ABSTRACT. Resumo: A instalação em larga escala de sistemas fotovoltaicos na rede de distribuição secundária pode trazer alguns problemas relacionados a qualidade de energia, como sobretensão e oscilações dos valores de tensão na rede para além dos limites aceitáveis. Uma estratégia promissora para controlar essas variações na tensão é pelo controle da potência reativa fornecida ou absorvia pelos inversores fotovoltaicos, que passam a operar como PV- STATCOM. Este artigo apresenta o desempenho de um inversor fotovoltaico para controle de tensão em uma rede de distribuição secundária baseado no despacho de potência reativa. O inversor possui 100 kVA de potência nominal aparente e está instalado no prédio da Engenharia Elétrica da Universidade Federal do Paraná (UFPR), que é alimentado por um transformador de 350 kVA. A programação e a implementação do Controle da potência reativa foram feitas a partir de um Controlador Lógico Programável (CLP). Foram realizados dois ensaios para analisar a resposta da tensão e de potência reativa do inversor. No primeiro ensaio o PV-STATCOM teve em bom desempenho em controlar a potência reativa para reduzir e elevar a tensão no ponto de conexão comum (PCC) de acordo com tensões de referências estabelecidas. Houve uma variação de 5 V de tensão no PCC em decorrência de 25 kVAr de potência reativa absorvida. No segundo ensaio o PV-STATCOM foi capaz de minimizar as flutuações de tensão decorrentes da intermitência da geração solar fotovoltaica, limitando a variação de tensão no PCC em um intervalo de aproximadamente 5 V.

ABSTRACT. In this work, a multicore microcontroller-based hardware-in-the-loop (HIL) simulation scheme is implemented, using both cores of a Texas Instruments F-28379D microcontroller: one core holds the control algorithm, while the other holds the power system mathematical model. Steady- and transient-state real-time simulations of a three-phase two-level inverter feeding a set of linear loads through an LC filter are carried out, and the results obtained are compared with Simulink offline results in terms of output voltage mean absolute error (MAE). An optimal switching vector model predictive control (OSV-MPC) algorithm is implemented to control the electrical plant.

ABSTRACT. Expanding the range of available and affordable low-carbon technologies becomes increasingly important to achieve the goal of net-zero emissions by 2050 and meet the increasing global targets for sustainable energy. Offshore wind energy for renewable hydrogen production is seen as a viable option and a compelling example of a technology ready to make a significant difference in future energy systems. On the other hand, this system has some complexity in modeling and analyzing Brazilian scenarios. The literature reflects this complexity, not including a detailed technical analysis of implementing hydrogen production projects using offshore wind energy in Brazil. Then, this work validates through a Real-Time (RT) simulation an islanded microgrid system for renewable hydrogen production from an Offshore Wind Farm (OWF) of 120 MW, a 12 MW battery energy storage system (BESS), and a 120 MW electrolysis system with 6 polymer electrolyte membrane (PEM) electrolyzers, each with a capacity of 20 MW. The system control is divided into two levels: the top level, at which the Power Management System (PMS) control sets the references to the local control of each component of the system, which is represented as the bottom level control. Wind speed data is obtained using the ERA5 database, which covers a maximum distance of 50 km from the Port of Açu, located in the northern part of Rio de Janeiro State. Experimental simulations show detailed hydrogen production, the system's dynamics for different weather conditions, and stability monitoring through the Voltage- and Frequency-curve.

ABSTRACT. Nos sistemas fotovoltaicos isolados, utilizando armazenamento de energia em baterias, uma microrrede em corrente contínua pode aumentar a eficiência do sistema, uma vez que simplifica as etapas de conversão de energia. Um dos desafios desse sistema é o controle dos conversores, que pode ser feito de maneira centralizada ou descentralizada. Nesse artigo, é proposta uma estratégia de controle descentralizada, com droop de tensão baseado em impedância virtual, para uma microrrede CC contendo painéis fotovoltaicos e armazenamento de energia em baterias. Para isso, são modelados matematicamente os componentes do sistema, a fim de possibilitar o projeto dos controladores propostos nesse artigo. Por fim, resultados de simulação obtidos com o programa PSCAD/EMTDC são usados para verificar a performance da microrrede com os controladores projetados. Com esses resultados, é possível observar o carregamento das baterias, assim como variações de carga e de irradiação na geração fotovoltaica.

ABSTRACT. This work presents the implementation of a Pulse Width Modulation (PWM) technique called Simple Boost Control (SBC) for a quasi-Z-Source Converter (qZSC). This converter topology enables boost operations and bidirectional power flow, through the inclusion of an additional switching stage on the conventional three-phase inverter bridge. In this additional stage, referred to as the shoot-through stage, all switches are turned on simultaneously. The implementation is carried out on a Texas Instruments™ (TI) F28379D microcontroller, and is based on the Configurable Logic Block (CLB) peripheral. This peripheral allows the configuration of custom logic operations without the need for external devices, such as Field-Programmable Gate Arrays (FPGAs) or other logical components. The validation of the proposed implementation is performed through a comparison between experimental hardware-in-the-loop (HIL) results and offline simulation results.

ABSTRACT. As microrrede híbridas são uma excelente solução para a implementação de redes inteligentes em redes de distribuição convencionais. Fazendo uso de um, ou mais, conversores de interlink, responsáveis por gerencia o fluxo de potência entres as sub-redes c.a e c.c., as microrredes híbridas combinam as vantagens dos dois tipos de microrredes, permitindo a integração direta das redes baseadas em c.a. com recursos c.c.; geração distribuída, sistemas de armazenamento de energia, cargas, sem necessidade de sincronização, simples transformação e viabilidade econômica (Azeem et al. 2021). O presente trabalho tem como objetivo realizar o desenvolvimento de um conversor de interlink otimizado. Para tal, buscou-se a aplicação de um método de otimização multiobjetivo, adotando uma abordagem de projetos que nos permitiu avaliar diferentes critérios de desempenho do conversor desenvolvido. Os resultados mostraram que o método foi capaz de fornecer subsídios para tomada de decisão durante o desenvolvimento do projeto, levando em consideração a relação de compromisso entre custo, eficiência e vida útil do conversor. Já o sistema de controle aplicado, foi capaz de fazer a gestão do fluxo de potência entre os barramentos c.c. e c.a., no modo de operação on grid, mantendo a tensão do barramento c.c. estável e o fator de potência unitário do lado c.a..

ABSTRACT. Este trabalho introduz uma abordagem para o fluxo de potência ótimo probabilístico (FPO-P) em microrredes de corrente contínua, utilizando a Transformação Unscented considerando a incerteza nas cargas com eficiência. O objetivo é minimizar as perdas de potência ativa ajustando o despacho de geração distribuída, respeitando as limitações de tensão. Testado em uma microrrede de 33 barras com dados de carga de 24 horas, o método demonstrou superioridade computacional sobre a Simulação Monte Carlo, alcançando uma redução significativa no tempo de cálculo de aproximadamente 86%.

ABSTRACT. Este artigo aborda duas questões principais relacionadas ao ponto de máximo carregamento em sistemas de distribuição trifásicos. Inicialmente, desenvolve-se uma ferramenta utilizando o OpenDSS para a geração de curvas PV, adaptada à realidade dos sistemas de distribuição desequilibrados. Posteriormente, investiga-se o impacto do controle Volt/Var implementado por inversores inteligentes em sistemas fotovoltaicos conectados à rede. Os resultados demonstram melhorias significativas no perfil de tensão e um aumento de cerca de 17,6% no ponto de máximo carregamento para uma rede de 34 barras, ressaltando a eficiência da injeção de potência reativa controlada por tensão em sistemas fotovoltaicos.

ABSTRACT. State Estimation (SE) is a tool that contributes to the safe and reliable operation of electrical power system networks. Its importance lies in the ability to determine the most likely operational state of the system, process the available measurements to mitigate the uncertainties inherent to the measurement process, and, notably, eliminate possible gross errors. This paper addresses the problem of analyzing measurements' criticalities, which are essential for indicating paths to the unobservability of the electrical network under supervision, brought about by possible measurement unavailability. This is a problem of a combinatorial nature, computationally tricky, with a solution within certain limits, that depend on the size of the electrical network, the time required to solve the problem, characteristics of the measurement system, and the value established for the maximum target cardinality of the analysis. Therefore, the focus is on the possibility of expanding such limits by adopting measurement system partitions that result in more palatable (tractable) instances for criticality analysis. Furthermore, this analysis is carried out through parallel processing. Numerical simulation results illustrate the application of the proposed partitioning methodology.

ABSTRACT. A estimação de estados (EE) exclusivamente via unidades de medição fasorial (PMUs) assume maior relevância conforme essa tecnologia se difunde pelos sistemas elétricos. Buscando possibilitar o processamento de erros de topologia na configuração da rede de forma eficaz na EE via PMUS, este trabalho propõe a representação da rede no nível de seção de barras de forma que a configuração de determinadas subestações possa ser explicitamente representada. O artigo apresenta a formulação proposta e o algoritmo para EE generalizada linear via PMUs, bem como expõem os resultados obtidos por meio de simulação de um sistema teste ilustrativo.

ABSTRACT. A operação em tempo real de Sistemas de Transmissão (STs) exige o processamento de um número considerável de dados para apoio nas tomadas de decisões nos Centros de Operação. A estimação de estado é ponto chave neste processo, sendo usualmente aplicada em STs considerando a modelagem de sequência positiva. A estimação de estado trifásica já é amplamente difundida em Sistemas de Distribuição e apresenta vantagens notórias dadas as especificidades destes sistemas. Este artigo apresenta a aplicação da estimação de estado trifásica em um ST modelado a partir de dados reais de uma porção do sistema elétrico brasileiro, com o objetivo de levantar potenciais ganhos analíticos em relação à estimação de estado utilizando modelos em sequência positiva.

ABSTRACT. A estimação de estado em sistemas elétricos de potência corresponde a uma ferramenta crucial no contexto da operação em tempo real, responsável por fornecer estimativas acerca do atual estado operativo do sistema. Na busca por estimadores robustos e precisos diante de erros grosseiros nas medidas e ruídos não-gaussianos, surgem os estimadores baseados no critério de máxima correntropia, como uma alternativa ao tradicional método de mínimos quadrados. Fundamentados na teoria da informação e utilizando modelos não-paramétricos para estimação da densidade de probabilidade dos erros de medição, os estimadores de máxima correntropia são resilientes diante de dados discrepantes. Nesse contexto, esse trabalho propõe um novo algoritmo para estimação pelo critério de máxima correntropia, empregando uma nova técnica para ajuste das janelas de Parzen, utilizadas como uma aproximação da distribuição dos resíduos de medição. Resultados obtidos mediante testes realizados no sistema IEEE 30 barras revelam que o estimador proposto se mostrou capaz de encontrar estimativas precisas mesmo na presença de medidas espúrias, diante de diversos cenários e ruídos de medição, sem a remoção de medidas.

ABSTRACT. Geological properties deriving from well log records are key data for understanding reservoirs, quantifying in-place volumes, production potential and hydrocarbon reserves. However, log data acquisition is expensive and time consuming, often resulting in missing or incomplete information. This study aims to develop machine learning models to create synthetic porosity, compressional slowness, resistivity and bulk density logs, focusing on two new approaches based on seasonal decomposition to enhance model quality compared to usual supervised learning. Feature decomposition, expanding the input space in trend and combined seasonal-residual terms, was the winning strategy for three of the four evaluated logs and promoted a gain of 8.5% in R2 and reduced RMSE by 27% in the case of the compressional slowness log. Furthermore, the presented ensemble-based method, in which estimators are specialized in trend and combined seasonal-residual predictors, outperformed the baseline models for 6 of the 8 examined estimators for both porosity, compressional slowness and resistivity predictions. In addition, this strategy proved to be the best for the bulk density log, improving R2 by 1.7% and reducing RMSE by 5.2%. In all four scenarios examined, both methods achieved better results than the baseline strategy and proved to be robust techniques for well-log estimation purposes. Actual data from wells in the Volve oil field located in the North Sea were utilized to examine these methods.

ABSTRACT. O Twitter, também conhecimento atualmente como X, é uma rede social amplamente utilizada para capturar opiniões e emoções, principalmente na área de análise de sentimentos em Processamento de Linguagem Natural. Este estudo aborda diferentes modelos de classificação utilizando Deep Learning, como LSTM, LinearSVC, Regressão Logística, BernoulliNB e Árvore de Decisão, mas o melhor resultado foi alcançado com a técnica LSTM, atingindo uma precisão de 79%. Os experimentos utilizaram o conjunto de dados Sentiment140, cujos resultados revelam a capacidade de cada modelo de classificar tweets como positivos ou negativos, oferecendo insights essenciais sobre o processamento de linguagem natural e a compreensão do sentimento nas redes sociais.

ABSTRACT. Research in automatic fault diagnosis using Artificial Intelligence (AI) techniques has been ongoing for decades, and more recently, methods like Machine Learning have improved the predictive capabilities of industrial systems. However, these advancements do not eliminate the need for technicians to complement maintenance work, whether in replacing components, performing preventive maintenance, or carrying out other maintenance actions. An effective maintenance process requires a well-trained team, established procedures, and supporting systems. Chatbots and virtual assistants have demonstrated success in human interactions across various fields. The present work explores this resource and presents the development of a Chatbot-type virtual assistant to support the technical team maintaining centrifugal pumps in an industrial context. The application aims to assist with the specificities of these devices, as well as in field removal and installation operations. The development was carried out with the Chatterbot tool in the Python language. Specialized technical knowledge was modeled and embedded in the application. Machine Learning resources in Chatterbot were applied to train and refine user responses. Preliminary tests with a reduced database indicated that the E-MANUEL chatbot achieved a success rate of 89.2%, and in only 6.2% of interactions it was unable to provide a response to the user within the expected context.

ABSTRACT. O gerenciamento de redes LoRaWAN com grande número de nodos é desafiador. Existem diversos parâmetros que os nodos podem adotar que podem afetar o desempenho da rede como um todo. Visando economizar energia, alguns nodos podem transmitir menos mensagens; contudo, outros nodos precisariam compensar isso, colaborando mais com os objetivos da rede, transmitindo mais mensagens. Redes LoRaWAN tornam esse tipo de ajuste dinâmico ainda mais complexo pois não permite comunicação entre nodos, além de só permitir a comunicação ponto a ponto entre coordenador e um nodo depois do nodo transmitir uma mensagem. Com isso, as tomadas de decisão de cada nodo geralmente são feitas com informações desatualizadas, o que torna muito difícil uma convergência no estado da rede. Este artigo propõe o uso da técnica Gur Game para alcançar um ajuste dinâmico. Essa técnica de teoria de jogos é adequada para lidar com decisões individuais de cada nodo, balanceando suas decisões egoístas e altruístas. Simulações foram executadas usando diversos cenários e mostraram que o Gur Game em uma rede massiva LoRaWAN consegue ajustar dinamicamente o tráfego da rede, fazendo com que cada nodo ajuste autonomicamente sua periodicidade.

ABSTRACT. The increasing complexity of automotive manuals poses a challenge for users, who often struggle to find specific information due to the length of these documents. In this context, Large Language Models (LLMs), such as GPT-4, emerge as tools to advance natural language understanding and generation, especially when integrated with the Retrieval-Augmented Generation (RAG) technique. Therefore, this article proposes an architecture designed to enhance accessibility and efficiency in retrieving vehicle information from automotive manuals, supporting multiple forms of input: text, audio, or image. The methodology employed involved a case study to analyze the responses and performance of the proposed architecture. It was observed that the architecture provides considerably fast and consistent responses, which demonstrates the effectiveness of LLMs integrated with RAG in enhancing access to information in automotive manuals. The results suggest that such an approach can simplify the user experience, reducing the time required to locate accurate information and increasing the reliability of the provided responses.

ABSTRACT. This study introduces an innovative implementation of text processing for a voice command interaction system designed for embedded systems, which operates locally, thereby eliminating the need for external resources. The system comprises three modules: a BERT-based TextClassifier for intent classification, a StringParser for extracting pertinent text information, and a TimeParser for temporal information extraction. We developed a unique dataset to train these models, consisting of over 12,000 commands across 66 classes. The TextClassifier model was then benchmarked against other methods from the existing literature. We employed quantization techniques to adapt the model for local operation on embedded devices, achieving an application context inference time of less than 5 milliseconds. The system demonstrated an accuracy exceeding 99% for text classification and over 98% for string parsing.

ABSTRACT. Este trabalho aborda problemas de controle de robôs móveis com restrições não-holonômicas e tração diferencial, especificamente robôs de futebol na categoria VSS (Very Small Size). Os motores são modelados como um sistema de primeira ordem, com dados obtidos por resposta ao degrau. Utiliza-se a técnica do lugar geométrico das raízes em tempo discreto para ajustar os ganhos proporcionais e integrais dos controladores locais. Finalmente, um controlador global é desenvolvido utilizando a estratégia de controle inteligente multimodelo fuzzy, e implementações são feitas para verificar a dinâmica de rastreamento da velocidade dos motores dos robôs.

ABSTRACT. This paper presents a new solution for estimating wind velocity using multirotors. During the flight, an aircraft faces aerodynamic forces due to the difference between the aircraft’s velocity — often a well-measured factor — and the wind velocity. These aerodynamic forces act as external disturbances that affect the aircraft structure, and our strategy aims to provide a practical method for calculating wind velocity from its effects on the multirotor dynamics. We use an exponentially stable disturbance observer to estimate the external aerodynamic forces and employ an inversion filter to infer the wind velocity from the observed disturbances. We also present a method for identifying multirotor aerodynamic parameters via least squares. Furthermore, the proposed approach has been tested and validated in the Gazebo simulation environment through a custom plugin that includes aerodynamics drag forces to the multirotor dynamics.

ABSTRACT. Research in sensing, battery technology, and image processing has driven advancements in aerial robotics, enabling the utilization of these vehicles in various domains. Among them is cargo transportation, which is the primary focus of this work, aiming to employ gestures performed by a human operator to control unmanned aerial vehicles (UAVs), obviating the need for a remote control. For a better elucidation of the practical development, this research was divided into four stages. Initially, reflective markers were attached to the operator's hands and a predefined reference point was used, aiding in defining the hands' operating area and their movement relative to the operator's motions. These markers are tracked by a motion tracking system, and the data is processed using OptiTrack's Motive\textsuperscript{\textregistered} software. Subsequently, this data is exported to Matlab\textsuperscript{\textregistered}, where it is processed and used for drone control, specifically the Bebop 2 by Parrot Inc.\textsuperscript{\textregistered} In the following stages, individual UAV control is performed, followed by UAV control while carrying an electromagnet. Finally, to enhance the UAVs localization perception, the UAVs camera view is made available to provide visual feedback to the operator, facilitating the control task. Experimental tests demonstrate the system's capability for human-robot interaction in collection, transportation, and delivery missions.

ABSTRACT. Detectar um caminho ou trajetória que um veículo deve seguir é uma das tarefas mais importantes na direção autônoma e na navegação de robôs autônomos. Nos últimos anos, alguns trabalhos baseados em aprendizado profundo se destacaram mais do que técnicas tradicionais de visão computacional na detecção de caminhos. Este artigo apresenta uma abordagem baseada em transferência de aprendizado para resolver o problema de detecção de faixa para seguimento de caminho visual usando uma rede neural convolucional fatorizada residual treinada com uma aproximação do IoU como função de perda. Os resultados experimentais evidenciam um modelo promissor que pode detectar caminhos mesmo na presença de descontinuidades e variações de luminosidade. A arquitetura do modelo proposto também alcança um bom equilíbrio entre acurácia e eficiência, tornando o sistema adequado para aplicações em tempo real.

ABSTRACT. Since the emergence of autonomous vehicles, certain tasks such as object detection have become more necessary, and the adoption or rejection of the technology depends on accurately locating and identifying vehicles and pedestrians on the streets. Considering the current conditions, where human drivers are capable of efficiently recognizing and estimating the distance between these obstacles on roads under any weather and lighting conditions, it is expected that, as feasibility requirements for the adoption of autonomous vehicles on the streets, the vehicle is capable of performing the same function equally or superiorly, considering the same precision and task execution time. Thus, this work presents the modification of a 3D object detection architecture using camera-radar sensor fusion to reduce processing time, data volume, and memory required by the base paper. Results demonstrated a significant reduction in computational cost while maintaining metrics at the same level as the base work.

ABSTRACT. In this study, we derive the multibody modeling of a QuadTilt-Rotor UAV using the Newton-Euler formulation. The model considers the aircraft as five rigid bodies, defined by the main body and four groups of thrusters. Additionally, the attitude parametrization of each rigid-body is based on SO(3), which is unique and independent of any local coordinates. Consequently, the dynamic model of Quadtilt-Rotor UAV is represented in TSE(3)×(R×SO(3))4 space. Finally, we compare the resulting dynamic model with its version developed using the Euler-Lagrange formulation, showing the equivalence between the two versions of the models

ABSTRACT. A crescente inserção de Fontes Eólicas Interfaceadas por Inversores (FEIIs) à rede primária, tem gerado novos desafios na classificação de faltas, devido à forte influência dos métodos de controle dos inversores nas contribuições das FEIIs para as faltas. No presente estudo, seis métodos clássicos e bem validados de Machine Learning (ML) são avaliados para a classificação de faltas: Decision Tree, Support Vector Machines, Random Forest, KNearest Neighbors, Gaussian Naive Bayes e Artificial Neural Network. Estas metodologias serão avaliadas sob diferentes aspectos como: seleção e ajuste dos modelos de aprendizado; análise da influência de ruído nos sinais; e capacidade de generalização para diferentes pontos de medição. Os métodos foram implementados em linguagem de programação Python com o auxílio da biblioteca científica de código aberto Sklearn, a qual oferece uma liberdade de programação abrangendo desde o pré-processamento dos dados até a posterior validação e aprimoramento dos modelos. O estudo mostra resultados promissores que validam a utilização de ML para a tarefa de classificação de faltas em sistemas de transmissão na presença de FEIIs.

ABSTRACT. Distribution system planning is crucial to meet current and future electricity demands while optimizing investments. This paper introduces a novel approach to distribution expansion planning utilizing genetic algorithms (GA). The proposed methodology aims to minimize investment costs, electrical losses (CEle), and financial losses caused by voltage sags and power interruptions (CFin). To improve the GA's efficacy, we integrate techniques such as elitism and variable mutation rates. A distribution system with 18 busbars is used to demonstrate the efficiency of the GA proposed. The results show that it is possible to minimize CEle and CFin with minimal investments. The proposed methodology allows planners and operators to execute more efficient strategic planning considering the needs of the utilities and end-users at the same time.

ABSTRACT. Reactive power load analysis is essential to the efficient design and operation of power systems. This variable is directly related to the quality, stability, and efficiency of energy supply, especially in the context of the increasing integration of distributed energy resources. From this perspective, the generation of synthetic load profiles that replicate the statistical properties of real data is becoming a useful tool for simulation, impact assessment, and optimization of electrical networks. This research investigates the convolutional NICE generative model applicability in generating synthetic reactive power load profiles. The proposed methodology is based on the analysis of a set of real data from a smart campus. By applying the generative model, the aim is to replicate the intrinsic statistical characteristics of the real data, such as mean and standard deviation to generate synthetic load profiles. The results show that the model can generate synthetic curves with high statistical congruence with the original data, as validated by metrics such as Kullback-Leibler divergence, Jensen-Shannon divergence, and Wasserstein distance. Such metrics indicate satisfactory agreement between the distributions of real and synthetic data. This study contributes to the literature by exploring the generation of synthetic reactive power profiles, thereby extending the applicability of generative models to a new domain within energy load analysis.

