem in the general case and via a linear programming when considering standard cases like the V-bar or R-bar approaches.

Modern energy poverty in sub-Saharan Africa is one of the primary challenges that humanity faces today. Rural electrification in this region is a complex issue that needs to be well understood by developed and developing countries in order to thrive on this situation. Further, due to the significant amount of installed capacity that this market will represent in the coming decades, the impact of this market in climate change could be irreversible. There is, therefore, a need of well addressing this market in order to mitigate and minimize its impact in climate change. This work first presents and studies the rural electrification market in sub- Saharan Africa and second, focuses in Mini-grids, one of the most successful alternatives to grid extension in the last decade. By analyzing the different aspects that a Mini-grid involves and reviewing several case studies worldwide, this thesis tries to identify what are the challenges and opportunities that Mini-grids face to become successful in sub-Saharan Africa, particularly in East Africa where the author has carried a 6-month internship hosted by the company African Solar Designs Ltd (Nairobi, Kenya). Innovative Business models, Policy and Inclusive Business are identified as key aspects of Mini-grids as failures in the experiences in sub-Saharan Africa. The A-B-C Telecom Mini-grid approach (A: Anchor, B: Business; C: Community) is presented here as a commercially viable solution for Mini-grids in rural areas of East Africa, where there is a need of access to modern energy as well as many off-grid Base Telecom Stations that need more affordable electricity. The A-B-C Telecom Mini-grid model is first defined, secondly the technology is simulated and optimized using Homer software; a PV-diesel hybrid Mini-grid is selected the best option for this market. Then the business model for the A-B-C concept is defined and is financially simulated under certain parameters shown. A financial sensitivity analysis is also implemented to understand how viable is the model presented and how sensible to certain financial parameters is. To finish with, this project identifies the model limitations and the major barriers that this model face to succeed; favorable regulatory environment, finance to scale up the concept and donor agencies and rural energy practitioners to understand and switch their approach of rural electrification projects into a more sustainable and commercially viable one.