ABSTRACT. {\noindent \bf Resumo}: Em estudos de estabilidade a pequenos sinais, a presença de modos de oscilação de baixa frequência com baixas taxas de amortecimento pode comprometer o desempenho de operação de sistemas de potência. Controladores centrais de amortecimento utilizando medidas de Unidades de Medição Fasorial Sincronizada provaram ser eficazes na melhoria das taxas de amortecimento dos modos de oscilação. Neste tipo de controlador, atrasos de tempo devem ser considerados e usualmente eles são considerados prejudiciais na literatura. Nesta pesquisa, uma avaliação do projeto de controladores centrais de amortecimento sujeitos a diferentes atrasos de tempo é realizada com o objetivo de avaliar se limites de atrasos de tempo podem ser considerados como variáveis de projeto e, assim, benéficos para a melhoria do desempenho do sistema de malha de controle de malha fechada. Estudos de casos foram conduzidos no sistema teste IEEE 68 barras através de análises modais e análises no domínio do tempo com a aplicação de uma contingência.

ABSTRACT. Mediante a transição da matriz energética, que tem resultado na maior participação de fontes de energia renovável, nota-se uma massiva integração dos recursos baseados em inversores, do inglês Inverter-Based Resources (IBRs), nos Sistemas Elétricos de Potência (SEPs). Com isso, nos últimos anos, diversos pesquisadores têm estudado os desafios dos IBRs para os sistemas de proteção convencionais associados aos SEPs, devido às contribuições de falta particulares desse tipo de geração. Nesse contexto, este trabalho aborda a complexidade atribuída aos IBRs para a tarefa de classificação de faltas (curtos-circuitos) em linhas de transmissão conectadas a um parque eólico. Utilizando algoritmos de aprendizado de máquina, o estudo explora o potencial de métodos inteligentes baseados em árvores de decisão e regras de associação, por meio do software WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis). Os resultados obtidos demonstraram a eficácia dos métodos inteligentes para a classificação de faltas, sendo obtidas taxas de acerto superiores a 99\%. Entretanto, ficou constatado que o nível de ruído nos sinais impacta significativamente a acurácia dos métodos avaliados. Ademais, alguns métodos inteligentes demonstraram a vantagem de visibilidade das suas tomadas de decisão, retornando árvores ou regras com baixa complexidade após o treinamento, o que facilitaria a interpretação desse processo por usuários finais, bem como a sua implementação na prática.

ABSTRACT. The increasing deployment of Intelligent Electronic Devices (IEDs) for obtaining synchrophasors and recording oscillographies in Electric Power Systems (EPS) has enhanced system operation, enabling monitoring, control, and protection applications. However, the growing number of IEDs makes managing the large flow of data (from different sources and of different natures) a challenge for the system operator. This article presents an infrastructure and proposes a solution, based on the convergence of synchrophasor and oscillography data, for the analysis of disturbances in an EPS. The infrastructure includes an event detection module based on power system frequency data, a module that captures oscillographies recorded by the IEDs, and a module that identifies events with high systemic impact (based on predefined criteria) and retrieves the corresponding data, focusing the system operator's analysis effort on disturbances of greater interest.

ABSTRACT. Simulation is a valuable tool in soft robotics, but it is essential that it accurately reflects reality. Calibration with real-world data ensures that simulation parameters correlate with physical conditions. Data from a real soft manipulator was collected, compared to a simulated environment to optimize it. A particle swarm optimization was employed to find the optimal Young's modulus that aligns real-world and simulated conditions. This study investigates the behavior of soft manipulators with varying numbers of springs in a simulated environment, using both Euler implicit and Newmark implicit solvers. It also examines how manipulator configurations and solver methods impact Young's modulus, optimization costs, and solver efficiency. By analyzing setups with one to five springs across these solvers, the study reveals patterns and distinctions useful for future optimization in soft robotics design.

ABSTRACT. Este trabalho apresenta uma nova metodologia para desacoplamento de sistemas multivariáveis, baseado no algoritmo participativo evolutivo. O desacoplamento é feito pela adição de sinais de compensação aos sinais de controle produzidos por controladores projetados para operação em malhas de uma entrada e uma saída. Diferentemente das abordagens analíticas disponíveis na literatura, o modelo do sistema controlado é dispensável, sendo sua dinâmica aprendida durante a operação. Com isso, a abordagem pode compensar variações paramétricas ou mesmo estruturais nos sistemas controlados. Essas características não são contempladas por técnicas da literatura que se baseiam no conhecimento do modelo do processo. A metodologia proposta é aplicada a um modelo de caldeira com 4 entradas e 4 saída, obtendo resultados superiores aos das outras metodologias avaliadas, destacando-se especialmente nos cenários em que incertezas (paramétricas ou estruturais) afetam o sistema controlado.

ABSTRACT. Microelectromechanical Systems (MEMS) embody interdisciplinary expertise across design, engineering, and manufacturing, integrating fields like integrated circuit fabrication, mechanical and electrical engineering, materials science, and chemistry. MEMS complexity extends to diverse markets and applications, with fabrication challenges exacerbated by the anisotropic nature of silicon substrates and intricate manufacturing processes. Computational simulations play a crucial role in mitigating risks and costs by predicting cleanroom outcomes, thus saving considerable time and money. With the complexity and multitude of processesinherent in microfabrication, advanced techniques and software have been innovated to simulate these processes prior to cleanroom execution. This proactive approach not only streamlines the fabrication process but also enhances cost-effectiveness. This study aims to address these challenges by focusing on inverse problem techniques for MEMS mask generation. Leveraging optimized devices, it employs the ViennaLS open-source simulator for anisotropic corrosion simulation using a level-set approach and C++ scripts with a genetic algorithm to propose masks, thereby ensuring robust MEMS device fabrication. The ultimate goal of this research is to find the optimal mask design that leads to the fabrication of the desired MEMS device.

ABSTRACT. Os recentes avanços em aprendizado de máquina para visão computacional e classificação de imagens têm apresentado desafios importantes, como a interpretabilidade de modelos de redes neurais profundas e a capacidade de aprendizado contínuo em ambientes dinâmicos. Este artigo introduz a Rede Neural Granular Evolutiva Convolucional (CEGNN). Ela combina os elementos extratores de características de uma rede convolucional VGG-16 com uma rede neural granular evolutiva (EGNN) visando avançar o entendimento e a aplicação do aprendizado incremental em visão computacional, especialmente no reconhecimento e classificação de imagens. Um algoritmo incremental é incorporado à CEGNN para lidar com a interpretabilidade e o aprendizado contínuo do modelo neural. Os resultados experimentais mostram que a CEGNN é eficiente e competitiva em classificação de imagens, alcançando uma acurácia de 78,9% e uma precisão de 79,0% em um problema de 10 classes. Isto abre frente de pesquisa em certas aplicações, como aquelas que lidam com imagens médicas, de satélite, e sistemas autônomos em malha fechada baseados em imagem.

ABSTRACT. In the last years, solar photovoltaic generation has become a prominent renewable energy resource, due to its low environmental impact, continuously reducing costs and flexibility to be implemented as distributed, centralized, or isolated generation. The large-scale integration of this generation into electrical energy systems poses challenges to power system performance, planning, design, and operation, demanding rigorous representation of photovoltaic generation units. Considering the accurate gray box and white box models for solar photovoltaic systems already existing in the literature, proper models of photovoltaic generation systems can be obtained through parameter estimation. This work proposes a data-driven approach to estimate the electrical parameters associated with the single-diode model of a solar panel. A Particle Swarm Optimization algorithm is employed to determine the model parameters that best fits to a given set of measured data. Tests with measurement data of a real solar panel illustrate the proposed methodology.

ABSTRACT. This work aims to apply a genetic algorithm to optimize a trading strategy based on the Bollinger Bands volatility technical indicator. The strategy defined here uses this indicator to trigger buy and sell signals, and different choices for the indicator parameters lead to different strategy final returns. A target optimization function is defined to maximize this final return by testing different combinations of the indicator parameters, and a genetic algorithm is modeled and applied to obtain optimal results. This approach is repeated with different time series in an intraday US stocks historical database, and the optimal strategy settings are then compared with the standard settings as a benchmark in subsequent periods, showing performance enhancement in around 80% of the cases.

ABSTRACT. The rise of generative models has highlighted the importance of cross-domain applications with mixed data. Recent studies on learning intermodal representations have predominantly relied on supervised deep learning models, while unsupervised models play a secondary role in auxiliary tasks. This article proposes a new fully unsupervised approach to learning intermodal representations based on a topologically coherent map that allows bidirectional prediction/regeneration between domains. The method is evaluated on an unsolved problem in petrophysics: generating a complete set of basic logs from special acoustic image logs of wells in highly heterogeneous carbonate reservoirs in the Brazilian pre-salt. In addition, a supervised deep learning model was developed as a benchmark to evaluate the performance of our approach.

A ascensão dos modelos generativos realçou a importância das aplicações interdomínios com dados mistos. Estudos recentes sobre aprendizagem de representações intermodais têm se baseado predominantemente em modelos supervisionados de aprendizagem profunda, enquanto modelos não supervisionados desempenham um papel secundário em tarefas auxiliares. Este artigo propõe uma nova abordagem totalmente não supervisionada para aprendizado de representações intermodais baseado em um mapa topologicamente coerente que permite predição/regeneração bidirecional entre domínios. O método é avaliado em um problema não resolvido na petrofísica: gerar um conjunto completo de perfis básicos a partir de perfis especiais de imagem acústica de poços em reservatórios carbonáticos altamente heterogêneos do pré-sal brasileiro. Além disso, desenvolveu-se um modelo supervisionado de aprendizado profundo como uma referência para avaliar o desempenho da nossa abordagem.

ABSTRACT. This work proposes a methodology aimed at improving the performance of one-class classifiers through time series clustering. The clustering process involves utilizing DTW Barycenter Averaging (DBA) and k-means to group multivariate time series based on their similarity. The Apriori algorithm is employed to generate subsets of instances, which are used to train and select multiple one-class classifiers for the same class. The effectiveness of the proposed method is evaluated on a dataset from a hydraulic system to study typical failures happening simultaneously and with several intensities. One of the faults was selected and the results showed that increasing similarity in the subset training data led to an improvement of the classifier performance of more than 34%.

ABSTRACT. Wireless Sensor Networks play a pivotal role in various applications, ranging from environmental monitoring to industrial automation. Efficient clustering of these network nodes is crucial for optimizing communication and energy consumption. In this study, we compare the performance of two clustering methods, namely k-means and grid-based clustering, in terms of energy efficiency. The nodes are assumed to be uniformly distributed across a two-dimensional area, and clusters are formed using the k-means algorithm. A baseline model is established using grid clustering for comparison purposes. To evaluate the efficiency of these clustering approaches, the energy consumption analysis is based on Friss law, and regression algorithms are employed to analyze energy consumption patterns within the network. Through regression analysis, an energy efficiency law is determined for all the cases analyzed. Our results underscore an approach to optimize energy consumption by formulating a functional relationship for total transmission power, derived from regression analyses conducted across diverse simulation scenarios.

ABSTRACT. This study explores the application of survival analysis models—Kaplan-Meier, Cox Proportional Hazards, Aalen's Additive, and Random Survival Forests—to predict failure times and identify critical factors influencing the reliability and efficiency of agricultural machinery. By integrating Directed Acyclic Graphs (DAGs), the research enhances the understanding of causal relationships among operational variables, thus providing a robust framework for predictive maintenance strategies. Utilizing simulated data to ensure confidentiality and integrity, this study demonstrates how modern data science techniques can significantly optimize maintenance schedules and reduce unplanned downtime. The findings underscore the potential of survival models to revolutionize agricultural machinery management by facilitating data-driven decision-making, improving operational efficiency, and reducing maintenance costs. The research not only contributes to agricultural engineering but also offers broader implications for predictive maintenance practices across various industries.

ABSTRACT. The classification of time series is essential for extracting meaningful insights and aiding decision-making in engineering domains. Parametric modeling techniques like NARX are invaluable for comprehending intricate processes, such as environmental time series, owing to their easily interpretable and transparent structures. This article introduces a classification algorithm, Logistic-NARX Multinomial, which merges the NARX methodology with logistic regression. This approach not only produces interpretable models but also effectively tackles challenges associated with multiclass classification. Furthermore, this study introduces an innovative methodology tailored for the railway sector, offering a tool by employing NARX models to interpret the multitude of features derived from onboard sensors. This solution provides profound insights through feature importance analysis, enabling informed decision-making regarding safety and maintenance.

ABSTRACT. The advancements brought by machine learning algorithms have significantly contributed to society, notably natural language models based on transformers, which have the capability to interpret user requests and respond in natural language. However, the lack of explainability in these kind models has been a barrier to their use in critical sectors. As an alternative, probabilistic models such as Bayesian networks have gained prominence for their ability to provide explainability and to be updated with specialist knowledge, but have limited adoption between professionals without a background in statistics caused by their mathematical complexity. This research aims to integrate these two approaches, resulting in a tool that will enable users to request and comprehend inferences in probabilistic models in an accessible manner through natural language.

ABSTRACT. The evolution of microgrids stands as a contemporary global phenomenon, showcasing remarkable adaptability in harnessing energy from renewable sources. Integration of simulation capabilities, particularly through co-simulation, enhances the flexibility in designing and testing energy systems. Multi-agent systems further augment operational efficiency by facilitating seamless communication among intelligent agents and converters, enabling autonomous decision-making. In this study, it is employed co-simulation in a DC micro-grid comprising simulated power converters in Power Simulator (PSIM) and a Python-based multi-agent system. The addition of new elements may increase data traffic towards the multi-agent system, potentially impacting system stability. The primary contribution of this work lies in exploring the simulation time within the system environment and examining how the update rate of the multi-agent system by agents influences overall system performance. Through this analysis, light is shed on the intricacies of system scalability and performance under varying conditions, offering insights for the advancement of microgrid technologies.

ABSTRACT. Os avanços na Internet das Coisas Industrial (IIoT) impulsionam a popularização de soluções open source na indústria e promovem benefícios significativos como melhoria da eficiência, produtividade e segurança, através da integração de sistemas ciberfísicos (CPS). Nesse contexto, os Controladores Lógico Programáveis (CLPs) desempenham um papel crucial conectando componentes cibernéticos e físicos e possuem como desafios atuais a complexidade crescente dos sistemas, a necessidade de integração com novas tecnologias, melhor conectividade e a dificuldade de alterações e personalizações. Algumas soluções de controladores industriais open source propostas na literatura apresentam limitações em termos de custo, robustez e conectividade. Enquanto isso, soluções comerciais de baixo custo carecem de acesso aberto. Diante desse contexto, desenvolveu-se um controlador lógico programável open source, compacto, robusto e de baixo custo. PO CLP desenvolvido possui um hardware aberto, flexível, com múltiplas conexões de entrada e saída e com diferentes opções de conectividade. Adicionalmente, a programação do CLP através das linguagens padronizadas na norma IEC 61131-3 foi habilitada através de blocos de função para o software aberto OpenPLC. Testes experimentais possibilitaram validação do CLP em aplicações de automação e controle de processos com conectividade compatível com aplicações de IIoT.

ABSTRACT. In a world increasingly driven by digitalization and automation, the use of the cloud has become a fundamental element in modern companies. The ability to access, store and process data efficiently and securely on cloud platforms has revolutionized the way organizations manage their operations and make decisions. In this context, the article focuses on integrating the Flow Pilot Plant of the Industrial Process Control Laboratory (LCPI) at the University of São Paulo with the Amazon Web Services (AWS) cloud. To achieve this, a National Instruments PCI-6229 data acquisition (DAQ) card is used to collect information from the plant sensors. The research focuses on using an interface that allows real-time data transfer from the board to the AWS cloud, taking advantage of the AWS API Gateway, Lambda services and storing the data in a table in DynamoDB. The results of this work offer an insight into how cloud technologies can improve data management in industrial environments, enabling analysis and decision-making based on real-time data.

ABSTRACT. O Sistema Especial de Proteção (SEP) original da Interligação N-SE é formado por CLPs em subestações de 500 kV, com lógicas para contingências em toda a interligação. As principais ações deste sistema são cortar a geração em usinas como Serra da Mesa e Tucuruí, e integrar ações nos bipolos Xingu-Estreito e Xingu-Terminal Rio. Devido à obsolescência dos equipamentos e à nova configuração do Sistema Interligado Nacional (SIN), o Operador Nacional do Sistema Elétrico (ONS) propôs um novo SEP para as Interligações N-NE-SE.

A presente pesquisa articula a combinação do referencial teórico entre segurança cibernética, sistemas especiais de proteção e comunicação entre agentes distintos, com as diretrizes propostas pela norma IEC 61850, através de um estudo de caso do SEP N-NE-SE. Assim, avalia-se uma possível melhoria para mitigação de vulnerabilidades das mensagens GOOSE na comunicação entre agentes distintos, por meio de um programa que analisa o tráfego de rede, o uso dos próprios equipamentos que compõem as redes locais (redes SDN – Software Defined Networking) e um equipamento para medição de tempo.

ABSTRACT. O presente trabalho apresenta o desenvolvimento de um protótipo de dispositivo para supervisão de GLP, aplicado a processos industriais, compatível com a Industria 4.0 (I4.0) utilizando o Reference Architectural Model for Industrie 4.0 (RAMI 4.0). O desenvolvimento do protótipo de supervisão de concentração de GLP contempla um servidor OPC UA embarcado, responsável por disponibilizar os dados de interesse para um Asset Administration Shell (AAS). Para monitoramento do GLP, é utilizado um sensor MQ-06 e como núcleo de processamento uma placa de desenvolvimento ESP-CAM, contendo um microcontrolador ESP32-S. Conforme definido pelo RAMI 4.0 desenvolveu-se um AAS do protótipo, para este fim foram usados o programa AASX Package Explorer e a biblioteca python opcua-asyncio. Esse AAS tem a função de disponibilizar as informações do protótipo para qualquer outro componente que necessite dela. Essas informações vão desde dados operacionais, tais como concentração de GLP, até documentos técnicos, como o esquema elétrico do protótipo. Um dos componentes que consulta os dados presentes no AAS é um dashboard, que com um conjunto de displays, mostra esses dados de forma gráfica, permitindo o monitoramento em tempo real. Para a validação do sistema, foram realizados testes funcionais, que consistiram na exposição do protótipo ao GLP e verificação das informações apresentadas no AAS e no dashboard. Os resultados obtidos por meio dos testes realizados mostraram que o protótipo é compatível com o RAMI 4.0 além de permitir o monitoramento em tempo real da concentração de GLP.

ABSTRACT. Este estudo investiga as implicações de segurança da injeção de dados corrompidos em mensagens R-GOOSE nas redes de comunicação do sistema de energia. Através da revisão da literatura existente e da realização de testes práticos em uma bancada de testes, a investigação destaca a vulnerabilidade dos relés de proteção às ciberameaças e sublinha a necessidade de medidas de segurança robustas. Os resultados demonstram o potencial de manipulação dos parâmetros das mensagens, levando à perda de comunicação entre relés, sublinhando assim a importância de melhorar os protocolos de cibersegurança no setor de energia. As conclusões apresentam a necessidade de colaboração entre as partes interessadas do setor, as entidades reguladoras, e os peritos em cibersegurança para desenvolver mecanismos de segurança abrangentes e alinhados ao panorama em evolução das redes de comunicação e sua integração ao sistema elétrico. Em última análise, ao abordar os desafios da cibersegurança e fortalecer os sistemas de relés de proteção contra potenciais vulnerabilidades, o setor da energia pode garantir a resiliência e a confiabilidade da infraestrutura energética face às ciberameaças emergentes.

ABSTRACT. Este trabalho propõe um Controle Adaptativo por Modelo de Referência com ganho variável para sistemas lineares com atraso de saída e demonstra a sua estabilidade global. O algoritmo proposto é uma modificação do MRAC para sistemas com atraso, que é aqui revisado com seus detalhes de implementação discutidos. O ganho variável, adaptado a partir do método de Least Squares, é uma alteração realizada com o intuito de melhorar o desempenho do MRAC no início da adaptação, permitindo um transitório mais rápido. O controle proposto é aplicado em um sistema de controle de largura de cordão de solda no contexto de manufatura aditiva, onde a deposição de uma geometria de cordão precisa é fundamental para a qualidade da peça final. Os resultados obtidos demonstram a melhora de desempenho com o ganho variável.

ABSTRACT. This work presents and discusses the application of the Active Disturbance Rejection Control (ADRC) method to the problem of stabilizing the roll motion of a marine vessel. The work focuses attention on a variant of the ADRC method called MP-ADRC (Modified-Plant ADRC) which is capable of dealing with uncertainties in the control gain. In addition to the widely known robustness properties of the ADRC method against parametric uncertainties of the plant's mathematical model, external disturbances and poorly or unmodeled dynamics, the main idea of this work is to show the application of the method in a nonlinear system, by using a cascaded control structure.

ABSTRACT. Este artigo aborda o projeto do HROV LUMA1000, destacando seus principais aspectos construtivos e seu sistema de controle automático. O controle de veículos subaquáticos é um problema desafiador, especialmente quando se deseja um controle acurado e robusto em presença de correntes marinhas, forças do umbilical e incertezas paramétricas do veículo. Duas abordagens de controle são consideradas. A primeira baseia-se em um controlador PD convencional para controle de profundidade e rumo. O desempenho de um controlador PD adequadamente ajustado é avaliado por meio de resultados experimentais em uma instalação de teste em tanque grande. A segunda abordagem é baseada no MSTA, que lida com incertezas de modelagem severas e perturbações exógenas não estruturadas. O projeto do MSTA também considera uma incerteza importante causada por falha de atuador. Sua eficácia é avaliada por meio de simulações numéricas, demonstrando sua capacidade de controle tolerante a falhas e convergência em tempo finito sob a ação de perturbações exógenas.

ABSTRACT. Este artigo apresenta o processo de construção, identificação e controle de um protótipo de suspensão ativa em escala reduzida baseado em um mecanismo de Suspensão Ativa em Série com Geometria Variável (SAVGS). A metodologia empregada neste trabalho é baseada na aplicação de técnicas de identificação de sistemas para obtenção de modelos matemáticos. Em seguida, uma lei de controle por realimentação de estados é empregada levando-se em consideração a norma H_2 e o problema de D-Estabilidade. A obtenção dos controladores é formulada como problemas de otimização em que as restrições são desigualdades matriciais lineares. Os resultados da implementação prática são apresentados e mostram a eficácia dos controladores obtidos na melhoria do conforto do piloto sobre a presença de obstáculos no pavimento.

ABSTRACT. Four-wheeled robots have received special research attention in recent years and their application range from advanced driver assistance systems (ADAS) up to autonomous navigation in urban environments. In the context of autonomous navigation, path planning and motion control are fundamental tasks. This work consists of applying the approach of the tentacles in the form of clothoids as a local planning technique applied to a robotic electric vehicle with electronic differential to perform overtaking maneuvers, when the vehicle detects an unexpected static object in the lane. Moreover, a Linear Quadratic Regulator (LQR) is designed, from a linearized 2D vehicle model, as a low-level controller strategy to ensure the vehicle is able to track the desired path. Finally, simulations are performed to evaluate the performance of the proposed strategy, which showed a good response to the combination of the tentacles in the form of clothoids with LQR.

ABSTRACT. This paper tackles the trajectory tracking problem of a mobile robot with differential drive by presenting a strategy to automate the search for a static state feedback (SSF) controller of a nonlinear tracking model using sum of squares (SOS) programming and Lyapunov's stability theory, as it asymptotically stabilizes the tracking error for different initial conditions and reference trajectories, such as a circle and a S-shape. Such trajectories can be generated by numerical integration of a predefined velocity profile, the same profile to which the tracking controller must converge. The strategy consists of formulating the stability conditions imposed by Lyapunov's theory as SOS constraints of an optimization program, which is solved by an iterative procedure that outputs the stabilizing controller gains in its solution. Since only polynomials have a SOS decomposition, the nonlinear robot tracking model is recasted as a polynomial input-affine system to enable the program implementation.

ABSTRACT. Uma prova de conceito de um controlador ótimo baseado em exergia é apresentada. O problema é encontrar a sequência ótima de abertura de válvulas para o carregamento de um sistema composto por três tanques dado um perfil de temperatura de entrada típico de um coletor solar térmico por concentração hipotético. Três casos são comparados: (1) otimização de energia, (2) maximização da temperatura, e (3) otimização da exergia proposta. Dezoito horas de operação são otimizadas usando a técnica multiple shooting. O caso 1 busca maximizar a massa acumulada em detrimento de temperaturas baixas; o caso 2 faz o inverso. O caso 3 proposto integra as vantagens e minimiza as desvantagens dos casos anteriores, encontrando um equilíbrio entre temperaturas e massas acumuladas. O ganho de exergia é de 30% e 71% em relação ao caso 1 e 2, respectivamente.

ABSTRACT. Difference of convex (DC) programming has been employed in set-based state estimation to mitigate wrapping and dependency effects caused by interval arithmetic. These effects produce undesirable overestimation in sets, affecting the precision of the estimated sets in different magnitudes. Although DC programming is a promising technique, it may not be as intuitive as the interval approach. Moreover, some key methods currently proposed for constrained zonotopes (CZs) have not been completely discussed, making hard its use for beginners. Therefore, this paper proposes a discussion about the implementation of some techniques to define multivariate DC functions. The complexity orders are here derived, and one of the presented methods is an extension of zonotopes to CZs. Afterwards, each method is applied to a numerical example under different test conditions. The state estimation results are analyzed, justified and compared with some CZ-based state estimators.

ABSTRACT. In this paper, we propose an eigenstructure assignment approach for static-output feedback control design of second-order systems. First, the eigenvalue assignment problem is translated into that of solving coupled Sylvester equations, resulting in a set of bilinear matrix equalities, involving the corresponding left and right eigenvectors. These equalities are used as constraints of bilinear programming problems, for which different cost functions are proposed, representing the numerical conditioning of the solution and sensitivity functions which serve as a measure of the robustness of the assigned eigenvalues against uncertainties in the system's parameters. A numerical example using a well-known benchmark is presented to illustrate the effectiveness of the proposed approach.

ABSTRACT. Model predictive control (MPC) is a powerful tool to control discrete-time dynamical systems in a wide range of application areas. However, its application in real-time control is challenging because the computational complexity to solve the associated nonlinear programming (NLP) problem increases with the dimension of the problem and the prediction horizon. Reducing this prediction horizon to only one sampling interval yields the so called \textit{one step ahead optimal control} (OSAOC). In general, OSAOC is suboptimal with respect to the optimal control calculated over the whole horizon control. This paper shows in an illustrative example that the suboptimality of the OSAOC decreases with the problem dimension while presenting a computational cost that is low and increases sublinearly making OSAOC suitable for application to large scale real-time control problems.

ABSTRACT. With the increase in energy demands in the global electricity sector, the need to use renewable energies such as photovoltaics is clear. The generation of photovoltaic energy depends, among other factors, on the type of photovoltaic panel, the temperature in the module and solar irradiance, therefore to optimize energy generation it is essential to track the position of the module to favor the best generation angle depending on the point maximum power. In this work, an approach for applying reinforcement learning, in the form of Action Dependent Dynamic Heuristic Programming (ADHDP), is proposed for tuning a Discrete controller of the Linear Quadratic Tracker (DLQT) of a motor DC for positioning the panel to obtain the point maximum power, with the lowest possible control effort (energy consumption).

ABSTRACT. This paper conducts a comparative analysis of control strategies applied to opinion dynamics models, focusing on the computational efficiency of Riccati and One Step Ahead Optimal Control (OSAOC) methodologies. Building upon existing literature, three methodologies are explored for opinion control, two of them utilizing game-theoretic Riccati equations and one using the OSAOC approach, employing Jacobi and Gauss-Seidel procedures for the last one. Findings reveal that OSAOC significantly reduces computational costs compared to methods employing Riccati equations, particularly as network size increases (nodes > 50). Moreover, preliminary results show that in scenarios utilizing OSAOC, simple schemes to anticipate the opponent's move do not necessarily yield superior outcomes; in fact, they may lead to comparable or even inferior results compared to the OSAOC method, which makes no use of such estimates.

ABSTRACT. As microrredes combinam fontes de energia renováveis e intermitentes, armazenamento de energia e cargas locais. Algoritmos baseados em meta-heurísticas têm se destacado para realizar a alocação otimizada dos armazenadores de energia, reduzindo custos operacionais e maximizando o aproveitamento da energia intermitente da geração. Para avaliar o impacto dessa alocação na qualidade da energia, este estudo empregou algoritmos genéticos, visando reduzir a troca de energia com o sistema de distribuição e manter os níveis de tensão próximos ao nominal. O algoritmo genético usado foi implementado no Matlab e integrado ao Simulink, onde a microrrede foi modelada. Ainda, nesse estudo, foram considerados aerogeradores e painéis fotovoltaicos, operando na condição de máxima geração ou fora de operação. Como resultado, o algoritmo priorizou a alocação em nós nas extremidades dos ramos, para diferentes combinações de geração e carregamento, melhorando o perfil de tensão da microrrede e reduzindo a troca de potência com o sistema de distribuição.

ABSTRACT. A comunicação entre Dispositivos Eletrônicos Inteligentes (IEDs) na automação de sistemas elétricos de potência é crucial para seu funcionamento e sua operação em tempo real. A norma IEC 61850 foi desenvolvida com o objetivo de padronizar os modelos e garantir a interoperabilidade entre IEDs de diferentes fabricantes. No entanto, devido a sua complexidade, faz-se necessária a realização de testes e simulações para validação de suas funções e do comportamento esperado de seus componentes. Portanto, para fins de pesquisa e desenvolvimento, é atraente a utilização de plataformas e softwares de código aberto para verificação de funcionalidades específicas, uma vez que pode ser inviável a aquisição de equipamentos para essas finalidades devido aos seus altos custos. Nesse artigo, é relatado o desenvolvimento de uma emulação de IED embarcando o protocolo MMS em um sistema computacional de baixo custo. São apresentados testes para verificar se o IED emulado é capaz de reproduzir funções e a estrutura de dados de um dispositivo real, utilizando o protocolo MMS.

ABSTRACT. Este trabalho apresenta uma ferramenta em Python capaz de identificar edificações que estejam conectadas de forma irregular em um sistema de distribuição de energia elétrica. A metodologia empregada no algoritmo proposto utiliza como base imagens provenientes da base de dados Open Buildings, comparando sua localização geográfica com os ativos de um sistema de distribuição existente. Além disso, utiliza-se um algoritmo de captação de imagens de satélite para calcular osíndices NDWI e NDVI, os quais são utilizados na formação de camadas auxiliares na tomada de decisão para a seleção de possíveis alvos de inspeção. Os resultados obtidos mostraram-se satisfatórios para os casos aplicados em três localidades distintas, demonstrando potencial de aplicação e a possibilidade de realização de testes em outras localidades.

ABSTRACT. Este trabalho apresenta uma metodologia para modelagem de redes de distribuição de energia elétrica utilizando a Base de Dados Geográfica da Distribuidora (BDGD) da ANEEL. Para isso, foram utilizados dois softwares: QGIS, para importação e análise da base de dados dos componentes da rede elétrica; OpenDSS para implementação do sistema de distribuição e análise do fluxo de potência. A metodologia foi aplicada ao sistema de distribuição de média tensão da cidade de Cruz das Almas, Bahia, com a análise do fluxo de potência e a disposição geográfica dos componentes de rede. Os resultados de fluxo de potência revelaram perdas no alimentador de 0,8% e niveis de tensão adequados para a operação das cargas. Por fim, a metodologia apresenta um potencial na modelagem de outros sistemas de distribuição presentes na BDGD para estudos de planejamento e operação eficiente desses sistemas.

ABSTRACT. Diante da grande demanda pelo consumo de energia elétrica provocado pela globalização e pelo crescimento populacional. O acréscimo na necessidade energética da sociedade tornou-se impreterível, levando à busca por fontes de energia renováveis, com grande ênfase na geração distribuída. O surgimento dos sistemas de geração distribuída de fonte solar é uma forma de diversificar a matriz energética do sistema interligado nacional, aproximando os pontos de geração das cargas. Devido ao crescimento do número de conexões de geração distribuída, há necessidade de analisar o impacto dos distúrbios gerados mediante essas conexões na rede de distribuição. O modelo regulatório prevê que a ligação dos sistemas distribuídos não comprometam a qualidade do fornecimento de energia elétrica aos consumidores nem o nível de desempenho da rede de distribuição. Portanto, o objetivo deste projeto é analisar, por meio do programa de Análise de Redes Elétricas - ANAREDE, em um sistema IEEE 9 barras adaptado, os distúrbios provocados pela inserção de geração distribuída em sistemas de distribuição sob alto carregamento, nas proximidades do barramento.

ABSTRACT. Este estudo apresenta uma estratégia para otimizar o fator de potência de inversores de geradores distribuídos em uma rede de distribuição. Utilizando a meta-heurística de Otimização por Enxame de Partículas (PSO), determina-se o fator de potência ideal de cada inversor, visando maximizar a margem de carregamento do sistema, sem a necessidade de investimentos adicionais em infraestrutura. O método é aplicado em uma rede de 33 barras, comparando diferentes cenários, incluindo aqueles sem geração distribuída e com alocação estratégica de geradores

ABSTRACT. A importância do planejamento energético e elétrico na busca por maior confiabilidade nos Sistemas Elétricos de Potência destaca a necessidade de representações precisas dos componentes elétricos. O trabalho propõe uma metodologia para transcrição e validação de modelos de controladores de máquinas síncronas no Organon no âmbito dos estudos de planejamento elétrico realizados pelo Operador Nacional do Sistema Elétrico, visando garantir a consistência dos resultados nas simulações de transitórios eletromecânicos. Ademais, também são apresentadas duas ferramentas desenvolvidas para automatizar o processo de validação dos modelos, mostrando-se eficazes na avaliação destes.

ABSTRACT. With the rise in the installation of Distributed Energy Resources in Brazil and around the world, several technical issues are starting to emerge in electrical power systems. These include, for instance, overvoltage in the distribution network, which can compromise the proper operation of system control and protection devices, as well as affect power quality and the ability to regulate frequency and voltage in the electrical network. This increases the operational complexity of the electrical system, compromising operational safety, the lifespan of electrical cables, and the effectiveness of protection and voltage and reactive power control equipment. In this context, this work proposes to develop and evaluate a methodology for using the intelligent Volt/Var and Volt/Watt functions of Distributed Energy Resources inverters in electrical distribution networks. The evaluation consists of carrying out Volt/Var and Volt/Watt controls from the frequency inverter in a voltage network, where the inverter aids in voltage regulation through the injection and/or absorption of active and reactive power in the power distribution system. For this methodology, five tests were carried out on a 10-bus IEEE system using OpenDSS software. Also, voltage levels were compared with and without intelligent controls, and the positioning of voltage control equipment was adjusted, among other factors, to determine the most suitable scenario for this network.

ABSTRACT. Em sistemas de potência, a proteção de sobrecorrente se destaca por ser de funcionamento simples e de baixo custo. Contudo, a coordenação dos dispositivos que desempenham essa função deve ser reavaliada sempre que uma modificação na topologia do circuito for realizada, já que a atuação devida desses aparelhos depende diretamente das correntes nominais e de curto-circuito no sistema. Por esses fatores, a coordenação ótima de relés de sobrecorrente vem sendo objeto de estudos por um longo tempo, tendo acumulado uma bibliografia relativamente vasta. Esse artigo sintetiza importantes aspectos teóricos envolvidos no problema de coordenação ótima, propondo uma metodologia de análise do problema. Para ilustrar a metodologia, são apresentados alguns casos da literatura e a solução do problema de coordenação através de algoritmos de otimização.

ABSTRACT. Este trabalho tem como objetivo apresentar uma forma alternativa para aceleração do processo de análise para recomposição de Linha de Transmissão (LT) com restrição de religamento por intrusamento. Esses intrusamentos se apresentam na faixa de servidão dessas LTs, oferecendo riscos à segurança de terceiros, com potencial danos de materiais e pessoais quando desprendimento desses cabos. O impacto dessas LTs terem restrição para religamento, tomando como base LTs que fazem parte da rede básica, é a Parcela Variável (PV), que consiste no desconto incidente sobre a remuneração mensal dessas LTs para as concessionárias de transmissão, devido à indisponibilidade verificada na instalação de transmissão. Com base esse trabalho apresenta um algoritmo para detecção precisa da distância da falta, a fim de detectar se a falta está ou não na faixa de intrusão.

ABSTRACT. Apresenta-se uma possível aplicação do Transformador de Potencial para Serviços Auxiliares (ASVT), dispositivo utilizado para serviços auxiliares e proteção, na eletrificação rural em povoados e fazendas isoladas próximas de Linhas de Transmissão. A principal vantagem de tal uso é o custo de instalação ser mais baixo do que uma subestação para alimentar cargas, ainda que o investimento financeiro individual do ASVT seja maior do que um transformador comercial comum. O trabalho demonstra a viabilidade técnico-econômica desta aplicação através da análise de quatro hipóteses de implementação, a primeira supondo a alimentação monofásica de um povoado ou uma fazenda próxima a uma linha de transmissão, a segunda considerando alimentação trifásica da mesma carga, fazendo-se uso de um conversor AC/DC, a terceira sendo a alimentação trifásica em média tensão de uma carga localizada a distância de 30 km da linha de transmissão, com conversor, e a última hipótese sendo o uso de dois transformadores com arranjo trifásico para alimentação da carga. A viabilidade do projeto foi confirmada através da análise de indicadores econômicos, como o VPL (valor presente líquido), a TIR (taxa interna de retorno) e o tempo de retorno sobre o investimento inicial, demonstrando a possibilidade de implementação.

ABSTRACT. Neste trabalho é apresentada uma metodologia aplicada à análise de travessias de linhas de transmissão aéreas (LTA). É realizada a comparação entre dados obtidos pela tecnologia LiDAR (Light Detection and Ranging) e pela medição em campo. A nuvem de pontos obtida pela tecnologia LiDAR foi filtrada e tratada através dos softwares Global Mapper e QGIS. Para exemplificar são apresentadas as análises de 2 travessias de LTAs na região de Porto Alegre, RS. Foi realizada uma simulação a partir das condições críticas, do cabo e do ambiente em cada travessia, com o objetivo de verificar se a distância de segurança do vão está de acordo com a norma NBR5422/1985. A tecnologia LiDAR mostrou ser flexível, aplicável e adequada para esse tipo de análise, o que permite minimizar as inspeções de campo.

ABSTRACT. Este artigo apresenta uma nova abordagem para a estimação dos parâmetros de linha de transmissão com base na formulação de um problema de otimização em que a função objetivo é definida pelo critério dos mínimos quadrados ponderados. Na formulação proposta, a linha é modelada com base em sua representação em quadripolo e as variáveis do problema são tratadas em coordenadas retangulares. Para validar a metodologia proposta, simulações power-hardware-in-the-loop são conduzidas aportadas pelo RTDS (Real Time-Digital Simulator) utilizando medidores físicos reais. Neste caso, sistemas de transmissão são simulados no software RSCAD, sendo os sinais de tensões e correntes exportados para o RTDS e mensurados pelos medidores fasoriais (PMUs). Com base nas medições obtidas, os parâmetros da linha de transmissão são determinados em tempo real. Destaca-se, ainda, que as simulações digitais são conduzidas em dois laboratórios geograficamente distantes entre si, pertencentes às instalações das universidades UFJF e UFABC, a fim de aproveitar os recursos dos laboratórios correspondentes e fomentar parceria interinstitucional de grupos de pesquisa pertencentes ao INERGE (Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia em Energia Elétrica)

ABSTRACT. Este trabalho explora a influência da temperatura nas perdas de transformadores toroidais. O objetivo é desenvolver um modelo para analisar o comportamento das perdas causadas pelas correntes de Foucault e pela histerese do material ferromagnético em função da temperatura. Para modelar esse efeito da temperatura no núcleo de ferro, o método Jiles-Atherton dependente da temperatura foi empregado. Este método foi implementado no Simulink® para investigar dois modelos de transformadores: um transformador considerando exclusivamente as perdas atribuídas às correntes de Foucault e um transformador prático que incorpora todas as perdas (correntes de Foucault e a curva de histerese do núcleo como dependentes da temperatura). Os resultados revelaram uma diminuição nas perdas dentro do núcleo de ferro, atribuída tanto às correntes de Foucault quanto às causadas pelas curvas de histerese, à medida que as temperaturas aumentam. No entanto, a perda devido ao efeito Joule nos condutores aumenta proporcionalmente com a temperatura e excede as perdas no núcleo por uma margem considerável. Essa análise é crucial para países como o Brasil, onde os transformadores frequentemente operam acima da temperatura nominal de operação.

ABSTRACT. O investimento em chaves seccionadoras é uma das opções mais eficazes para melhorar a confiabilidade dos índices dos Sistemas de Distribuição de Energia Elétrica (SDEE). Os critérios econômicos e de confiabilidade são conflitantes entre si e a relação custo-benefício da confiabilidade deve ser otimizada. O presente trabalho propõe a aplicação da meta heurística multiobjetivo Multi-Objetctive Grey Wolf Optimizer (MOGWO) ao planejamento de chaves em SDEE. Os objetivos são otimizar a confiabilidade do sistema e minimizar o custo de investimento. Os critérios de dominância de Pareto são incorporados nas etapas de busca do MOGWO para obter uma lista de soluções não dominadas. São considerados diferentes índices de confiabilidade para SDEE. Um método baseado na construção de matrizes que representam a topologia da rede é aplicado para calcular os índices de confiabilidade de forma eficiente. Um sistema de testes bem conhecido da literatura é usado para avaliar a metodologia proposta.

ABSTRACT. Este trabalho apresenta uma abordagem utilizando o algoritmo Grey Wolf Optimization (GWO) para resolver o problema do planejamento da transmissão em sistemas elétricos considerando incertezas de carga, modeladas por uma distribuição normal. Para capturar essas incertezas, é empregada a geração de cenários aleatórios e a técnica de estimação de dois pontos. As análises são conduzidas para o sistema RTS de 24 barramentos, demonstrando a eficácia da metodologia proposta no planejamento da transmissão em meio a condições de carga incertas.

ABSTRACT. The research addresses techniques for noise reduction in partial discharges (PD) measured in current transformers (CT) and inductive potential transformers (IPT) in the 145 kV voltage class. Using the moving media (MA), savitzky-golay (SG) and butterworth (BW) filters, the study proposes filtering techniques to evaluate the minimization of noise in the results obtained in laboratory tests. In addition, it explores the integration of these filters with the wavelet transform (WT), improving the signal-to-noise ratio (SNR). The use of the combination of these techniques sought to analyze results in signal quality. The tests were carried out at the High and Extra High Voltage Laboratory the Federal University od Pará. The filters showed variable effectiveness, depending on the characteristics of the signals. The approach is promising, but requires additional research with adaptive parameters to improve PD diagnostics in real systems.

ABSTRACT. In this work, a study was conducted on four noise removal techniques for synthetic partial discharge (PD) signals: Variational Mode Decomposition (VMD), Least Mean Squares Adaptive Filter (LMS), and Wavelet Transform with hard and soft coefficient thresholding (Hard and Soft Thresholding Wavelet - TWT). The filtered signals showed good results in terms of SNR, RMSE, and CC when combining the applied techniques. The performance of these filtering methods was evaluated on signals with different quantization levels that simulate high-frequency PD signals acquired with a low vertical resolution device. Some waveform distortions were observed, but the similarity with the original reference synthetic signal showed a correlation of approximately 0.70. From this study, we conclude that the application of these denoising techniques demonstrates good performance. Thus, as many real signals obtained may suffer from quantization errors, the use of the presented techniques can be a reliable alternative for studies.

ABSTRACT. Apresenta-se um estudo de sustentabilidade energética de Nazarezinho, município localizado no estado da Paraíba - Brasil, que apresenta alta incidência solar ao longo do ano. O estudo concentrou-se no levantamento preliminar do potencial para instalação de sistemas fotovoltaicos nas coberturas de nove, dentre trinta e cinco prédios públicos existentes no município, com base na análise do consumo de energia e picos de demanda dessas edificações públicas. Aplicou-se um método simplificado, com a utilização de dispositivos gratuitos e computacionais, que torna desnecessária a presença física e deslocamentos para os locais em estudo. Foi observado que os picos de demanda coincidem com os períodos em que há maior irradiação solar nos edifícios públicos que foram objeto do estudo. Uma análise estimativa do potencial de geração elétrica fotovoltaica nas coberturas das edificações escolhidas foi realizada. Concluiu-se que os prédios públicos avaliados apresentam potencial para gerar através do uso da geração distribuída fotovoltaica, na pior das hipóteses, três vezes e meia do que é consumido em energia em todas as edificações públicas do município. Os resultados obtidos trazem boas reflexões sobre a viabilidade da instalação de painéis solares no município, tornando-se um exemplo motivador para que outras cidades do interior da Paraíba passem a utilizar de fontes de energia limpa e sustentável.

ABSTRACT. Este trabalho tem por objetivo comparar os diversos esquemas fundamentados na proteção diferencial (função ANSI 87) aplicados à proteção contra faltas entre espiras em geradores síncronos. Foram utilizados seis esquemas baseados nas duas metodologias de proteção diferencial simples e porcentual. Nas simulações computacionais será utilizado o modelo de gerador síncrono com dois enrolamentos por fase do software HYPERSIM, do simulador digital em tempo real da OPAL-RT Technologies. As faltas entre espiras foram realizadas de 50% até 1% de supressão do enrolamento visando avaliar a disponibilidade de cada esquema. Além disso, simulações de faltas externas ao gerador foram realizadas de forma a avaliar a segurança dos esquemas. Os resultados mostram que independentemente da metodologia, faltas com supressões menores que 8% não foram detectadas. Já nos testes de segurança, quando foi inserido erro nos transformadores de corrente, todos os esquemas atuaram indevidamente para defeitos externos ao gerador. Os métodos que melhor tiveram resultados foram os que estavam monitorando os dois enrolamentos da fase ou quando o enrolamento da fase defeituosa estava sob análise.

ABSTRACT. This paper proposes a discussion about the attractivity of current energy services business models when applied to condominium microgrids, i.e., microgrids that supply residential clients. To do so, it is considered a case study of a real condominium microgrid located in Campinas–SP, Brazil, also known as ConGRID, composed of a roof-based photovoltaic plant and a battery energy storage system. Aspects of Brazil’s legal regulation related to electricity market consumers, distributed generation and microgrids are presented, along with a characterization of the most suited business models for such applications. The benefits and drawbacks of each model are listed, considering the ConGRID study case. Also, a comparative analysis between these models is provided, taking into account the potential service quality gains that can be achieved by condominium microgrids.

ABSTRACT. Neste trabalho foi avaliada a capacidade de transformadores de potência, modelos usados em sistemas elétricos aéreos e subterrâneos, de propagar sinais PLC de alta frequência entre os terminais de baixa tensão (BT) e média tensão (MT). As análises observam os perfis de atenuação e desempenho de canais de comunicação PLC, operando na faixa de 100 kHZ a 500 kHZ. As análises contemplam a transmissão cruzada entre os terminais de BT e MT, onde foi observado que o perfil de atenuação e qualidade do canal de comunicação PLC, para alguns percursos, BT->MT e MT->BT, são similares àqueles observados quando se injeta e lê o sinal na mesma fase.

ABSTRACT. O Brasil tem uma matriz elétrica majoritariamente renovável. Com o crescimento da energia eólica e solar fotovoltaica na matriz elétrica do país, as fontes renováveis alcançaram uma participação de 87,9 % em 2022. No mesmo ano a GD alcançou uma potência instalada de 28,4 GW, chegando muito próximo à capacidade de geração eólica no país, 29.8 GW. Com uma rede predominantemente renovável e uma parcela significativa de fontes de energia renováveis variáveis não despacháveis, novos desafios também surgem. Como o ONS não possui nenhum controle de despacho sobre a geração distribuída, para fechar o balanço de geração/consumo de energia, muitas vezes são necessários cortes de geração nas unidades centralizada. Como forma de controlar o aumento da GD, em 2022 foi instituída a lei 14300. Este trabalho avalia o impado desta nova legislação na geração distribuída.

ABSTRACT. This paper proposes adjusting the parameters of supplementary damping controllers, power system stabilizers (PSSs), and static synchronous series compensator (SSSC) – power oscillation damping (POD), utilizing a competition-based optimization algorithm, the league championship algorithm (LCA). The goal is to add extra damping to the electromechanical oscillations found in electrical power systems (EPSs). The current sensitivity model (CSM) is used to represent the EPS. In this study, all devices and components of the EPS are modeled through current injection, including the SSSC. The proposal is tested on a system with 4 generators, 10 buses, and 15 transmission lines divided into two areas, experiencing both local and inter-area oscillations. The results show the outstanding performance of the proposed algorithm, as it effectively adds damping to the oscillatory modes. This positions it as a robust tool for studying and analyzing the small-signal stability of electrical power systems.

ABSTRACT. Este trabalho investiga a arquitetura de um sistema de armazenamento de energia em baterias integrado com um conversor buck-boost não inversor. Desenvolve-se uma modelagem dinâmica, além dos projetos dos controladores, com intuito de sanar os inconvenientes existentes no modelo difundido no mercado. Para isso, é desenvolvida tanto a modelagem detalhada do conversor, a fim de se obter as funções de transferência, quanto a modelagem simplificada, utilizada nos ajustes dos controladores. A validação do sistema é feita por meio de simulações no software PLECS e na plataforma Hardware-in-the-loop, em que se observa a flexibilidade e confiabilidade quanto aos seus modos de operação.

ABSTRACT. A redução dos estresses térmicos nos inversores de frequência é crucial para minimizar perdas e otimizar a eficiência operacional. Este estudo se dedica à investigação de um inversor trifásico com controle ativo de temperatura para reduzir a temperatura de operação dos semicondutores, uma medida fundamental para mitigar falhas e estender a vida útil dos componentes. O controle ativo explora a variação entre as estratégias de modulação por vetor espacial (SVPWM) e descontínua (DPWM2), com o propósito de reduzir o número de comutações nos dispositivos, o que leva à diminuição das perdas e a redução da temperatura de junção. Isso possibilita alcançar uma maior capacidade de sobrecarga e, consequentemente, aumentar a carga de trabalho do inversor trifásico e do motor de indução trifásico (MIT) a ser acionado. Ao concluir este estudo, alcançou-se uma redução de 20% nas perdas dos IGBTs. Além disso, a sobrecarga máxima foi estendida de 43% para 73% sem exceder o limite térmico dos semicondutores.

ABSTRACT. Este artigo propõe um método de Controle Preditivo Robusto (do inglês Robust Model Predictive Control, RMPC) para inversores trifásicos conectados à rede por meio de filtros indutivos com parâmetros incertos. A indutância do filtro e a resistência intrínseca são consideradas como variáveis desconhecidas, tornando o sistema incerto. O RMPC emprega otimização com Desigualdades Matriciais Lineares (do inglês Linear Matrix Inequality, LMI) para determinar o índice de modulação ótimo, resultando em frequência de comutação fixa e simplificando a implementação do filtro. A importância de considerar a incerteza da indutância do filtro é destacada, pois afeta a dinâmica do sistema e pode levar à instabilidade se desconhecida. Resultados de simulação no Simulink demonstram a capacidade da lei de controle proposta em estabilizar o sistema incerto.

ABSTRACT. The Unified Power Quality Conditioner (UPQC) is an equipment that mitigates voltage and current disturbances simultaneously. It is formed by two active filters in a back-to-back configuration with a series connection to the grid by one of the converters and the other is shunt connected. Many researches explore it's control system using different strategies and based on different theories. This paper presents the dual approach of the UPQC with proportional-resonant (PR) controllers substituting proportional-integral (PI) controllers. The use of this type of controller does not require mathematical tools to make the signal constant, such as the Park transformation, to make the tracking error zero in a steady state, which reduces the computational effort in real-time processing. Software simulations are done to validate the performance of the Dual UPQC with PR controllers. Comparisons with the PI strategy are presented as well.

ABSTRACT. This article presents an excerpt from the master's thesis defended by the author in 2023, which deals with Virtual Inertia Control (VIC) for an MMCC-STATCOM. The possibility of implementing a VIC in an MMCC-STATCOM allows this equipment to contribute to increasing the system's inertia, since the insertion of renewable sources in the electrical power system, through electronic converters, influences the stability of system frequency. However, as the stored energy of MMCC-STATCOM is limited, its allocation must be carried out in the best possible way. Therefore, in this work, the improvement in frequency nadir is compared through the action of three different VICs for an MMCC-STATCOM in situations of frequency dip. This comparison is made through simulation in PSCAD/EMTDC software.

ABSTRACT. This paper presents the design of a controller for an uninterruptible power supply (UPS). The system is modeled using the stationary reference frame (αβ), providing a state-space model that describes the system's dynamic behavior. The controller is based on the internal model principle, also expressed in state-space model. Feedback gains are obtained by using the linear matrix inequality (LMI) method, that allows to define an especific region for closed-loop pole placement. This method also incorporates parametric variation in the modeling, ensuring that the poles consistently reside within the predefined region for the entire range of loads. This approach guarantees robust performance and stability. Finally, the closed-loop system is simulated with differents load types and conditions, and the results obtained can be used to validate the applied control strategy.

ABSTRACT. The traditional formulation of the State Estimator (SE) in Power Systems (PS) using weighted least squares is susceptible to numerical instability. Several mechanisms have been presented in the literature as causes of this instability, and some solutions have been suggested to address this issue. However, most of these mechanisms are pointed out empirically or using simplified numerical conditioning estimates. As this is an expected problem in modern networks, this study aims to evaluate the various causes of numerical ill-conditioning in state estimators, evaluating two numerically stable methods, namely, the Normal Equation via QR factorization and Lagrangian Equalities in the same simulation environment. Towards validating the discussions, computational simulation results are presented in IEEE14, IEEE30, and IEEE118 systems

ABSTRACT. Este trabalho apresenta uma comparação entre estimadores de estado robustos, com foco nos critérios de Máxima Correntropia (CMC) e Menor Mediana Ponderada de Quadrados (MMRQ), aplicados `a estimativa de estado em Sistemas Elétricos de Potência (SEP). Mediante simulações no sistema IEEE 14-bus, avaliou-se a capacidade dos estimadores em lidar com ruídos gaussianos e não gaussiano, bem como sua robustez frente a erros grosseiros. Os resultados revelam diferenças significativas no desempenho dos estimadores, com o CMC demonstrando alta precisão mesmo na presença de erros grosseiros, oferecendo novas perspectivas para a operação eficaz e segura dos Sistemas Elétricos de Potência modernos.

ABSTRACT. Em decorrência do aumento crescente da participação de fontes alternativas e intermitentes de energia, que encaminham mudanças na estrutura e operação dos sistemas de distribuição, algoritmos para a estimação de estados têm sido desenvolvidos nos últimos anos frente à necessidade de monitoramento em tempo real para estes sistemas. Diante deste cenário, este artigo propõe o desenvolvimento de uma metodologia para estimação de estados para sistemas de distribuição. A formulação proposta combina abordagens de desacoplamento, reconhecidas pela redução do esforço computacional, com o Método do Tableau Esparso e informações a priori, onde o desacoplamento nas redes de distribuição é viabilizado pelo uso da técnica da normalização complexa por unidade. Para demonstrar o desempenho da metodologia proposta, testes foram conduzidos em um sistema ilustrativo e em um sistema teste de 69 barras.

ABSTRACT. Neste artigo, realizamos um estudo teórico da Transformada Numérica de Laplace (NLT). A NLT considera restrições práticas impostas pelo processamento digital de sinais, como a discretização da transformada de Laplace e a utilização de um número finito de frequências. Tais restrições levam a erros na reconstrução de sinais no domínio do tempo. Analisamos dois aspectos da NLT: a função de janelamento ("sigma(omega)") e a constante de deslocamento na frequência ("c"). Uma análise teórica simples da NLT usando o degrau unitário é conduzida, de modo a calibrar "sigma(omega)" e "c", e a avaliar o desempenho geral da NLT. Consideramos, também, o caso de energização de uma linha de transmissão na condição de circuito aberto. Verificamos que, nesta situação, "sigma(omega)" com transições mais suaves geram menos erros de reconstrução no domínio do tempo do que "sigma(omega)" com transições mais abruptas.

ABSTRACT. The seasonality of energy generation sources impacts the operational and planning stages of the electric sector, causing variations in the generation profile throughout the year, among other factors. This work conducts a study on the impact of hydrological seasonality on the accuracy of network equivalents through probabilistic power flow via Monte Carlo simulation. The accuracy of the equivalents is quantified, considering uncertainties in demand, variations in the generation profile, and the occurrence of transmission element contingencies. Three network reduction methods are evaluated in two simulation environments: chronological and non-chronological. The first aims to analyze the impact of using an equivalent obtained from the typical configuration of a specific month on the other months of the year. The second aims to compare different network reduction methodologies in the face of variations in the reduction point, such as transmission contingencies. The studies are conducted using the IEEE 24-bus and IEEE 118-bus systems. The simulation results are discussed, highlighting the importance of using the appropriate reduced network to ensure coherent results.

ABSTRACT. Faltas de alta impedância (FAI) constituem uma ocorrência recorrente nos sistemas de distribuição de energia elétrica, seja por contato de arbustos com condutores ou pelo rompimento e queda destes sobre o solo. Apesar de décadas de pesquisa dedicada à identificação de FAI, uma solução definitiva para esse desafio ainda não foi alcançada. Portanto, persiste a busca por métricas capazes de detectar FAI sem gerar falsos positivos durante eventos transitórios da rede de distribuição. Este estudo propõe a análise das Componentes Simétricas Generalizadas (CSG) como uma métrica para a detecção de FAI. Será avaliado o comportamento de cada uma das quatro componentes durante uma FAI, visando destacar qual delas é mais eficaz na distinção entre uma FAI e transitórios decorrentes de eventos como o chaveamento de cargas não-lineares, a energização de transformadores e o chaveamento de bancos de capacitores. As análises foram realizadas por meio de simulações no software ATPDraw, evidenciando o potencial das Componentes Simétricas Generalizadas como um parâmetro válido para a identificação de FAI.

ABSTRACT. O detector ATLAS (A Toroidal LHC ApparatuS), parte do LHC (Large Hadron Collider), representa um marco na engenharia, projetado para detectar e classificar partículas subatômicas. É composto por seis subsistemas de detecção, incluindo o calorímetro, e cada bloco desempenha uma função específica na identificação e medição dos parâmetros dessas partículas. Este trabalho investigou a calibração de energia no trigger online ATLAS usando um regressor baseado em Gradient Boosted Decision Tree (GBDT) alimentado a partir de atributos de calorímetro que descrevem as assimetrias de deposição de energia (estruturas chamadas Quarter Rings). Uma considerável redução no erro de estimativa de energia foi alcançada através da abordagem proposta.

ABSTRACT. The aggregation algorithms of Federated Learning (FL) often overlook the balance between performance and communication cost. Therefore, in this study, we propose a new federated training method called FLPSO-SGD, based on the hybrid Particle Swarm Optimization-Stochastic Gradient Descent (PSO-SGD) algorithm, aiming to address these aspects. In contrast to classical FL training techniques, our method collects errors from the clients to the server, instead of model parameters, while the PSO-SGD algorithm conducts training on the client side. The algorithms were evaluated on classification problems using the UC Irvine datasets for the PSO-SGD, and the CIFAR-10 dataset for the FLPSO-SGD. The results highlight the promising performance of the PSO-SGD algorithm. Furthermore, the FLPSO-SGD algorithm demonstrated superior accuracies in global training compared to the FedAvg and FedPSO techniques. The results suggest that FLPSO-SGD is an effective alternative for FL training, particularly in applications with restricted bandwidth communication networks on clients.

ABSTRACT. With the advances in the Artificial intelligence field, methodologies to explain the decision from models and their reasoning started gaining attention in order to increase the system‘s trustworthiness for the user and the decision-maker. Among these methods, is the explainability by counterfactuals, which states a question of a hypothetical different world that the model would produce a different and desired output that is closest possible to the observed world, which is linked to the usual concept of causality in statistics. In this paper, we present a method to use counterfactuals to explain the Bayesian Network, a probabilistic graphical model method, results for given evidence, by finding the best possible closest imaginary worlds in which the result was equal to a desired outcome, different from the observed output. The proposed methodology guarantees the plausibility of the counterfactual scenarios, by only changing feasible pieces of evidence, minimal variable state changes, and providing metrics in terms of diversity of generated data by returning all the possible scenarios to receive the specific outcome ranked by the system‘s confidence. Moreover, this method presents the benefits of using probabilistic models, such as performing inference over incomplete datasets and seeing the output‘s confidence in the output for each hypothetical evidence set.

ABSTRACT. This work proposes an algorithm based on a neural evolving autoencoder for process monitoring. The proposed algorithm performs learning from scratch from an available data stream and all model parameters are updated iteratively. Furthermore, monitoring functions and associated control limits are defined such that events are identified whenever the monitoring functions exceed the control limits. Also, contribution indices of the process variables are established to relate the variables to the events, allowing the root cause to be identified. The proposed algorithm is validated in a three-coupled tank system.

ABSTRACT. Atualmente, as unidades de medição fasorial (PMU) são equipamentos essenciais para operação em tempo real do sistema elétrico. No entanto, devido a fatores complexos, esses dados podem ser facilmente comprometidos por interferência, falha de sincronização ou falha de algum equipamento. Isso levará a vários níveis de problemas de qualidade de dados, podendo afetar diretamente as aplicações que se baseiam nesses dados ou até mesmo ameaçar a segurança dos sistemas de energia. Este trabalho visa detectar tais anomalias orientado apenas aos dados da PMU, sem a necessidade do conhecimento de parâmetros elétricos da rede. Para isso foi proposto um algoritmo on-line baseado na excentricidade e tipicidade da amostra em relação ao seu conjunto de amostras anteriores, o TEDA Janelado, onde seu principal objetivo foi deixar o método mais sensível as variações de média e variância ao longo do tempo, maximizando a excentricidade e favorecendo a detecção de outliers mais difíceis. Com a finalidade de obter os resultados, foram utilizados dados de medição fasorial de uma única PMU, sendo utilizado a frequência, tensão de fase e corrente, totalizando 10000 pontos para cada grandeza elétrica.

ABSTRACT. Sistemas de gerenciamento de emergências surgem como componentes vitais para auxiliar as cidades a enfrentar esses eventos críticos de maneira mais eficaz. No entanto, a confiabilidade e a capacidade de detecção desses sistemas são de suma importância. Este artigo propõe uma nova abordagem para avaliar a confiabilidade e a detectabilidade desses sistemas com base em redes hierárquicas. Através da aplicação de modelos de árvore de falhas e cadeia de Markov, o desempenho desses sistemas é avaliado em situações extremas. Essas análises preenchem um vazio na literatura existente, proporcionando uma visão completa da funcionalidade dos sistemas de gerenciamento de emergência em ambientes urbanos complexos. Além disso, destaca-se a importância de adaptar e evoluir esses sistemas à medida que as cidades se tornam cada vez mais inteligentes e conectadas.

ABSTRACT. Soft continuum manipulators possess exceptional capabilities for gentle and non-destructive exploration and inspection of complex environments, replicating the natural flexibility observed in living organisms. These manipulators, in combination with precise position control, prove to be ideal for delicate and high-risk environment exploration. Various actuation methods, including tendon-driven systems, are discussed in the literature. Tendon-driven actuation is preferred due to its reduced dimensions, flexible nature and ease of control. When utilizing geometric methods such as Constant Curvature (CC) models for soft robots, it is imperative to establish additional models that connect curve parameters with actuator variables. This work introduces an actuation function for multi-section tendon-driven soft robots with an open-loop position controller. This model establishes a correlation between curvature variables and tendon displacement lengths, accommodating any number of tendons per section. The proposed method demonstrates an average position error of 22.78% of the total length of the manipulator for a configuration with one actuated section employing three tendons and 20.80% for one with four tendons. In the case of a setup with two actuated sections, each section containing three and four tendons, the model exhibits an average error of 15.64%.

ABSTRACT. This paper introduces a methodology for computing artificial vector fields designed to ensure the convergence and circulation of trajectories to a curve in the pose space. Extending the work from Rezende et al. (2022) to incorporate orientations, we define a normal vector that asymptotically guides a trajectory to the desired curve, and a tangent vector that ensures circulation. By employing this vector field methodology, we achieve an autonomous closed-loop system with integrated path planning and control. Our approach is applied within a decentralized adaptive control to guide a rigid body with unknown parameters using a team of agents, ensuring compliance with a target pose curve.

ABSTRACT. Herein we develop and discuss two models for tendon-driven continuum robots comprising multiple sections. The first model is a simple constant-curvature one, commonly used in inverse-kinematics and trajectory-planning tasks for small and light continuum robots; the second is a rigid-body dynamic one, useful for simulations and studying control strategies. The models are compared to data from a simple prototype pseudocontinuum manipulator for pipeline inspections. Results show that the rigid body model represents more adequately the operation of the prototype in both static and dynamic tests.

ABSTRACT. This paper explores the application of Markov Decision Processes (MDPs) in Reinforcement Learning to find a navigation policy in three-dimensional (3D) spaces. MDPs can define a comprehensive state space and guide the selection of optimal navigation strategies. The proposed methodology included the definition of the modeled environment, where each point was represented by a viable state, and the identification of possible actions, including movements in different three-dimensional directions. Furthermore, a reward function was designed that penalizes longer trajectories and encourages efficient collision avoidance. The results showed that the models were able to find a policy that allows the robot to execute the shortest path, both in the absence and presence of obstacles.

ABSTRACT. Este artigo examina o estado atual das abordagens de middleware no contexto da indústria, focando especificamente em um processo de etiquetagem. Além de discutir os desafios enfrentados pelos sistemas de middleware nesse contexto, o artigo apresenta soluções representativas projetadas para um processo industrial, evidenciando a importância da interoperabilidade dos elementos do sistema. Ao destacar a aplicação de tecnologias como CLP, braço robótico, protocolos fabris, inteligência artificial e visão computacional, o trabalho demonstra como a integração avançada e as redes de comunicação podem aprimorar o processo de etiquetagem de PCB, melhorando a produtividade, reduzindo erros e aprimorando a qualidade. Além disso, o artigo contribui para frameworks na Indústria 4.0, ao fechar a lacuna entre arquiteturas genéricas e realizações físicas. Uma aplicação web também é mencionada, possibilitando o monitoramento em tempo real do processo de etiquetagem, proporcionando aos usuários um maior controle sobre o processo e a detecção rápida e precisa de problemas.

ABSTRACT. O artigo aborda a coordenação de múltiplos robôs utilizando técnicas de espaço nulo e estrutura virtual, com foco na manutenção da formação para aprimorar a cooperação entre os robôs durante missões. A estratégia é validadas através de uma configuração experimental que combina robôs terrestres e aéreos e o sistema OptiTrack de captura de movimento. Os resultados indicam melhorias significativas em missões cooperativas e validam a abordagem proposta para o controle de sistemas multirrobôs, contribuindo para futuras pesquisas no campo.

ABSTRACT. O monitoramento e o controle adequado das malhas de incubadoras neonatais proporcionam um ambiente com condições adequadas e imprescindíveis ao recém-nascido. As incubadoras consistem em um processo multivariável e com forte acoplamento entre malhas. Desse modo, exigem técnicas mais avançadas e robustas para o controle da temperatura e da umidade do seu interior. Este trabalho tem como proposta a sintonia de Controladores Digitais PID (Proportional-Integral-Derivative) 2DOF (Two Degree of Freedom) com estrutura RST para o controle das malhas de temperatura e umidade de uma incubadora neonatal e adição dos polos auxiliares através de algoritmos genéticos. Comparou-se o desempenho com métodos de controle tradicionais. Notou-se que a inserção dos polos auxiliares otimizados por algoritmos genéticos aos controladores reduz o Esforço do Controlador (EC), o IAE e as variações dos sinais de saída e de controle, além de melhorar os índices de robustez do sistema, além de melhorar os índices de robustez do sistema baseados em margens de módulo, de ganho, de fase e de atraso.

ABSTRACT. Este artigo propõe a construção e projeto do sistema de controle de um pêndulo invertido rotacional. Essa planta não-linear é comumente utilizada para aplicação novos controladores, além de fins didáticos. A metologia usada neste trabalho conta com a linearização do modelo em torno do ponto de operação, i.e. posição vertical para cima, discretização e o projeto de controlador por realimentador de estados. Os ganhos do controlador é encontrada utilizando a teoria de estabilidade de Lyapunov e desigualdades matriciais lineares. Os resultados da implementação prática são apresentados e mostram a eficácia dos controladores projetados para diferentes taxas de amostragem utilizadas.

ABSTRACT. Neste trabalho foi elaborado um projeto de automação do controle da condutividade e pH da solução nutritiva de um sistema hidropônico, objetivando demonstrar as vantagens que este método de cultivo oferece em conjunto com a automação. Durante o desenvolvimento deste projeto foi realizada a identificação dos sistemas, resultando na implementação de duas malhas de controle utilizando controladores proporcional, integral e derivativo, sintonizados através do método do lugar das raízes. Por fim, o resultado obtido em um sistema real foi comparado com o resultado esperado através da simulação do controlador projetado para o sistema.

ABSTRACT. Humanity has historical events of epidemics and pandemics that have caused millions of deaths and have had a devastating impact on the economy, public health, education, and social life. In this context, researchers from different areas have investigated solutions that mitigate the effects and spread of the virus in epidemics/pandemics. In this paper, an identification algorithm is proposed for an epidemiological model with two doses of vaccination that considers social mobility as a control variable (stringency index). In addition, a practical model is developed in order to ensure the applicability of the system since much of the data is not reported in epidemics. Therefore, the identification algorithm is composed mainly of the practical equivalent model, discrete analytical solution for the observable compartments, adaptive variable, and optimization. As a result, the system was validated by simulations and was incorporated into an optimal control strategy, improving its robustness in a hypothetical scenario of an epidemic.

ABSTRACT. O avanço das técnicas de controle é fundamental para o progresso tecnológico em áreas como aeroespacial, industrial e automotiva. O pêndulo invertido é um exemplo prático de aplicação das técnicas de controle destas várias áreas. O objetivo deste estudo é projetar, implementar e comparar técnicas de controle capazes de realizar o movimento de swing up e estabilização do pêndulo invertido sobre um carro em uma bancada didática desenvolvida pelo Instituto Federal de Santa Catarina, câmpus Chapecó.

ABSTRACT. Neste trabalho é proposto um observador capaz de estimar as incertezas inerentes à aplicação de estimulação elétrica funcional (FES) no movimento de extensão do joelho, por exemplo em pacientes com lesão medular em reabilitação. A estrutura de observação proposta é baseada em um observador de distúrbios, o qual é capaz de estimar o desvio da resposta do sistema em relação a um modelo nominal adotado. Uma das principais vantagens da metodologia proposta é evitar a determinação de um modelo específico para cada indivíduo, simplificando o procedimento de FES e aumentando suas possibilidades de aplicação em um maior número de indivíduos. Os resultados obtidos com dados reais sugerem que o observador proposto é capaz de estimar com precisão tanto os estados quanto as incertezas afetando os sistemas fisiológicos durante os procedimentos de FES.

ABSTRACT. This paper proposes a new approach based on genetic algorithm and chronological Monte Carlo simulation techniques, which are simultaneously applied to optimize the location of spare transformers (ST) and mobile substations (MS), among predefined substations of distribution grids with storage capacity. Given a certain number of ST and MS equipment planned per year, available to serve a set of distribution substations, the objective is to minimize the costs associated with power interruption, non-billing and equipment displacement due to transformer failures in operation. Based on the chronological characteristics of the main probabilistic evaluation algorithm, the proposed method can model all waiting times inherent to system actions, for example: ST installation, MS connection, stock replenishment etc. A real system with different characteristics is used to illustrate the application of the proposed approach, allowing the analysis of the results obtained in different scenarios.

ABSTRACT. Ceará is a state from Northeast of Brazil that has 2.57 GW of installed wind power and 1.55 GW of solar photovoltaic generation. In addition, there are 2.8 GW of wind power contracted, under construction or planning to start a few months. There are about 64.9 GW planned for offshore wind farms running to obtaining an environmental license. Ongoing solar energy projects record an increase of 16.73 GW that are in the construction phase. With this infrastructure, Ceará emerges as a promising producer of green hydrogen H2V, benefiting from both the availability of renewable energy and its favorable geographic position to establish maritime routes with potential customers, especially in the United States and Europe. In this way, an optimization model based on Mixed Integer Linear Programming is proposed to determine the optimal allocation of energy resources, considering grid-connected solar photovoltaic generation, H2V production by water electrolysis and energy storage. The objective is to maximize energy efficiency, taking into account market values and process variables, to decide producing H2V or selling energy.

ABSTRACT. Utilities are constantly seeking strategies to reduce electrical energy losses, technical and non-technical. Technical losses are intrinsic to the network operation, and non-technical losses are all the remaining losses. Several methods focus on mitigating non-technical losses, but most of them are costly or ineffective. This paper proposes a robust and efficient methodology to detect energy theft based on the assignment of the coordinates of customer units to the respective energy meters registered at the distribution utility. Two datasets are used to locate the centroid of the lots (polygons) in a city, representing buildings detected through artificial intelligence in orthoimages. The resulting lots are then associated with utility energy meters. Lots left with no associated meter are marked as potentially illegal consumption. The method is validated with real and updated data (from 2022) and results indicate that it can effectively detect possible energy theft locations, increasing the effectiveness of utility inspections.

ABSTRACT. This article addresses the investigation of alternative methods for evaluating Potential Induced Degradation (PID) in photovoltaic (PV) modules. Although PV modules are widely used in electricity generation, they are susceptible to various failure mechanisms, with PID being a notable one. Traditionally, PID detection is performed through electroluminescence analysis in a laboratory, involving the relocation of panels and additional costs. The identified methods aim to enable field evaluation, reducing both the costs involved and the losses in energy generation. This approach not only simplifies the detection process but also allows for a more prompt intervention to mitigate the detrimental effects of PID on PV systems.

ABSTRACT. The increasing use of nonlinear loads in distribution networks directly impacts the levels of harmonic distortion in electrical systems. Concurrently, the high cost of power quality meters presents challenges in identifying and reducing sources of harmonic pollution. In this context, a new approach is proposed to estimate the harmonic state and power flow, based on the Jaya algorithm, known for its simplicity of adjustment. This methodology is implemented and applied to the IEEE 14-bus system, and the results are compared with those obtained by the methodology based on the Evolutionary Strategies algorithm, which has the disadvantage of requiring a series of parameters. The simulation results using Jaya algorithm has a lower average error and computational effort using fewer input parameters when compared to the Evolutionary Strategies algorithm.

ABSTRACT. O mundo está cada vez mais voltado para fontes de energia sustentáveis, como a energia eólica, que tem ganhado muito destaque. Este trabalho se propõe a estudar maneiras de modelar e diagnosticar a saúde do gerador de Indução Duplamente Alimentado (Doubly Fed Induction Generator, em inglês ou DFIG), fundamental nos aerogeradores. A abordagem de manutenção preventiva baseada na condição (CBM) visa aprimorar a disponibilidade geral dos aerogeradores, aumentando tanto a disponibilidade quanto a segurança elétrica para os consumidores. Os resultados iniciais sugerem que a aplicação de técnicas de CBM no DFIG pode trazer benefícios significativos em termos de desempenho e confiabilidade.

ABSTRACT. Computer vision is an area that has been growing continuously. With the advance of technologies with a first-person view, new development opportunities have emerged inside the area. Mixed reality promotes virtual environments with objects from the physical world shown in real time. For that, it's necessary to be concerned with the immersion of the user in this simulated environment, increasingly seeking to bring it closer to a possible desired reality. This project proposes the development of image processing in order to perform the segmentation of images to identify what is foreground and background in order to facilitate the union of virtual and real images. Thus, the present work will obtain real images of the user using the off-road truck simulator CAT793F, through a camera, to be able to perform the segmentation of such images with artificial intelligence techniques, such as convolutional neural networks. The neural network architectures ``U-net'' and ``DeepLabV3+'' are applied to perform the segmentation. As a result, metrics with about 90\% accuracy and thus determine a better model.

ABSTRACT. In this paper, we studied the application of deep learning and image segmentation techniques for crack detection in civil infrastructure. We investigated the effectiveness of some deep learning models, such as Inception, ResNet, MobileNet, VGG, and U-Net, in detecting cracks on civil infrastructure surfaces. Additionally, we implemented two segmentation models, U-Net and SAM, to enhance the precision of crack extraction from images. Through simulations and comparative analysis, we evaluated the performance of the models in accurately identifying and delineating cracks in civil infrastructure. The results demonstrate the efcacy of the proposed approach in achieving accurate crack detection, which is crucial for ensuring the structural integrity and safety of civil infrastructure. The proposed model achieved an accuracy of 100% and IoU of 0.95.

ABSTRACT. As notas fiscais e outros documentos de alto valor geralmente são impressos em papel ou em formato PDFs. Assim, a análise automatizada de documentos é prejudicada por distorções na digitalização de imagens, o que destaca a importância do processamento de documentos. Este artigo aborda os desafios da automatização do processamento de imagens de documentos e propõe um modelo de segmentação de instâncias com YOLOv8, a correção de perspectiva e a remoção de fundos. Uma segunda etapa de processamento inclui a filtragem de ruídos e a detecção de orientação, utilizando o método estatístico Z-Score para melhorar a precisão na correção da inclinação. O algoritmo de detecção de orientação apresentou erro médio de 0,108 graus, já o modelo de segmentação de documentos uma precisão de 0,997. Logo, os algoritmos propostos podem ser aplicados como pré-processamento em projetos de extração automatizada de dados de notas fiscais e documentos similares.

ABSTRACT. O monitoramento de estruturas geotécnicas gera uma grande quantidade de dados em séries temporais e técnicas de aprendizado de máquina têm sido estudadas para prever e avaliar dados dos instrumentos. Entretanto, modelo baseados em aprendizado de máquina, em geral, produzem informações pontuais. Buscado entender melhor a incerteza dos modelos, a área de UQ tem ganhado cada vez mais atenção. Neste trabalho, investigamos o uso da CP em conjunto com a estimativa de sensores virtuais. O trabalho é dividido em duas etapas: a primeira envolve a estimativa de sensores virtuais por meio de técnicas de aprendizado de máquina. A segunda etapa busca compreender como a CP pode trazer maior entendimento sobre a incerteza dos modelos preditivos. Usamos a validação \textit{walk-forward} com diferentes janelas temporais para respeitar a ordem temporal dos dados e adaptar as múltiplas séries temporais para a aplicação da CP. Medimos a aderência do modelo por meio do Coeficiente de Determinação (R²) e a qualidade dos intervalos pelas métricas PICP, PINAW e CWC. Os resultados mostram que a metodologia merece ser mais investigada, e que os resultados preliminares indicam que os intervalos de predição podem ajudar na melhor interpretação e uso dos modelos preditivos.

ABSTRACT. This article addresses the challenge of sensor allocation in complex engineering systems, particularly focusing on the implications of Industry 4.0. It explores the intricacies of these systems, defined as interwoven networks of events, interactions, and uncertainties, and emphasizes the pivotal role of monitoring system health to ensure their safe and efficient operation. Drawing from the growing availability of data and advancements in machine learning, the paper delves into the critical task of sensor placement to gather comprehensive information about the system's state. The proposed methodology models a bi-objective sensor allocation problem, considering both the information gained through sensor allocation and the associated installation costs, aiming to optimize system health monitoring while considering various sensor trade-offs. This work presents a framework for addressing this challenge, leveraging known probabilities of subsystem failures, and employing an evolutionary optimization algorithm, NSGA-II, to identify Pareto-optimal solutions for effective sensor deployment in complex systems.

ABSTRACT. Este trabalho apresenta uma análise experimental do desempenho do sistema de detecção de ervas daninhas que equipa um robô de agricultura em diferentes cenários e condições de operação. O sistema é baseado em visão computacional, processamento em nuvem e Internet das Coisas (IoT). Por meio de um aplicativo on-line na Web, um gêmeo digital coordena tarefas como semeadura, controle de ervas daninhas e irrigação em um canteiro real de cultivo de hortaliças onde o robô físico opera. A fim de avaliar o desempenho do sistema de detecção de ervas daninhas, o robô foi testado experimentalmente em dois cenários diferentes, sendo um mais conservador e outro com um grau de dificuldade maior pois foram adicionados ao cenário objetos estranhos que dificultam a detecção de ervas daninhas. Em cada um dos cenários, foram realizados experimentos em três condições diferentes de luminosidade. A partir dos resultados apresentados é possível avaliar em quais situações o robô apresenta melhor desempenho na detecção de ervas daninhas.

ABSTRACT. Este estudo explora técnicas de aprendizado de máquina para prever o consumo de gás no processo de pelotização de minério de ferro. Usamos um conjunto de dados coletados ao longo de 90 dias em uma planta industrial de pelotização, com 46 variáveis de parâmetros operacionais. Nossa abordagem metodológica transforma dados multivariados de séries temporais em um formato tabular usando técnica de janelas deslizantes. Nosso objetivo principal é determinar a melhor sequência para aplicar a seleção de características - antes ou depois do método da janela deslizante. Empregamos três métodos de seleção de características: Correlação de Pearson, AdaBoost e Floresta Aleatória, e os modelos de regressão avaliados incluem AdaBoost, Floresta Aleatória e Perceptron multicamadas (MLP), que foram avaliados usando a métrica de raiz do erro quadrático médio (Root Mean Square Error, RMSE). Os resultados baseados em RMSE e tempo de treinamento indicam que a aplicação da janela deslizante seguida da seleção de características é a melhor ordem. Nesta abordagem, o melhor resultado no estudo de caso obteve um RMSE de 0,39 com seleção via Floresta Aleatória seguida de MLP.

ABSTRACT. Em geral, o crescimento descontrolado de bancos de macrófitas é um grande problema em reservatórios utilizados para a produção de eletricidade, afetando a eficiência operacional, a qualidade da água e a saúde ecológica. Portanto, estratégias de gerenciamento eficazes, como remoção mecânica, tratamentos com herbicidas e métodos de controle biológico, são frequentemente necessárias para mitigar esses problemas e manter a funcionalidade das instalações de geração de energia. No entanto, essas estratégias exigem o monitoramento constante do crescimento desse tipo de vegetação; Nesse contexto, e graças à disponibilidade de novas tecnologias de sensoriamento remoto que visam mapear o mundo inteiro, usando múltiplas bandas espectrais, tem havido um interesse em abordar o problema da segmentação da vegetação aquática por meio de modelos de aprendizado de máquina ou do uso de índices espectrais. Este trabalho visa uma segmentação mais generalizada por meio do consumo de bandas espectrais e índices espectrais, tornando-os informações primárias para o treinamento de modelos de aprendizado profundo atingindo atingindo valores nas métricas da acurácia e no IoU de 98% e 59% respectivamente para nosso melhor cenário.

ABSTRACT. No processo de produção de placas de aço no lingotamento contínuo, a fabricação de produtos fora dos limites especificados de comprimento é um problema que pode ocasionar transtornos operacionais. A aferição das dimensões produzidas como o comprimento da placa é fundamental para garantir o controle da qualidade e minimizar os impactos na produção. O uso da imagem para medição de dimensões é uma solução comum, contudo, essa aplicação em ambientes industriais com objetos de alta temperatura que exigem elevada precisão é uma tarefa difícil. Nesse sentido, esse trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema, baseado em visão computacional, responsável pela medição automática do comprimento das placas de aço produzidas em uma planta de lingotamento contínuo. O software desenvolvido realiza o processamento em poucos segundos e fornece a informação da medição do comprimento da placa produzida para os operadores de campo. Os ensaios realizados apresentaram resultados com erro absoluto médio percentual de 0.23%, mostrando viabilidade técnica da aplicação.

ABSTRACT. Diante do crescimento da demanda de energia elétrica e da necessidade da expansão da matriz, através da inserção de novas fontes, como energias renováveis e seu armazenamento, compreender o comportamento da demanda de energia elétrica e as variáveis que a influenciam, o planejamento e a operação do sistema isolado da ilha de Fernando de Noronha. Além disso, há necessidade de realizar previsões para garantir a operação segura e adequada ao sistema. Dessa forma, os objetivos deste estudo foram conhecer e extrair informações úteis da série temporal de demanda de energia, bem como construir modelos de aprendizagem de máquinas para previsão da demanda de curto prazo. O trabalho foi desenvolvido em quatro etapas: 1) Análise exploratória da série de dados de três anos da demanda de energia em escala horária, onde foram estudadas as suas estatísticas e aplicado o feature engineering para avaliação de variáveis exógenas; 2) Construção dos modelos preditivos Long Short-Term Memory (LSTM) e Multilayer Perceptron (MLP), que servirá como benchmark para comparação; 3) Treinamento e validação dos modelos para definição dos hiperparâmetros; 4) Cálculo das métricas e comparação dos modelos e erros. Foi possível identificar características interessantes da demanda de energia, tais como a sua tendência e sazonalidade, a pouca correlação climática e os principais fatores que influenciam o seu comportamento. Além disso, o modelo LSTM superou o MLP em até 37% com a métrica MAPE de até 2,26% entre os períodos de previsão.

ABSTRACT. A erosão do solo é considerada um dos grandes riscos naturais por afetar diferentes aspectos econômicos em nível mundial, gerando danos especialmente no setor civil e elétrico. Os custos elevados na manutenção de infraestruturas afetadas por esse tipo de fenômeno, bem como o bloqueio de execução de diferentes tarefas em áreas afetadas pelo surgimento desses artefatos são amplamente documentados na literatura. Nesse sentido, é fundamental identificar e monitorar o aparecimento de erosões em grande escala para minimizar perdas econômicas. Recentemente, observa-se o surgimento de uma gama de trabalhos que empregam o uso de redes neurais convolucionais (CNNs) e imagens satélites para o monitoramento de diferentes instâncias na terra. No entanto, a literatura ainda carece de trabalhos que fazem uma comparação mais aprofundada de diferentes arquiteturas de CNNs na detecção de erosão e solo exposto em imagens satelitais. Nesta perspectiva, este trabalho tem como objetivo avaliar e comparar o desempenho de quatro arquiteturas de segmentação semântica baseadas em CNNs: U-Net, Mask RCNN, RED-CNN e Googlenet. Os resultados experimentais realizados no conjunto de dados de referência mostram que os modelos U-Net e Mask RCNN alcançaram os melhores resultados, com valores de acurácia de 98% e 92% respectivamente. Na métrica IoU, estes modelos obtiveram os valores mais elevados com um valor médio de 44%.

ABSTRACT. This study is justified by the need to precisely adjust controllers in skin-pass mills to ensure the quality of steel sheets, given the complexities of the rolling process. Traditional models fail to incorporate the historical wear of the mills, thus data-driven modeling is proposed as a viable approach to accurately represent these conditions and optimize production quality. The aim is to optimize the architectures of Artificial Neural Networks (ANNs) using the Generalized Extremal Optimization (GEO) algorithm, which stands out for its ability to adjust network architectures with a single free variable, simplifying configuration and enhancing computational efficiency. The methodology involved using the GEO algorithm to balance error minimization and computational cost, suitable for implementations in Programmable Logic Controllers (PLCs) with limited resources. As a significant result, the optimized ANN architecture achieved a Mean Relative Squared Error (MRSE) of 0.8418%, demonstrating an efficient solution given the application's constraints.

ABSTRACT. Solar photovoltaic (PV) energy has emerged as a key renewable energy source, driving the global transition to a sustainable energy future. However, conventional PV systems face challenges due to the increase in panel temperature during operation, resulting in efficiency losses over time. A promising approach to mitigate these challenges is the adoption of photovoltaic-thermal (PV/T) systems, which integrate thermal collectors to harness the residual heat generated by solar panels. This article proposes a methodology for the efficient sizing of residential PV/T systems, considering both electrical and thermal aspects. The methodology aims to fill an existing gap in the field, offering a comprehensive framework for proper sizing of these systems, thus contributing to a more sustainable energy future.

ABSTRACT. Dada a expansão da matriz eólica no Sistema Interligado Nacional, nos últimos anos, são necessários estudos sistêmicos para segurança operacional do sistema para conexão de novos empreendimentos. O presente artigo apresenta um estudo de caso de energização de um segundo transformador em uma barra do sistema, na situação de um transformador já em operação, ora com geração mínima, ora máxima. Essa análise se dá a partir de uma modelagem computacional no software ATP (Alternative Transients Program), seguindo as diretrizes dos procedimentos de rede do Operador Nacional do Sistema Elétrico. São observadas as grandezas de sobretensão, sobrecorrente, e a especificação dos para-raios para as subestações próximas do transformador energizado

ABSTRACT. O aumento da demanda por energia elétrica, aliado ao crescimento da geração distribuída, apresenta desafios na gestão das redes de distribuição. A flutuação na geração de fontes renováveis e a variação na demanda exigem soluções eficazes, como a integração de Sistemas de Armazenamento de Energia por Bateria (BESS). A metodologia proposta, implementada em AMPL, visa minimizar perdas e melhorar o perfil de tensão, considerando as restrições operacionais da rede e do BESS. A função multiobjetivo proposta pondera as perdas de energia e o desvio de tensão ao longo do tempo de uma semana, dividido em intervalos de uma hora. Os testes realizados em um sistema de distribuição de 69 barras, com a inserção das fontes renováveis, demonstraram resultados promissores. A operação semanal do BESS proporcionou uma redução significativa nas perdas de energia em comparação com a operação diária. Além disso, a capacidade do BESS de fornecer potência reativa contribuiu para melhorar o perfil de tensão.

ABSTRACT. Neste artigo é apresentada a implementação computacional de um modelo de Célula a Combustível de Membrana de Troca de Prótons (PEMFC) no software PowerFactory DigSILENT, usando a linguagem DSL (DigSILENT Simulation Language). Foram utilizados como base valores experimentais de uma célula a combustível NEXA 1200W, que opera com tensão na faixa de 26 a 43V e corrente nominal de 46A. Foi implementado o modelo dinâmico da célula a combustível e os controles de potência e frequência. Para validar o modelo da célula a combustível, foram realizados testes variando a corrente e a temperatura da célula, a fim de obter a tensão terminal, sendo então obtida a potência de saída da célula. Foi considerada uma variação de 5 a 25A nas formas de onda de degrau e triangular e a temperatura foi variada de 25°C a 47°C. Os resultados obtidos foram comparados com os obtidos de forma experimental por outros autores. Por fim, o modelo da PEMFC foi conectada em um sistema elétrico para testar o desempenho no controle de frequência.

ABSTRACT. This study evaluates the theoretical potential of tidal energy generation in the Boqueirão Channel, located in the São Marcos Bay, Maranhão, Brazil, using an array of diffuser-augmented turbine in an area of 1.5 km2. The site is recognized for its intense tidal current variation and significant energy potential. The turbine park configuration was defined based on a simplified model, inspired by the actuator disc theory for turbine blades and analyzing the length of the generated turbulence wake. The study examines the energy impact in three different scenarios: without lateral spacing between the turbines, with lateral spacing of 1D (one turbine diameter in meters), and 1.5D (one and a half turbine diameter in meters), all maintaining a longitudinal spacing of 15D (fifteen turbine diameters in meters).

ABSTRACT. Os veículos elétricos emergem como uma alternativa eficaz aos veículos à combustão interna, marcando uma transição na frota global de veículos, onde as emissões de gases do efeito estufa são reduzidas e avança-se em direção a um transporte mais sustentável. Além disso, apresentam uma elevada eficiência em comparação aos veículos à combustão interna. Por outro lado, os veículos elétricos representam cargas elétricas adicionais para as redes elétricas de distribuição convencionais, que não foram projetadas para suportar essa carga adicional. Assim, considerando a crescente aquisição de carros elétricos, é de extrema importância o desenvolvimento de ferramentas que possam estimar as zonas da cidade onde há maior possibilidade de aquisição desses veículos. Nesse contexto, neste estudo estima-se o número de veículos elétricos por áreas via análise espacial de dados geográficos e processo hierárquico analítico. Os resultados deste estudo são vitais como ferramenta de auxílio à tomada de decisão para que as distribuidoras de energia possam reforçar à rede de distribuição a partir de áreas prioritárias onde há maior carregamento de veículos elétricos.

ABSTRACT. Este artigo investiga os problemas de redução de ordem de modelo e filtragem de ordem reduzida para sistemas lineares positivos contínuos e discretos no tempo, utilizando a norma H-infinito em faixas de frequência como critério de desempenho. Ambos os problemas são formulados em termos de desigualdades matriciais bilineares, empregando variáveis de folga adicionais derivadas da aplicação do lema de Finsler, as quais apresentam a matriz dinâmica de malha fechada isolada das demais variáveis. Uma solução baseada em desigualdades matriciais lineares é proposta por meio de um algoritmo iterativo, explorando relaxações e um procedimento sistemático de inicialização. Uma vantagem sobre os métodos existentes é um tratamento menos conservador das restrições de positividade, juntamente com a ausência da necessidade de fornecer modelos reduzidos (ou filtros) iniciais para o algoritmo. Exemplos numéricos e comparações com técnicas da literatura são fornecidos para ilustrar os resultados.

ABSTRACT. Neste trabalho, consideramos o problema de filtragem H∞ para sistemas com saltos semimarkovianos com distribuições do tipo fase com observação parcial do modo de operação. Através de uma nova técnica de parametrização, apresentamos condições para o projeto de filtros de ordem completa H∞ em termos de desigualdades matriciais lineares de modo que a estrutura do filtro comute de acordo com observações do tipo cluster. A partir dessas condições, ́e possível a síntese de filtros robustos em relação a incertezas politópicas na planta. Para ilustrar o resultado, apresentamos uma aplicação acadêmica considerando a estimação de sistemas submetidos a falhas.

ABSTRACT. Neste artigo foi aplicado um controlador por modo deslizante adaptativo para o rastreamento de trajetórias de uma embarcação de superfície. O controle por modo deslizante é insensível a incertezas paramétricas e perturbações. Entretanto, a amplitude do sinal de controle é usualmente superestimada, o que pode desperdiçar energia e acentuar efeitos indesejáveis do "chattering", usuais em sistemas com modos deslizantes. A adaptação da amplitude do sinal de controle é desenvolvida tendo-se em vista reduzí-la. Esta foi realizada a partir da estimação das perturbações, que incluem efeitos ambientais e resíduos causados pelas imperfeições da linearização por realimentação da dinâmica da embarcação. A estimação das perturbações na embarcação também permitirá modelá-las. São apresentados resultados de experimentos com uma pequena embarcação sujeita a perturbações geradas numa piscina. A posição e a orientação do barco foram medidas por um sistema de captura de imagens de precisão.

ABSTRACT. O presente artigo apresenta o projeto de um controlador extremal baseado em modos deslizantes e busca cíclica para otimização em tempo real de sistemas dinâmicos multivariáveis não-lineares. Esses sistemas são de grau relativo arbitrário, compensado pela técnica de escalonamento temporal. A abordagem resultante garante uma convergência global da saída do sistema para uma pequena vizinhança do ponto ótimo. Para corroborar com os resultados teóricos, são apresentadas simulações numéricas considerando um sistema de duas entradas e uma saída, que rapidamente converge para os parâmetros ótimos da função objetivo.

ABSTRACT. The ball and plate system serves as a popular nonlinear benchmark system in control engineering. In this paper, a robust flatness-based nonlinear control strategy combined with an integral action is proposed to address the trajectory tracking problem for a ball and beam system, considering the influence of unknown external input disturbances and parametric uncertainty. The main idea is to design a control law for the system linearized around the nominal trajectories to guarantee asymptotic convergence of trajectory tracking error to zero. The efficiency and robustness of the proposed control scheme are demonstrated through numerical simulations for different output references.

ABSTRACT. Este artigo apresenta uma aplicação de controle robusto em um sistema Ball on Plate, cujo propósito consiste em equilibrar uma esfera em um plano inclinável. Para isso, o controlador busca minimizar a norma H-infinito e garantir a estabilidade na presença de saturação no sinal de controle. A abordagem utilizada consiste na utilização de LMIs para a síntese do controlador, misturando o já conhecido Bounded-Real Lemma com uma condição para estabilidade na presença de saturação da entrada. O filtro de Kalman é utilizado para estimar o estado não mensurável do sistema e filtrar a saída de forma a reduzir o ruído de medição proveniente do sensor. O controlador e o filtro são implementados em uma planta real utilizando um microcontrolador ESP32. Para a construção do sistema foi utilizada uma tela de toque resistiva, a fim de medir a posição da esfera no plano, e dois servomotores responsáveis por inclinar o plano nas duas direções. Os resultados apresentados ilustram a eficiência de controladores robustos em estabilizar plantas reais mesmo na presença de distúrbios e a capacidade do filtro de melhorar a qualidade de medição além de estimar estados não mensuráveis.

ABSTRACT. Os avanços tecnológicos recentes impulsionaram diversos trabalhos na área de controle quântico. No âmbito dessa linha de pesquisa, o presente artigo trata do problema de controle de um sistema quântico cuja dinâmica é descrita pela equação de Schrödinger, para o caso de sistemas fechados, e pela equação de Lindblad, no caso de sistemas abertos, tendo por objetivo a preperação de estados quânticos. Para esse propósito utilizou-se a estratégia de Controle Preditivo baseado em Modelo (MPC), cujas otimizações foram solucionadas por um método Quasi-Newton. Ao final, métricas de desempenho avaliam a qualidade do controle em ambos os casos.

ABSTRACT. Esse artigo tem como tema principal realizar o controle de motor a combustão interna (MCI), monocilíndrico de 250 cilindradas na região de marcha lenta aplicando um controlador por modos deslizantes, com incertezas de parâmetro, na entrada de ar do sistema controlado por uma válvula IAVC cujo sua atuação é por um motor de passo. Será desenvolvido a identificação da planta aplicando um sinal na entrada e verificando seu comportamento na saída do sistema para obtermos seu modelamento matemático aproximado para assim realizarmos os cálculos do controlador para simular diversas plantas e condições iniciais.

ABSTRACT. Neste trabalho, é apresentado uma abordagem de controle ótimo de horizonte finito para resolver o problema de rastreamento e, ao mesmo tempo, incorporar características de evitamento ao sistema em malha fechada. Inspirados no arcabouço de Controle Preditivo Baseado em Modelo (MPC) para rastreamento de referência, exploramos a ideia de introduzir variáveis artificiais ao problema de controle ótimo. Isso nos permite integrar capacidade de evitamento ao MPC para rastreamento de referência, sem comprometer as propriedades de factibilidade diante de referências variantes. Além disso, utilizamos essas variáveis artificiais em conjunto com funções de barreira de controle para formular restrições que garantam o evitamento de obstáculos. Por fim, um exemplo numérico é apresentado para explicitar o comportamento do controlador, garantindo o evitamento de múltiplos obstáculos dentro do espaço admissível, enquanto rastreia a referência.

ABSTRACT. Neste artigo é proposta uma nova metodologia para projeto de uma lei de controle híbrida por meio de realimentação de estados com reiniciação adaptativa de integrador. Com o objetivo de possibilitar uma melhora no seguimento de referências constantes por partes e rejeição de perturbações externas, o sistema é aumentado com a inclusão do estado da integral do erro de rastreamento, cujo valor é reiniciado quando determinada condição de salto é satisfeita. Dessa forma, como previsto pela literatura, o controlador híbrido proposto com reiniciação é capaz de melhorar o desempenho do sistema, quando comparado com o seu respectivo controlador linear. Além disso, condições de análise de estabilidade exponencial são propostas por meio de Desigualdades Matriciais Lineares (LMIs, do inglês Linear Matrix Inequalities) e o desempenho verificado a partir de simulações computacionais de um sistema de tanques acoplados, seguidas de comparação de índices típicos calculados.

ABSTRACT. Este artigo discute a importância dos experimentos práticos no processo educativo de formação de engenheiros, como empregado pelo Laboratório de Controle Digital na Universidade Federal do Piauí com plantas de temperatura, umidade, nível e velocidade. Uma inovação discutida é a adição de uma planta de levitação a ar com regulador de fluxo, que oferece uma abordagem diferenciada para problemas de controle de um novo sistema. É mencionado o uso de um regulador de fluxo inspirado em um diafragma-íris para controlar a altura do objeto em um túnel de levitação por meio da aplicação do Controle Preditivo Generalizado (GPC) para prever as saídas do sistema e controlar a altura do objeto levitado, comparando-o com um controlador PID clássico por meio de dados comparativos e estatísticos.

ABSTRACT. São propostas duas estratégias de controle robusto para solucionar um sistema não-linear: o Algoritmo Super-Twisting (STA) e o Smooth Sliding Control (SSC). O foco está na análise das propriedades de convergência e no alívio de chattering de cada método de controle. O STA é uma estratégia de controle de modo deslizante de segunda ordem, conhecida por sua robustez e convergência em tempo finito. O SSC utiliza um loop de erro de predição para gerar um sinal de controle filtrado, garantindo uma operação suave. A eficácia desses controladores é demonstrada por meio de simulações numéricas.

ABSTRACT. Time-delayed systems are present in different situations and for different reasons. Therefore, it is necessary to develop control strategies to compensate for delays. The present work proposes a tuning rule for the Smith predictor and its performance is compared with two controls, a PI-PD and a PI, all applied to an integrative system with delay. The results show better control performance with a predictor adjusted by the proposed rule both in the absence and presence of uncertainty.

ABSTRACT. Motores corrente contínua são amplamente utilizados em ambientes industriais devido às suas diversas vantagens, como alta eficiência, alto desempenho, baixo ruído, alta densidade de potência e relação torque-inércia. O controlador predominantemente utilizado no controle desses motores é o Proporcional-Integral-Derivativo (PID) em virtude de sua simplicidade, estrutura tolerante a falhas e desempenho adequado. Porém, os motores de corrente contínua apresentam variações paramétricas em função do desgaste e envelhecimento. Como os controladores PIDs só operam adequadamente apenas na vizinhança de um determinado ponto de operação para o qual foi projetado, há sempre a necessidade de uma atualização frequente dos parâmetros do controlador. Com objetivo de superar as limitações dos PIDs, este trabalho propõe um controlador com projeto simples e ajuste fino de seus parâmetros de forma intuitiva, que seja capaz de controlar a posição do eixo do rotor de um motor de corrente contínua em diversos pontos de operação apresentando a mesma dinâmica desejada pelo projetista e possuir estrutura semelhante ao controlador PD tradicional. Além da proposta do controlador, o trabalho ainda apresenta análises de estabilidade, resultados de simulação e uma discussão sobre a proposta.

ABSTRACT. Resonant controllers are required in many applications such as power electronics. Many of these controllers are designed considering that the frequency of the sinusoidal reference is fixed. However, that frequency varies in some applications. This work proposes a resonant controller based on generalized predictive control (GPC) which can be used to asymptotically track sinusoidal references whose frequency varies within a small frequency range. The control law is adaptive and depends on the reference frequency. The GPC control gain is defined as the average of the gains, defined through a GPC-based algorithm, for different reference frequencies within a small range. Simulation results show that the steady-state tracking error for the proposed approach tends to zero when the reference frequency is known. A phase-locked loop (PLL) can be used to estimate the reference frequency

ABSTRACT. O presente trabalho aplica a técnica de Reiforceiment Learning TD3 para sintonizar controladores da família PID aplicados a um sistema dinâmico não linear de uma plataforma aérea Tiltrotor bimotor com sistemas de propulsão homogêneo e não-homogêneo. A não homogeneidade se refere a situação na qual os motores de propulsão em conjunto com suas hélices não se comportam de maneira idêntica. O objetivo do projeto de controle é estabilizar a atitude do sistema e realizar o controle de altitude.

ABSTRACT. Neste artigo, foi projetado um controlador Proporcional Integral Derivativo (PID) com compensador feedforward aplicado a uma válvula borboleta eletrônica automotiva, com o intuito de apresentar um método para projeto do compensador feedforward e analisar seus efeitos em relação às não linearidades do sistema. Inicialmente, foi realizado um estudo sobre a dinâmica do sistema, visando compreender seu funcionamento e as não linearidades envolvidas. Para levantar um modelo da planta, foi aplicado um método de identificação de sistemas em malha fechada com base na resposta ao degrau, conforme referências da literatura. O modelo resultante foi validado por meio da comparação com a dinâmica do sistema real e utilizado no projeto de um controlador PID. Além disso, discute-se como foco neste trabalho a importância do controle feedforward para compensar distúrbios e efeitos não lineares do sistema e experimentos foram conduzidos a fim de se obter um modelo para representação dessas não linearidades. O modelo obtido foi aplicado como compensador feedforward em conjunto ao controlador PID. O compensador feedforward mostrou-se fundamental, proporcionando uma resposta temporal estável e minimizando os efeitos das não linearidades presentes no sistema. Em resumo, o estudo trata da modelagem do sistema, com foco nas não linearidades, e explora o controle PID em conjunto com o compensador feedforward projetado para melhorar o desempenho do controle da válvula borboleta eletrônica, especialmente considerando as não linearidades inerentes ao sistema.

ABSTRACT. Linear matrix inequalities are a powerful tool in the field of robust control for both analysis and synthesis. This work presents a new synthesis formulation for H-infinity robust state-feedback control for linear time-invariant systems, continuous time, based on linear matrix inequalities. The formulation include an additional matrix variable, which allows the Lyapunov function to be parameter-dependent, and two adjustment matrices that must be determined a priori. We propose applying a two-step iterative procedure, each step being a problem based on linear matrix inequality, for simultaneously computing the controller gain and the adjustment matrices. The proposed formulation encompasses existing formulations in the literature for specific values of the two adjustment matrices. We present a case study to evaluate the proposed formulation.

ABSTRACT. This work addresses the problem of designing dynamic output feedback controllers using data collected from the open-loop system. The new technique developed in this work utilizes input-state-output data to rewrite the system in terms of data and build a condition based on linear matrix inequalities for synthesizing the dynamic output feedback controller without the need for explicitly knowing a model for the system. In contrast to related conditions in the literature, the proposed condition is derived without using techniques such as equality constraints, iterative methods, or variable substitution. Finally, the proposed approach is evaluated in two case studies, which illustrate the effectiveness of the designed controllers in terms of asymptotic stability through closed-loop simulations.

ABSTRACT. In this work we present an approach for voltage control in systems used for the test of high voltage electrical equipments. This approach consists of tuning a Proportional-Integral-Derivative (PID) controller using the reference model adaptive control (MRAC) method. To implement a MRAC, it is necessary to know the dynamical model of the tested equipment. This model is determined using Kirchhoff's equations and Ohm's Law. The test plant's PID controller is tuned, in a closed-loop control, where the tuning mechanism optimizes the plant's output to converge to the reference model during the test. The tuning mechanism is a gradient-based method for real-time adaptation of PID controller parameters. Presented results show the proposed approach is applicable for real-time tuning of the PID controller when applied to high voltage electrical equipment testing devices.

ABSTRACT. This paper presents a study on optimization techniques for tuning industrial controllers. To this end, a multi-criteria optimization problem H∞ was formulated by analyzing the desired behavior of the closed-loop system for low, medium, and high-frequency ranges. For each criterion, constraints are specified according to stability and performance specifications of the process. To perform optimization subject to the nonlinear constraints of controller parameters, Sequential Quadratic Programming (SQP) and Genetic Algorithm (GA) methods were employed. To evaluate the controllers, simulations were conducted using a typical plant model, and metrics such as IAE, ISE, and ITAE were calculated. Finally, optimization of a controller for a temperature process was performed.

ABSTRACT. Neste trabalho é proposto um projeto de realimentação estática da saída para a D-estabilização de sistemas lineares incertos. O projeto de controle visa garantir a D-estabilização do sistema controlado em uma região circular que assegura uma taxa de decaimento pré-definida para a resposta dinâmica do sistema. Utilizando uma decomposição matricial presente na literatura, a solução do problema de D-estabilização por realimentação da saída é obtida a partir da solução por realimentação de estado. A eficiência da estratégia proposta é ilustrada através de um exemplo numérico.

ABSTRACT. This article presents a comparative study of performance indexes between two predictive control techniques in a single-tank level system with first-order plus dead-time characteristics. The first technique involves control using the Generalized Minimum Variance in State Space method, which adjusts its control based on two principal tuning parameters, while the second technique, Dynamic Matrix Control, relies on tree tuning parameters. For the mathematical modeling of the studied plant, dynamic system identification is employed using Recursive Least Squares with the ARIMAX model, and the validation of the estimated model is conducted through the Monte Carlo method.

ABSTRACT. Seeking to ensure safe and reliable operation in industrial processes, Control Performance Assessment (CPA) has been employed in control systems to ensure they operate effectively and efficiently. Traditionally, CPA has been approached using control performance indicators. However, the integration of data science and unsupervised machine learning has emerged as a promising alternative for classification tasks related to CPA. This study is a continuation of previous research, exploring the use of unsupervised machine learning for CPA classification. We utilized a database describing 30 control performance indicators in a PID control loop. The results reveal that the effectiveness of unsupervised learning technique was not as significant as the approach in the previous study. This suggests the need to investigate alternative approaches or adjust model parameters to enhance its performance in CPA classification.

ABSTRACT. A proposta deste trabalho é apresentar a comparação analítica entre estratégias de controle Proporcional e Proporcional-Integral para o controle de trajetória de quadrirrotores com respeito ao limitante do máximo atraso variável tolerável. Foram considerados o controlador proporcional com ação feedforward da referência de controle e um controlador PI de dois graus de liberdade. A principal contribuição consiste em formalizar analiticamente o impacto da ação integral com relação às margens de atraso variável. Os controladores propostos foram avaliados com auxílio de simulação baseado na ferramenta Gazebo (Ar Drone 2.0) para ilustrar potenciais benefícios e desvantagens de cada técnica.

ABSTRACT. De forma a lidar com o problema de deriva dos parâmetros no contexto de controle adaptativo de sistemas a tempo discreto, este trabalho propõe uma regularização variante no tempo para a matriz de covariância do método de mínimos quadrados recursivo com fator de esquecimento. É apresentado um conjunto de condições de síntese, baseadas em desigualdades matriciais lineares, para a lei de controle que garante que o sistema em malha fechada seja uniformemente finalmente limitado quando utilizado em conjunto com a lei de adaptação proposta. Em toda a análise, é levado em consideração o erro de aproximação, que sempre existe no contexto de aproximadores universais. Simulações computacionais são realizadas para verificar a eficiência da abordagem proposta, por meio de comparações com métodos tradicionais de mínimos quadrados recursivos.

ABSTRACT. This work deals with the feedback linearization control for the maximum power point tracking in a photovoltaic system with a buck converter. Considering a maximum power voltage-based control strategy, the P&O algorithm is used to provide the voltage reference associated with the maximum power point of the system. To track the voltage reference, a feedback linearization control is employed. As a contribution, this article performs the stability analysis of the closed-loop system for a given operating point considering the internal dynamics analysis. The effectiveness of the proposed strategy is illustrated via numerical simulations.

ABSTRACT. In this article, a methodology for the implementation of online projects of adaptive-optimal control systems in a multivariable tank level system is presented. Adaptive-optimal control approaches are explored, including the use of heuristic dynamic programming (HDP) and action-dependent heuristic dynamic programming (AD-HDP). These approaches are compared with the Schur method, which utilizes a complete model of the system. Evaluation is carried out by applying a discrete linear quadratic regulator (DLQR) in a small-scale plant representing a water supply system.

ABSTRACT. Neste artigo, é apresentado um novo método de transmissão de dados de um sistema ciber-físico para agentes externos. O método consiste na transmissão de vetores evento caracterizados pelas mudanças dos sinais de sensores e atuadores da planta. É mostrado, a partir de um exemplo, que a metodologia de transmissão abordada pode garantir a opacidade de sistemas, em comparação a transmissão de vetores I/O associados à saída dos estados do sistema. É proposto o Autômato Baseado em Mudança de Sinais, computado a partir do modelo original da planta, para simular a observação de agentes externos caso o sistema transmita vetores evento. Por fim, é proposto uma política de seleção de sinais do sistema, definindo o menor número de sinais a serem omitidos na transmissão para garantir a opacidade de estado atual do sistema.

ABSTRACT. Abstract: This paper presents a study on the implementation of an encrypted communication solution in Internet of Things (IoT) devices, implemented on low-capacity microcontrollers and the TLS (Transport Layer Security) secure communication protocol. Faced with the challenges of security in IoT, such as the lack of standards and the prioritization of connectivity over security, we propose a methodology for simplified adaptation to the use of the TLS protocol for microcontrollers. Using the ESP32 microcontroller as the evaluation device, a microcontrolled system was implemented, and a series of practical tests were performed, both in client and server modes, evaluating security parameters, latency, and increases in TLS data packet sizes. The results demonstrate that, despite the increase in latency and data packet sizes, the ESP-32 was able to successfully establish a secure connection via TLS, ensuring the confidentiality, integrity, and authenticity of exchanged information and efficiently supporting the developed application. However, as one might expect, communication is still vulnerable to denial of service (DoS) attacks in both client and server modes, since this vulnerability can only be circumvented through DoS attack mitigation strategies. We believe that this research contributes to standardizing security in IoT, utilizing the implementation of the TLS protocol for the application of robust encryption and authentication methods.

ABSTRACT. Este artigo aborda o problema de opacidade de linguagem para uma classe de sistemas a eventos discretos cujas transições ocorrem em um tempo específico contido em um intervalo de tempo conhecido após seu respectivo evento se tornar habilitado. Para tanto, é utilizada uma classe de autômatos temporizados, os chamados autômatos temporizados por intervalos (ATI), nos quais um intervalo de tempo é associado a cada evento que rotula uma transição. Em artigos anteriores foram apresentados novos procedimentos para a realização de operações com ATIs, a definição usual de opacidade com base em linguagem foi estendida para esta classe de autômatos, foram apresentadas condições necessárias e suficientes para opacidade com base em linguagem temporizada (OBLT) e um algoritmo para sua verificação foi proposto. Neste artigo, a definição existente de OBLT é expandida com o objetivo de captar mais nuances relacionadas ao modelo temporizado.

ABSTRACT. Uma propriedade relacionada à segurança de sistemas ciberfísicos é a chamada opacidade, que visa esconder informações sensíveis de um agente que consiga acesso não autorizado à rede de comunicação industrial. Assim, um sistema é dito ser opaco quando informações consideradas sigilosas são preservadas em uma situação de ataque cibernético passivo. Entretanto, em um sistema opaco, essas mesmas informações sensíveis serão escondidas de receptores legítimos, como, por exemplo, uma aplicação SCADA. Dessa forma, neste artigo, uma nova noção de utilidade, chamada de transparência baseada em propriedade (TBP), é definida. Um sistema é dito ser TBP se os receptores legítimos conseguem discernir se uma determinada propriedade é válida no sistema antes que essa propriedade se torne falsa. Um método para verificação da TBP é apresentado, e uma discussão sobre os limites entre TBP e a opacidade é feita. Além disso, um estudo de caso é apresentado para mostrar que, em alguns casos, é possível que a mesma informação seja transparente para receptores legítimos e opaca para agentes não autorizados.

ABSTRACT. A segurança cibernética tornou-se crucial em um mundo onde praticamente todas as atividades e processos estão interconectados via redes. Esta pesquisa aborda a importância da segurança cibernética, especialmente em sistemas ciberfı́sicos, onde a integração de sistemas, em diversas áreas, levanta preocupações quanto à segurança contra ataques. Mais especificamente, uma das vulnerabilidades dessas redes é sobre as informações transmitidas nesses canais de comunicação. Um intruso mal intencionado pode descobrir segredos industriais através das informações transmitidas. Por isso é importante garantir a confidencialidade da informação secreta transmitida. Nesse contexto, a modelagem por sistemas a eventos discretos (SED) tem sido uma abordagem eficaz para representar esses sistemas ciberfı́sicos. O artigo propõe o desenvolvimento de uma modificação da propriedade de confidencialidade, definida na literatura, para k-confidencialidade, em que a confidencialidade será garantida apenas para k observações do atacante. Embora isso seja uma limitação da definição original de confidencialidade, com essa estratégia é possı́vel assegurar algoritmicamente que a k-confidecialidade do sistema seja assegurada ao criar um sistema de criptografia, assim evitando as limitações impostas sobre sequencias secretas conforme originalmente proposto.

ABSTRACT. This article will present the development of a low-cost CNC milling machine for manufacturing dental prostheses. In this study it was proposed the development of a CNC milling machine using parts made on a 3D printer, through the study of various printing parameters to deliver resistant and durable parts, reducing their final production cost. The implementation of the CAD-CAM flow in dentistry brings precision and increased production to laboratories and clinics, thus delivering prostheses with greater quality and durability. Unfortunately, the high cost still impacts its implementation and part of the population that requires prostheses is unable to obtain the benefit of good restorations, both aesthetically and functionally. With this research, engineers and technicians can built their own machine and focus on improvements, reduction of development costs and teaching in the areas of mechatronic and dental engineering. Also, with this research it is possible to inspire the dissemination of knowledge of milling technology applied to the manufacture of high-precision prostheses. Over time, this technology could be more accessible to dental laboratories and clinics, people will receive more dental prosthetics made with the benefits of CAD-CAM technology. The results of this study shows that it is feasible to develop this technology with low production costs and open-source, making it accessible to the community.

ABSTRACT. A sincronia entre os dispositivos de um sistema de aquisição de sinais é essencial para análises espectrais usando a Transformada Discreta de Fourier (TDF). Em casos que lidam com sinais periódicos, a amostragem incoerente resulta em um deslocamento da frequência de interesse, fazendo com que o bin dessa frequência não corresponda à frequência real e, assim, surgindo vazamento espectral. Esse problema é especialmente relevante na detecção de respostas evocadas no sinal de eletroencefalograma (EEG) quando não há sincronismo entre a geração do sinal de estímulo e a aquisição do EEG. Este trabalho propõe o uso da magnitude quadrática da coerência como método para ajustar a frequência de estimulação auditiva em um sistema de audiometria, garantindo a sincronização entre a placa geradora de áudio e o eletroencefalógrafo. O método proposto foi testado com sinais sintéticos e depois usado no ajuste de um sistema real. Os resultados mostraram que o fator de correção encontrado foi eficaz na detecção da resposta evocada auditiva, demonstrando a efetiva sincronização do sistema após o ajuste de frequência.

ABSTRACT. Este artigo apresenta o desenvolvimento de um sistema de monitoramento remoto de sinais biomédicos, como eletrocardiograma (ECG) e oxigenação sanguínea, por meio da tecnologia {Internet of Things} (IoT). O objetivo é auxiliar na supervisão clínica de pacientes com doenças cardíacas e respiratórias, permitindo a identificação precoce de condições adversas. O sistema consiste em um protótipo que captura os sinais biomédicos por sensores conectados ao paciente, transmitindo-os remotamente para um aplicativo móvel de registro e visualização em tempo real. A integração da telemedicina e automação proporciona maior comodidade para médicos e pacientes, permitindo supervisão contínua e intervenção médica à distância. A eficiência do sistema foi comprovada na captação, transmissão e classificação dos dados, oferecendo análises abrangentes e detecção de anormalidades.

ABSTRACT. Este estudo explora a relação entre a tensão de saída de um circuito de fonte chaveada de alta tensão, entre 20~kV e 60~kV, e a energia dos fótons de raios X, destacando o desenvolvimento de instrumentos e técnicas para medir e ajustar essa tensão. O estudo incorpora uma bancada de teste equipada com um sistema de blindagem de radiação e alta tensão, um divisor de tensão para medição de pulsos de alta tensão e um detector de raios X unifilar a gás. Através de simulações e experimentos, foi estabelecida uma relação linear entre a tensão de saída e o ciclo de trabalho do MOSFET, com erro de aproximadamente 7%. Além disso, confirmou-se a dependência da energia dos fótons na tensão ajustada com um erro de 2%. Esses resultados evidenciam que o equipamento desenvolvido é versátil, capaz de ajustar a energia dos fótons, tornando-o adequado principalmente para o ajuste de contraste em imagens de raios X.

ABSTRACT. No contexto da reabilitação motora, a gameterapia emerge como uma abordagem promissora que integra elementos de jogos e desafios para aumentar o engajamento e o entretenimento durante o tratamento. Utilizando informações como a posição dos membros e a atividade muscular do paciente, os jogos adaptam dinamicamente suas interações com base nos dados dos sensores. Essa abordagem permite que movimentos e ativações musculares, normalmente involuntários no dia-a-dia, se tornem intencionais durante a terapia, facilitando tanto o tratamento quanto a avaliação do progresso do paciente.

Neste trabalho propõe-se o desenvolvimento de um sistema utilizando microcontroladores distribuídos juntamente com um conjunto de sensores inerciais, integrados através de um protocolo de comunicação sem fio (ESPNOW) para comunicação entre clientes e servidos. Os resultados abordam desde a aquisição de dados, os processos de filtragem e metodologias de comunicação sem fio, destacando os benefícios dessa tecnologia para a prática clínica e a pesquisa em reabilitação motora.

ABSTRACT. Este artigo apresenta uma abordagem para resolver o problema de fluxo de carga (PFC) em sistemas elétricos de potência de grande-porte, adequada para situações em que o sistema é mal-condicionado numericamente. O problema consiste na aplicação de um processo de condicionamento na iteração inicial do PFC para então resolvê-lo. A investigação utiliza uma técnica baseada na regularização de Tikhonov para a etapa de condicionamento. Portanto, a regularização é aplicada à matriz jacobiana para a primeira iteração. Através de análise comparativa envolvendo o método de Newton-Raphson (NR), técnicas alternativas de perturbação e o método Heun-King Werner (HKW), o estudo destaca a eficácia da etapa de condicionamento para convergência, particularmente nos casos em que os métodos NR e HKW não conseguem convergir sem essa etapa. A eficácia da técnica proposta é demonstrada através de simulações realizadas em cinco modelos de sistemas elétricos de potência de grande-porte e mal-condicionados.

ABSTRACT. Nesse trabalho apresenta-se uma proposta para programação otimizada de tarefas de manutenção em redes de distribuição de energia elétrica utilizando uma formulação multi-objetivo, binária, linear, que considera restrições de limitações de recursos. A proposta contempla um horizonte de planejamento de um ano sendo resolvidos usando uma técnica de otimização clássica pseudo-dinâmica. O objetivo da técnica é obter propostas de planos de manutenção otimizada com limitação de recursos financeiro, melhorando a confiabilidade do sistema ao longo do período de análise. Os resultados apresentados são consistentes, fornecendo um conjunto de soluções não dominadas, que refletem o comportamento esperado de planos de manutenções otimizados de acordo com as restrições e aplicação de recursos disponíveis.

ABSTRACT. A avaliação da confiabilidade de sistemas elétricos fornece um diagnóstico dos riscos associados ao não atendimento dos consumidores, expresso por meio de índices probabilísticos. Na avaliação de sistemas compostos de geração e transmissão, pode ser necessário um esforço computacional significativo, que se deve principalmente à etapa de análise estática dos estados operativos gerados pela simulação. Esta etapa envolve a solução de múltiplos fluxos de potência com otimização de medidas corretivas visando atender aos limites operativos. Para mitigar o custo computacional desta etapa e tornar todo o processo de avaliação da confiabilidade mais eficiente, utiliza-se um modelo linearizado com inclusão de perdas ôhmicas a partir de um despacho base devidamente ajustado. Nesse contexto, este trabalho estuda o impacto de diferentes metodologias para definição do despacho base. As metodologias, incorporadas a uma simulação Monte Carlo quasi-sequencial, são avaliadas por uma versão modificada do sistema IEEE Reliability Test System - 1996, que apresenta participação de fontes renováveis intermitentes e falhas compostas afeitas à realidade de sistemas interligados modernos.

ABSTRACT. This work presents the implementation of a protection and control system for an industrial substation, in accordance with the IEC-61850 Standard. The main objective was to highlight the benefits of digitalizing the substation through of a case study, emphasizing the differences in infrastructure, in its application and in the performance of the process, considering two scenarios. The bench tests consisted of verifying the interoperability performance of the equipment, with and without the use of the IEC-61850 standard. A test set and two digital relays from different manufacturers were used, and the time responses obtained for the TRIP signal of 50BF circuit breaker failure protection were compared, before and after the digitalization of the substation. The simulation results revealed a satisfactory performance of the protection function, allowing to demonstrate the effective performance of the protection and control system as established by the IEC-61850 standard, ensuring interoperability between the protection devices and their more compact infrastructure.

ABSTRACT. O setor elétrico passa por mudanças significativas na integração de usinas renováveis e na digitalização do sistema. Apesar de ocorrerem simultaneamente, essas transformações não estão completamente interligadas. A aplicação de sistemas digitais em usinas, independentemente do porte, ainda não foi explorada em detalhes na literatura, limitando as soluções potenciais. Este estudo visa apresentar um modelo de inversores inteligente, incluindo suas aplicações e funcionalidades e apresentando um teste de bancada.

ABSTRACT. O envelhecimento dos Transformadores de Potência (TPs) é um efeito natural de sua operação, principalmente pela degradação do isolamento causada por aquecimento e esforços mecânicos. Além disso, os TPs estão sujeitos a curtos-circuitos e sobretensões, que aumentam a solicitação dielétrica dos materiais isolantes. Descargas Parciais (DPs) estão diretamente ligadas à degradação do isolamento dos enrolamentos, podendo evoluir para curtos-circuitos entre espiras (CEE). Este estudo propõe um sistema de monitoramento e diagnóstico baseado em medições periódicas de DPs e CEE para inferir o estado operativo de transformadores a seco. A metodologia envolve o uso de algoritmos de Aprendizado de Máquina para correlacionar esses eventos e prever possíveis falhas. Uma escala hipotética de níveis de degradação do sistema de isolamento é proposta para alocar o estado operativo do TP, fundamentando o sistema de suporte à decisão. O protótipo do sistema é validado em ambiente industrial relevante, indicando que a integração de métodos de detecção online de DPs e CEE com técnicas de inteligência artificial mostra-se promissora para o monitoramento contínuo da condição dos transformadores.

ABSTRACT. A previsão do consumo de gás natural assume uma importância crucial no planejamento de curto e longo prazo das empresas distribuidoras. Antecipar o volume de gás a ser distribuído não apenas viabiliza investimentos futuros em infraestrutura e políticas de gestão desse recurso, mas também evita possíveis perdas econômicas. Apesar da relevância do gás natural na matriz energética brasileira, sobretudo para o setor industrial, essa importância não se reflete devidamente nas pesquisas da área, gerando uma lacuna nos estudos publicados, especialmente no que diz respeito às previsões de curto prazo. Nesse contexto, o objetivo deste trabalho foi realizar um estudo de previsão diária, com horizontes de 1, 4 e 7 passos à frente, para três Estações de Recebimento de gás natural específicas. Para tanto, foi apresentado o tratamento aplicado nas séries temporais de cada ponto de entrega, seguido da avaliação de modelos clássicos, de aprendizado de máquina e de aprendizado profundo. Os resultados obtidos evidenciam que a previsão do consumo de gás natural por Estações de Recebimento não é uma tarefa trivial e que os modelos de aprendizado de máquina não superaram os métodos clássicos de previsão.

ABSTRACT. Non-technical losses are related to energy theft, default, and pricing errors in electrical energy distribution systems (SDEE). With technological advancement dedicated to SDEE using smart meters, it has become possible to detect and locate non-technical losses. In this context, this paper aims to develop a second-order conic programming mathematical model to solve the problem of detecting and locating non-technical losses in medium and low voltage SDEE. The proposed model is based on measurements of voltage magnitude, active and reactive power obtained through smart meters connected to the SDEE. The proposed model was written in the algebraic modeling language AMPL and solved using the commercial solver CPLEX. With an optimization model, it is possible to analyze the relationships between measured quantities and identify non-standard cases. Different studies were carried out on 34 and 135 node systems to evaluate the performance of the proposed mathematical model. The results show the efficiency, scalability, and sensitivity of the proposed methodology for detecting and locating non-technical losses.

ABSTRACT. O crescimento urbano acelerado apresenta desafios para uma gestão eficiente das cidades, exigindo a implementação de princípios sustentáveis. Neste cenário, o setor elétrico enfrenta mudanças significativas com a introdução de novas tecnologias, com destaque para a Inteligência Artificial (IA) e o Aprendizado Profundo (Deep Learning - DL), que são especialmente aplicados ao sensoriamento remoto urbano. Este estudo investiga o crescimento urbano de um estado brasileiro usando segmentação semântica baseada em Redes Neurais Convolucionais (CNNs) em imagens de satélite. Duas arquiteturas CNN, LinkNet34 e DLinkNet34, foram treinadas com imagens RGB de satélites do Google Earth, abrangendo diversidade geográfica e ambiental. Ambos os modelos mostraram desempenho semelhante, com a LinkNet34 ligeiramente superior com acurácia de 0.8457. A análise da segmentação foi correlacionada com dados da infraestrutura elétrica da Base de Dados Geográfica da Distribuidora (BDGD), com o objetivo de oferecer insights para o desenvolvimento urbano sustentável.

ABSTRACT. This paper proposes a methodology for intelligent pruning management in electric power distribution networks. This methodology is based on a multi-criteria decision-making aid tool, whose attributes are defined based on several indices of practical interest, ranging from reliability indicators to specific information on vegetation throughout the distribution network. The proposed decision tool is characterized by the S-OWA ordering operator, used to aggregate information on the attributes considered and make a decision. The results obtained for different scenarios show the effectiveness of the tool in prioritizing tree pruning, thus suggesting its potential for use by energy distribution companies.

ABSTRACT. Este artigo descreve o desenvolvimento de uma máquina de Controle Numérico Computadorizado (CNC), cuja função principal é a usinagem em blocos de espuma flexível, visando realizar a manufatura de encostos anatômicos e personalizados para atender, sobretudo, pessoas com Paralisia Cerebral (PC) que necessitam de estabilização e adequação postural. Nesse âmbito, a personalização de Tecnologias Assistivas é um fator crucial que causa impacto direto na vida de pessoas com deficiência (PcD), resultando em grandes filas de espera e uma oferta limitada por parte dos centros especializados como a Rede de Reabilitação Lucy Montoro, AACD e a Rede SARAH. Desse modo, a máquina CNC desenvolvida propõe redução do tempo de fabricação de encostos, além de incorporar software e hardware de código aberto, o que resulta em uma redução significativa nos custos de construção. Nos testes realizados, a máquina CNC demonstrou eficácia ao usinar blocos de espuma flexível com uma acurácia aproximada ao previsto. Posteriormente, pretende-se executar o processo de fabricação de um encosto anatômico personalizado com base em um modelo real obtido por digitalização 3D. A expectativa é que esse avanço concreto resulte em melhorias significativas na qualidade de vida das PcD, principalmente para indivíduos com Paralisia Cerebral.

ABSTRACT. Devido à crescente complexidade das atividades executadas nos sistemas de interação entre humanos e robôs, é essencial desenvolver estruturas e metodologias para a produção reproduzível e rigorosa de novos sistemas robóticos. Com este objetivo foi desenvolvido uma arquitetura eletrônica, visando facilitar a modularidade e escalabilidade de sistemas robóticos. A arquitetura desenvolvida foi aplicada em dois andadores robóticos (R1 e R2), utilizando ROS e ROS2, para validação e avaliação, com base em análises técnicas e de experiência de usuário. Resultados positivos foram obtidos para a análise técnica com desvio padrão máximo de 13,24\% para R1 e 7,43\% para R2 dentro da frequência especificada. Além disso, o grau de aceitabilidade dos dispositivos foi satisfatório de acordo com o SUS (do inglês, System Usability Scale).

ABSTRACT. The present work addresses the state estimation of a skid-steer mobile robot using a Moving Horizon State Estimation (MHSE) approach and the approximation of this estimator with a neural network. Initially, the results of the MHSE are compared with different prediction horizons, along with an extended Kalman filter, yielding results that demonstrate the robustness of the MHSE. Subsequently, the outputs of this estimator are used to train a neural network, which will be employed to replace the estimator. The results showcase the potential of this neural network, as it would eliminate the computationally expensive optimization process in the state estimation.

ABSTRACT. Como sistemas críticos, veículos autônomos precisam lidar com uma série de contratempos que os diferentes cenários nos quais navegam oferecem. Na prática, tais adversidades acometem, em diferentes intensidades, seus processos de navegação, percepção, planejamento de trajetória, e tomada de decisão. Este trabalho tem como objetivo avaliar qualitativamente o impacto de condições climáticas adversas de chuva, névoa e poeira na precisão do sistema de percepção. Especificamente, analisa-se os efeitos de tais condições em um LiDAR, um radar e uma câmera RGB. Para conduzir os experimentos, foi desenvolvida uma plataforma de testes capaz de alojar esses sensores e simular as condições mencionadas. Como resultados, uma análise qualitativa dos impactos em cada sensor é reportada e é verificado o potencial da plataforma desenvolvida para os testes.

ABSTRACT. This paper presents a method for estimating odometry for vehicles in mining environments, where GNSS-based localization systems often fail. The method relies on visual odometry from a camera directed towards the ground. Captured images are used to calculate the optical flow, which describes the movement of pixels in a sequence of images. This movement is combined with data from an IMU to determine the camera's movement (Visual-Inertial Odometry). The optical flow is calculated using the Gunnar Farneback's GPU processing method to accurately and efficiently determine camera motion. An analysis of four localization implementations is conducted: (1) Wheel Odometry, (2) Visual-Inertial Odometry, (3) fusion of Wheel Odometry and IMU using Extended Kalman Filter (EKF), and (4) fusion using EKF of Visual-Inertial Odometry, Wheel Odometry, and IMU. Results obtained in the simulation illustrate that the proposed multi-sensor localization system can be effectively used to assist in the localization of mining vehicles in field tasks.

ABSTRACT. This work presents a comparative analysis of two distinct methodologies for estimating the State of Functionality (SoF) Lithium Iron Phosphate (LFP) batteries used in electric vehicles. As the adoption of electric vehicles grows, it becomes crucial to develop accurate methods for assessing the SoF of batteries to ensure their safety, efficiency, and longevity. The study examines two main approaches: the first is based on the battery’s ability to meet specified power demands. In contrast, the second estimates the cell’s internal resistance to calculate the SoF. Both methodologies were implemented and evaluated in the Matlab/Simulink environment, allowing for a detailed assessment of their efficacy and limitations. The results indicate that while the approach based on the battery’s capacity is more straightforward, the methodology estimating internal resistance provides precise insights into the cell’s internal condition, which is essential for efficient battery management. This study significantly contributes to the literature by providing a methodological comparison that can aid in optimizing battery management in electric vehicles.

ABSTRACT. Este trabalho propõe um sistema de auxílio à tomada de decisão para a continuidade à operação do motor de indução trifásico (M.I.T.) em sobrecarga baseado em lógica paraconsistente anotada de dois valores (LPA2v). A metodologia proposta utiliza a LPA2v para analisar a temperatura e a velocidade do motor, a fim de auxiliar na tomada de decisão quanto à continuidade de operação do M.I.T. e, consequentemente, antecipar danos imediatos. Verificou-se que a LPA2v permite lidar com incertezas e ambiguidades presentes na operação do M.I.T em sobrecarga, contribuindo para a melhoria da eficiência energética e confiabilidade do sistema. Portanto, a LPA2v se mostrou ser uma estratégia promissora, principalmente em situações com informações contraditórias nas quais a Lógica Clássica falha em apresentar uma solução satisfatória.

ABSTRACT. This paper introduces an intelligent energy management system for a grid connected photovoltaic generation setup incorporating a hybrid energy storage system (HESS), composed of battery and supercapacitor banks. The main goal of the proposed approach is to reduce the irradiation intermittences effect. The management system includes a moving average dispatch control for the photovoltaic generation while a fuzzy logic-based algorithm effectively optimizes the charge/discharge of the supercapacitor and state of charge (SoC) of the batteries. The numerical results already demonstrate that the proposed hybrid energy storage system can reduce the intermittences by more than 95%, even with low rates of charge/discharge in the batteries.

ABSTRACT. A operação de coletores solares, para aproveitamento de energia solar térmica, é sujeita a intermitências, perturbações e atrasos e demanda o uso de técnicas de controle para mitigar tais efeitos. O presente trabalho investiga o uso de estratégias baseadas em controle clássico para um coletor onde se pode manipular tanto a vazão do fluido transferente de calor quanto o desfoque parcial dos espelhos. O desempenho das estratégias de controle é avaliado com uma análise de produção de exergia, que diferentemente de uma análise de energia, fornece informações sobre o nível de temperatura e as perdas termodinâmicas provenientes das irreversibilidades do processo. Os resultados apontam o controle split-range generalizado como a estratégia mais favorável para a operação do sistema, com um aumento de 29,71% na exergia produzida quando comparada com a técnica mais convencional, no cenário estudado

ABSTRACT. As microrredes de corrente contínua (CC) têm despertado significativo interesse devido à sua eficácia operacional e à sua capacidade de integração com fontes de energia renovável. No entanto, a presença de cargas de potência constante representa um desafio potencial à estabilidade desses sistemas, em virtude do efeito de impedância impedância incremental negativa. Para a avaliação da estabilidade desse contexto específico, o critério de Middlebrook tem sido empregado, o qual analisa a relação entre a impedância de entrada e saída do sistema. Nesse cenário a impedância de saída da alimentação de uma MR CC foi inserida no modelo do sistema, e a norma $H_{\infty}$ foi empregada com o intuito de reduzir esta impedância de saída. O método de controle foi confrontado com duas outras metodologias, minimizando a norma $H_{\infty}$ e alocação de polos, todas baseadas em Desigualdades Matriciais Lineares. Essas abordagens foram então submetidas a um teste de variação de potência da carga, sendo que a análise dos resultados consistiu tanto aspectos qualitativos relacionados às trajetórias dos estados quanto índices de desempenho quantitativos.

ABSTRACT. Este artigo explora a aplicação do método de Transformação Unscented na avaliação probabilística da estabilidade angular a pequenas perturbações em Sistemas Elétricos de Potência. O método é aplicado a um modelo de sistema máquina-barra infinita, levando em consideração incertezas tanto na geração quanto no módulo da tensão. A eficácia da Transformação Unscented é avaliada em comparação com a Simulação Monte Carlo, destacando-se pela redução significativa no esforço computacional (aproximadamente 99%) e pela alta precisão, com erros inferiores a 1%.

ABSTRACT. O monitoramento de um tipo específico de interação dinâmica, as oscilações eletromecânicas, mostram-se fundamentais para reduzir os riscos de uma interrupção no fornecimento de energia elétrica em um sistema interconectado. Ao monitorar o amortecimento dessas oscilações, é possível identificar potencias cenários de instabilidade, fornecendo suporte para tomada de decisão do operador. No entanto, o modelo matemático adotado para análise dessa oscilação está sujeito a incertezas, o que restringe a sua aplicação para monitoramento e predição dessa dinâmica em tempo real. Nesse contexto, o ambiente rico em informações proporcionado por uma smart transmission grid, pode auxiliar nessa complexa tarefa. Dado esse cenário, este artigo apresenta uma abordagem descentralizada baseada em árvores de decisão para predizer a estabilidade a pequenas perturbações em smart grids a partir de informações locais, mensuradas nas barras de geração. Na construção do banco de dados para treinamento das árvores distribuídas, o método de Prony é adotado para extração das propriedades modais das oscilações eletromecânicas, o que permite a classificação da amostra de forma independente do conhecimento prévio sobre modelo matemático do sistema. Os resultados obtidos para o sistema IEEE 68 barras evidenciam a eficácia da classificação fornecida pelas árvores distribuídas treinadas pela metodologia proposta, em que uma acurácia média de 99,3% foi atingida.

ABSTRACT. This paper presents a novel approach for voltage stability assessment considering multiple load growth directions. In this case, the loadability factors are assumed to be different for each load bus of the network considering a power system monitored continuously by Phasor Measurement Units (PMUs). The impact of the integration of renewable energy sources is also analyzed. Computational simulations are performed using the IEEE 14-bus test system in order to prove the viability of the proposed method.

ABSTRACT. A avaliação da estabilidade estática de tensão é imprescindível para a segurança operacional de um sistema elétrico. Comumente, esse estudo é realizado a partir do incremento simultâneo em todas as barras do sistema e à mesma taxa até se alcançar o ponto de máximo carregamento. Esta forma de calcular o limite de estabilidade se justifica por corresponder à situação mais adversa possível, contudo, não permite identificar as barras mais críticas no colapso de tensão em partes da rede. Neste artigo avalia-se a estabilidade de tensão quando as barras são sobrecarregadas uma a uma. Para o estudo de caso, no sistema IEEE de 14 barras, obteve-se pelo carregamento convencional, que as barras mais sensíveis ao incremento são as barras 14 e 9, enquanto a barra menos sensível é a barra 12. Contudo, pelo sobrecarregamento individual das barras, a barra 12 se mostrou mais crítica quanto ao incremento do que a barra 9, apresentando uma capacidade remanescente de carga menor quando o fator de carregamento é aplicado unicamente nela. Isso reitera a noção de que as barras sensíveis (mais afetadas pelo sobrecarregamento) são diferentes das barras críticas (as mais determinantes do colapso).

ABSTRACT. The diffusion of electric vehicles as a mode of transportation, supported by market growth despite the COVID-19 pandemic, highlights the appeal of the product and the transformation of the urban mobility cenary. This study proposes a probabilistic methodology for evaluating the hosting capacity of fast-charging electric vehicle charging stations within the operational voltage stability limits of electrical networks, aiming to support operation and expansion planning. After modeling the electrical network and conducting continuous load flow analysis, PV curve data is used to develop algorithms focused on stochastic placement of charging stations considering uncertainties in location, quantity of stations, and power consumption. The proposed methodology is implemented in the metropolitan region of Manaus, facing periodic load growth and the connection of charging stations. The experiments conducted reveal that the electrical network in question is not prepared in the long term to meet the growing demand for electric power represented by charging stations, necessitating alternatives for coordinating charging and expanding the electrical network in the metropolitan region of Manaus.

ABSTRACT. Este estudo apresenta um modelo baseado em lógica nebulosa para aprimorar a tomada de decisões financeiras, enfrentando a instabilidade econômica com uma abordagem quantitativa e qualitativa integrada. A partir de estudos de casos em três empresas de capital aberto, o modelo proposto aplica teoria da decisão nebulosa para avaliar diversas estratégias de captação monetária sob cenários variados. Os resultados indicam que o modelo oferece soluções adaptativas que refletem as preferências dos tomadores de decisão e as condições de mercado.

ABSTRACT. Modelos linguísticos e funcionais são os modelos predominantes na teoria e aplicações de sistemas fuzzy. Modelos fuzzy de sistemas baseado em níveis é um terceiro paradigma que é igualmente, na maioria das vezes superior, aos modelos linguísticos e funcionais. Este trabalho revisita o método de modelagem fuzzy de sistemas baseado em níveis e o compara com modelos baseados em ensembles e kernel, dois poderosos paradigmas da área de aprendizagem de máquina. Neste trabalho, os resultados também sugerem a superioridade do método baseado em níveis, confirmando resultados da literatura que indicam o mesmo desempenho frente a outros paradigmas, e.g., modelos baseados em regras fuzzy, redes neurais, redes neurais fuzzy e modelos autoregressivos.

ABSTRACT. Redes LoRaWAN vêm sendo cada vez mais usadas em sistemas IoT, pelas suas características de comunicação de longo alcance e baixíssimo consumo de energia. Com esse fim, parâmetros de transmissão como o fator de espalhamento do sinal (spreading factor), largura de banda (bandwidth) e a potência do sinal (transmission power) precisam ser ajustados adequadamente, por serem críticos no sentido de assegurar uma adequada conectividade entre os dispositivos da rede. O algoritmo de adaptação da taxa de dados (Adaptive Data Rate – ADR) foi proposto pela LoRa Alliance para permitir um ajuste dinâmico de parâmetros. Contudo, estudos recentes apontam que o ADR é ineficiente. Este artigo apresenta uma melhoria para o algoritmo ADR baseado na lógica Fuzzy. A proposta foi simulada e comparada com o ADR padrão em diferentes cenários. Resultados obtidos mostraram ganhos no desempenho da rede quando a abordagem Fuzzy foi implementada.

ABSTRACT. O fresamento é um processo de fabricação vital para a indústria atual. Para suprir a demanda e manter a competitividade, é comum a utilização contínua da máquina para fabricação, porém, eventualmente a ferramenta de corte irá se desgastar mecanicamente, resultando em efeitos negativos na peça produzida. A troca da ferramenta pode ser mais eficiente utilizando um sistema de monitoramento indireto da condição da ferramenta. Várias pesquisas exploraram modelos de inteligência artificial para prever o desgaste de ferramentas, incluindo o sistema de inferência neuro-fuzzy. No entanto, ainda há uma lacuna na exploração de métodos alternativos de seleção de características em conjunto com esse modelo. Este estudo propõe a utilização da análise de componentes principais e do coeficiente de correlação de Pearson como métodos de seleção de características baseadas em sinais de sensores para o sistema neuro-fuzzy na previsão do desgaste de ferramentas no fresamento. Dos resultados obtidos, foi alcançando um erro médio absoluto percentual (MAPE) de até 18,99% e um coeficiente de determinação (R2) de até 0,76 a partir do treinamento realizado em uma base dados experimental considerando diferentes níveis de desgaste. A limitação do número de amostras e complexidade das condições foram fatores limitantes para o desempenho da abordagem proposta, porém, o modelo apresentou robustez em suas predições, em razão de somente ter utilizado características extraídas de sinais de sensores variados no processo de fresamento.

ABSTRACT. With the new industrial revolution grounded in the integration of field devices, databases, and the use of new technologies, more efficient and flexible knowledge representation models are indispensable. This work employs a predicate logic-based system model, and through the partial observed data capture distributed in Radio Frequency Identification components, it performs system planning and control. This proposal is called PRD (Predicate Inserted in RFID Database) and enables automatic replanning of actions as soon as an exception is identified. Based on a case study applied to the Blocks World, the article presents how PRD is implemented and operationalized. There are two types of exceptions, namely, static, which arises during the previous data capture, and dynamic, which is generated during action execution. Real examples are presented where an Arduino-controlled Cartesian robot is commanded by a Python application that integrates information with a local or cloud- based automatic planner.

ABSTRACT. Este trabalho investiga a aplicação de redes neurais recorrentes tipo LSTM à previsão do nível de jusante da UHE de Tucuruí, cuja natureza dinâmica, não linear e multivariável demanda por formalismos de modelagem baseados em aprendizagem profunda. As redes treinadas buscam modelar as complexas relações entre as vazões afluente e defluente, com a variável alvo, o nível de jusante. São utilizadas séries com amostragem horária de dados reais de 13 anos de operação da Usina. Os modelos são treinados para predição de até 10 horas a frente, janela considerada apropriada em cenários reais. Os resultados mostram a viabilidade das LSTM para previsão de nível de jusante, com os modelos obtendo ajustes por R^2 de até 99,96% e 97,85% para 1° e 10° amostras preditas.

ABSTRACT. Developments in Machine Learning fundamentals have been paramount in product innovations and disruptive technologies. This progress lies in artificial neural networks and their applications, such as in computer vision, allowing autonomous systems to be able to identify complex visual patterns in a similar way to human perception, at the cost of heavy dependence and availability of extensive data sets. With this in mind, this work aims to build a unique set of annotated underwater data to be applied to the detection of external corrosion on risers. The methodology consisted of collecting images from frames of YouTube videos, standardizing and processing this data to classify images with damage and without damage, and storing them in the cloud. To achieve this goal, the YOLOv8 nano version architecture was used. During the training and validation stages, the model showed a rapid decrease in error rates and an increase in accuracy and recall, reflecting effective adaptation to the data. In addition, validation using a new data set confirmed the reliability of the detector in practical contexts, correctly identifying the "corroded" and "clear" states with high confidence. However, some overlap was observed in individual images, due to the sensitivity of the model.

ABSTRACT. A medição precisa da vazão é crucial no processamento primário em plataformas de petróleo e para a conformidade com normas legais. Embora a medição de vazão por placa de orifício ainda seja amplamente aplicada, carece de métodos robustos de monitoramento. A aplicação de modelos virtuais de vazão apresenta uma alternativa para o monitoramento e diagnóstico dessa tecnologia. O presente estudo implementa um modelo virtual baseado nas formulações das normas ISO-5167 e AGA-8. Além disso, é implementado um modelo virtual baseado em dados usando uma rede neural multicamada (MLP). Os resultados demonstraram alta precisão no modelo virtual baseado na ISO e AGA, com desvios médios de $10^{-3}\%$ para vazão mássica. O modelo virtual baseado em uma rede MLP obteve resultados consistentes com estudos similares.

ABSTRACT. A rede de distribuição de água (RDA) é crucial para garantir o acesso confiável à água potável em comunidades urbanas e rurais. No entanto, o desperdício de água devido a vazamentos na infraestrutura é um desafio significativo, afetando a eficiência operacional e causando impactos ambientais e financeiros. A detecção eficaz de vazamentos é complexa e requer uma análise apropriada dos dados, especialmente quando se considera a correlação entre eles. A modelagem baseada em grafos oferece uma representação robusta da estrutura das RDAs, enquanto as redes neurais de grafos (Graph Neural Networks - GNNs) têm o potencial de melhorar a precisão na detecção e localização de vazamentos. Este artigo tem como objetivo dar continuidade nos estudos da utilização de GNNs para a localização de vazamentos nas RDAs, propondo a utilização do algoritmo GraphSAGE. Este artigo baseia-se em um estudo anterior, que demonstrou a viabilidade da abordagem baseada em grafos para realizar a tarefa, e o utiliza como referência para a avaliação do desempenho do emprego do algoritmo GraphSAGE no que tange a localização de vazamentos nas RDAs.

ABSTRACT. The global energy demand is constantly rising, driven by population growth, changes in consumption patterns, and technological advancements. However, concerns about climate change and the limited availability of fossil fuels are driving the search for renewable sources, with solar energy standing out. Solar production, while abundant, is sensitive to weather conditions, making its prediction challenging. New photovoltaic plants present an additional challenge due to their lack of historical data. This work proposes to address the challenge of energy generation forecast in photovoltaic plants using Transfer Learning and Artificial Neural Networks (ANNs), aiming to improve predictions through previous knowledge. Transfer Learning strategies, the benefits of using pre-trained models, and their effectiveness are discussed and compared to traditional approaches. The results indicate that Transfer Learning in ANNs shows promise in improving energy generation forecasting from photovoltaic plants.

ABSTRACT. Indústrias brasileiras possuem parques motrizes bastante diversos e a gestão de manutenção, reformas e substituição de ativos são de extrema importância. Baseado nesta preocupação, é importante o desenvolvimento de análises técnico-econômicas dos ativos, especialmente visando a substituição. Nesta perspectiva, o software ReplaceMOTOR v1.0 aparece como uma ferramenta útil ao gestor, especialmente para a gestão da substituição de motores em operação por outros de alto rendimento. No software são simuladas a substituição do conjunto de motores do local e é empregada a análise dos custos do ciclo de vida (ACCV) para diversos cenários. O programa apresenta de forma estatística o potencial de economia de energia elétrica nestas ações. Diversos resultados são apresentados mostrando a viabilidade econômica desta ação de eficiência energética (AEE) e os impactos da técnica de substituição de motores por outros de potência nominal reduzida são promissores.

ABSTRACT. This article presents a detailed and updated review of the state of the art on the impact of pollution on electrical insulators applied to electrical power systems, highlighting the importance of pollution characterization and monitoring. It categorizes pollution into biological, industrial and natural, highlighting the pollution profiles found in the Amazon region, discussing how each type affects the efficiency of insulators. It also addresses the use of analytical and numerical models to model insulators affected by pollution and discusses techniques used to measure and analyze the severity of local pollution, and the operating conditions of insulators. Mitigation strategies such as periodic washing, use of hydrophobic coatings, and adjustments to insulator design to improve electric field distribution are discussed based on case studies.

ABSTRACT. As perdas não técnicas (PNT), realizadas por agentes externos às distribuidoras de energia elétrica, podem diminuir a qualidade no fornecimento de energia dos consumidores e trazer mudanças nos estudos de operação das distribuidoras. Este trabalho apresenta uma análise dos impactos do aumento regionalizado das PNT nos estudos de reconfiguração e regulação de tensão dos sistemas de distribuição de energia elétrica (SDE). Para tal, é utilizado um modelo matemático de programação cônica de segunda ordem binária mista (PCSOBM), para avaliar o efeito de três níveis diferentes de PNT em um alimentador de uma região do interior de São Paulo, Brasil. Os resultados mostram como o aumento das PNT influencia no perfil de tensão dos nós não regulados, nas variações das magnitudes de tensão dos nós regulados, no aumento da corrente nas chaves de interconexão (CI) e em modificações no tap do regulador de tensão (RT). Esta classe de análise pode auxiliar na adoção de medidas preventivas e corretivas para enfrentar os impactos das PNT, identificando os locais mais prováveis para a instalação de novos equipamentos para mitigar os efeitos adversos das PNT na qualidade do fornecimento de energia elétrica.

ABSTRACT. The integration of energy storage into the electrical grid is essential for dealing with the intermittent nature of renewable sources and increasing system reliability. However, Battery Energy Storage Systems face critical challenges related to safety and reliability during their operation and maintenance. Thus, this study investigates failure analyses and preventive maintenance strategies for BESSs, based on global incidents and a case study at ISA CTEEP, one of the largest electricity transmission groups in Latin America. The importance of internal battery temperature management and early detection of thermal events is emphasized, as well as the ongoing need to enhance safety and regulations. Additionally, the use of internal impedance monitoring is proposed as a promising technique for predictive maintenance of these systems. Finally, this work also addresses challenges such as data scarcity and lack of standardization in accident reporting, highlighting the need for comprehensive guidelines to promote the safety and reliability of these systems in the electrical infrastructure. The research aims to contribute to advancing understanding and practices related to these systems, driving their sustainable and secure adoption.

ABSTRACT. Este artigo apresenta uma investigação dos dados de falhas em reguladores de tensão(RTs) do sistema de distribuição de energia elétrica do Estado do Tocantins, na região Norte do Brasil. Para auxiliar a investigação é utilizada a análise da árvore de falhas (AAF). Foram empregados dados reais fornecidos por uma concessionária que opera o sistema de distribuição. Visto que foram disponibilizadas 85 anotações técnicas com dados brutos referentes ao ano 2023, foi elaborado um procedimento de filtragem dos dados brutos e obtidos 53 dados puros de falhas. Foi realizada a classificação das falhas, bem como foi feita uma análise estatística da distribuição operacional das falhas. Adicionalmente, foi elaborada a árvore de falhas, em que foram definidos os eventos de base, intermediários e de topo. Por fim, foi explanado sobre o processo que gerou falhas nos RTs, o que possibilita a elaboração de estratégias que otimizem o planejamento, operação e manutenção.

ABSTRACT. Este artigo trata controle robusto de uma classe de sistemas com comutação a tempo contínuo, sujeitos à incerteza limitada em norma, nos quais as matrizes dinâmicas são periódicas com relação a um parâmetro theta. O objetivo principal é projetar uma função de comutação robusta dependente do estado para assegurar rastreamento assintótico de uma trajetória de referência. Um índice do tipo H2 é utilizado para assegurar um nível adequado de desempenho para o sistema global. A metodologia de controle permite considerar incerteza estruturada como transformação linear fracionária e é baseada em condições expressas por LMIs, que asseguram rastreamento assintótico global para o parâmetro theta dependente do tempo, ou local para theta dependente do estado. A técnica proposta é validada através do controle robusto de um conversor trifásico CA-CC e de uma máquina síncrona de ímã permanente.

ABSTRACT. Este estudo propõe uma estratégia para estabilizar uma classe de sistemas incertos não-lineares de tempo contínuo, considerando a inclusão de leis de controle baseadas em técnicas de aprendizado de máquina. Uma abordagem de duas malhas é adotada, composta por um controlador robusto e um controlador baseado em aprendizado de máquina (ML). Primeiro, o controlador robusto é projetado para assegurar a estabilidade do sistema em malha fechada, independente da lei de controle gerada pelo controlador de ML e de perturbações exógenas. O controlador por ML, por sua vez, é projetado para melhorar o desempenho do sistema em malha fechada, reduzindo os efeitos das perturbações na saída do sistema. Um exemplo numérico é apresentado para ilustrar o desempenho da abordagem proposta no controle de um sistema não-linear instável em malha aberta.

ABSTRACT. This work presents a new parametrization of $\mathcal{H}_\infty$ robust output-feedback control for linear time-invariant systems, discrete time, based on linear matrix inequalities. The proposed formulation considers parameter-dependent Lyapunov function and includes adjustment matrices that must be determined a priori. We propose applying evolutionary optimization for computing these adjustment matrices. The higher computational cost to achieve the optimal adjustment matrixes is justified by the improvement of the control system performance. We present a case study to demonstrate the best result of the proposed synthesis characterization.

ABSTRACT. This paper addresses three common issues in the control of mechanical systems: the presence of nonlinearities and uncertainties in the model, partial access to state variables, and saturation in the control signal. To deal with nonlinearities and uncertainties, fuzzy Takagi- Sugeno (T-S) models are used. The model’s representation of nonlinear dynamics occurs in an expanded operating region, which also considers saturation limits in the control signal. Only position variables are measured to implement the controller. The control design is robust and based on Linear Matrix Inequalities (LMIs), incorporating operating region, control signal saturation, decay rate, and feedback gain norm constraints. A practical implementation on a 2 DOF ball balancer system validates the approach.

ABSTRACT. This paper focuses on $\Ho$ control of Markov Jump Systems, incorporating a class of nonlinearities within the Lur'e system framework. The proposed controllers exhibit robustness to nonlinearities falling within a sector. Additionally, we assume that the Markov mode $\theta(t)$ is not directly available to the controller but an estimates provided by the detector $\hat{\theta}(t)$. The controller design optimizes $\Ho-$cost and the sector slope, defining the range of accepted nonlinearities. The results are demonstrated through a numerical example.

ABSTRACT. Os motores de indução trifásicos estão sujeitos as condições operacionais diversas que podem provocar a aceleração de desgastes elétricos, mecânicos e térmicos e por consequência resultar em prejuízos financeiros relacionados, principalmente, com paradas inesperadas na linha de produção e com manutenções corretivas não programadas dos motores. Nesse sentido, o monitoramento contínuo e on-line juntamente à sua detecção no estágio incipiente se evidencia como uma ferramenta interessante na redução dos custos de manutenção. Para tanto, o trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema de diagnóstico on-line de falhas do tipo curto-circuito entre espiras, mecânicas e barra quebrada em motores de indução trifásicos. A metodologia está fundamentada no uso da estrutura Evolving Monitoring Processes Framework para detecção de uma anomalia e indicação da causa raiz do problema neste equipamento. Os resultados mostraram a viabilidade científica e tecnológica da aplicação da técnica desenvolvida como ferramenta de monitoramento on-line da condição de operação do motor de indução. Tendo como intuito de auxiliar atuação do setor de manutenção em tomadas de decisões mais precisas fundamentadas em dados, aperfeiçoando as estratégias de manutenção preditiva, aumentando a confiabilidade, disponibilidade da máquina mantendo o desempenho e a vida útil inicial projetada, por consequência melhorar a lucratividade da indústria.

ABSTRACT. Process monitoring in complex multivariate systems is challenging due to numerous influencing factors, making it difficult to track process specifications or expected error rates. These systems often exhibit non-stationary behavior and operational modes with constant changes in key performance variables, complicating the use of Multivariate Statistical Process Control (MSPC) techniques, which require process stationarity. Here it’s proposed a methodology for designing PCA, T², SPE, and combined index control charts to handle small mean fluctuations. The methodology considers the quasi-stationary mean and variance estimated from typical operating data for each set point or operating region, enabling distinct designs for each. A first-order filter with a slow time constant estimates the mean of non-stationary process variables, allowing work with residuals that reflect true common-cause variability. The implementation of this methodology in a commercial PIMS platform for real-time monitoring of a thermoelectric power plant is discussed. Experimental results show that the control charts perform better during the monitoring phase, frequently alarming in the presence of special causes.

ABSTRACT. Este trabalho apresenta uma metodologia assistida por Model Checking (MC) para o desenvolvimento de sistemas de segurança implementados em Controladores Lógicos Programáveis a partir de especificações elaboradas em Diagrama Lógico Binário (DLB). A fim de validar o DLB na etapa inicial do projeto, os requisitos de segurança são representados por Matriz de Causa e Efeito (MCE) e as lógicas sequenciais por GRAFCET. Propõe-se um método que sistematiza todos esses requisitos numa MCE expandida e num conjunto de propriedades estruturais do GRAFCET, a partir dos quais são extraídas as propriedades em fórmulas de lógica temporal para o algoritmo de MC. A proposta é elucidada pelo desenvolvimento do BLD para uma lógica de partida e parada de motor, em que o MC de propriedades extraídas automaticamente da MCE e do GRAFCET permitiu identificar e corrigir erros no DLB por meio de contraexemplos até se convergir para um DLB formalmente validado.

ABSTRACT. Os requisitos de conectividade trazidos pela Indústria 4.0 apresentam novos desafios para os sistemas ciberfísicos (CPS), como o fortalecimento de sua resiliência contra ciberataques. Neste artigo, o formalismo de sistemas de eventos discretos (SEDs) é utilizado para desenvolver uma abordagem que visa proteger os CPSs contra ataques a atuadores usando mapas de substituição de eventos. Nesta abordagem, eventos controláveis adequadamente selecionados são substituídos no local da planta de modo que os ataques aos atuadores não tenham o impacto na planta conforme esperado pelo intruso e estados inseguros sejam evitados. Além disso, é apresentada uma propriedade denominada \textit{defensibilidade} para caracterizar as condições necessárias e suficientes para que o sistema seja protegido contra tais ataques por meio de substituições de eventos. A abordagem proposta é aplicada a um estudo de caso no qual a detecção de ataques é realizada sem causar danos, preservando, assim, a integridade do sistema.

ABSTRACT. A indústria de vestuário brasileira é a 7ª maior globalmente, gerando uma receita de USD 10 bilhões por ano. Apesar da crescente adesão aos dispositivos Internet das Coisas (IoT) nas chamadas “manufaturas 4.0”, estimar de maneira precisa indicadores cruciais como disponibilidade e confiabilidade operacional dos recursos nos polos de confecção locais ainda representa um grande desafio a ser superado. Essa avaliação pode ajudar as empresas a identificar áreas de melhoria e tomar decisões mais assertivas, resultando em maior competitividade no mercado global. Este trabalho propõe uma abordagem baseada em redes de Petri estocásticas para modelar e analisar o processo de falha e reparo do processo produtivo de uma indústria têxtil 4.0 de uma empresa do polo de confecção do Agreste de Pernambuco. Os resultados indicam que o arranjo com redundâncias pode reduzir em mais de 60% o índice de falha, pode aumentar em mais de 50% o índice de confiabilidade e pode aumentar a disponibilidade operacional em 45,36 horas ao ano se comparado ao arranjo sem redundância de recursos. Por esse motivo a abordagem proposta tem o potencial de auxiliar os gestores das confecções a melhorar a disponibilidade e confiabilidade dos recursos em equilíbrio com a capacidade produtiva.

ABSTRACT. Com os avanços tecnológicos na área de iluminação, a tecnologia LED tomou protagonismo no cenário internacional devido à sua alta eficiência energética e maior vida útil. Entretanto, assim como qualquer equipamento, essa tecnologia também está sujeita a falhas. A Internet das Coisas (IoT, em inglês) é uma tecnologia que permite, dentre outras coisas, a conexão de dispositivos de sensoriamento com as interfaces disponibilizadas para o usuário via rede, permitindo o monitoramento de diversos equipamentos. Como consequência, é possível uma resposta mais rápida dos entes responsáveis pela manutenção dos ativos de iluminação, uma vez que as tecnologias IoT permitem a visualização dos parâmetros monitorados em tempo real. Este artigo mostra o desenvolvimento de um sistema IoT para o monitoramento de redes de iluminação pública a fim de auxiliar as prefeituras e concessionárias quanto à manutenção desses ativos. Dentre outras funcionalidades, o sistema permite o acompanhamento em tempo real das grandezas elétricas por meio de um dashboard online utilizando o Node-RED, sendo empregado o protocolo de comunicação MQTT para enviar e requisitar dados da rede.

ABSTRACT. This work presents a simulation study on Inductive Power Transfer (IPT) applied to Autonomous Underwater Vehicles (AUVs), conducting a comparison between three topologies of Split Core Transformers (SCT): Solenoid-Solenoid, Solenoid-Planar Spiral (SP) and Solenoid-Toroid (ST). The three topologies are designed based on a target inductance algorithm with exhaustive search, where literature equations are used for the calculation of self and mutual inductances. The study shows that all three topologies exhibit good tolerance to misalignments, presenting a theoretical efficiency of approximately 96% for a misalignment of 100%

ABSTRACT. This paper presents the development of an electric thruster for inspection class underwater Remote Operated Vehicles (ROVs). The general aspects of brushless motors are covered. The technical requirements defined for the thruster are presented. The chosen motor and its drive system, which is divided in power circuit and control circuit, are described. The power circuit topology is presented, where special attention is given to the power switches driving method and to their power losses. Experiments conducted in a hyperbaric chamber, load and thrust tests are described and the results obtained with them are presented. It is concluded that the developed prototype meets the established requirements.

ABSTRACT. The increase in population and the improvement in the quality of life means that there is an increasing demand for energy in a scenario in which the energy supply does not grow in the same proportion, generating the need for better and more efficient management of energy and highlighting the importance of studies in the area of renewable energies. This project proposes the simulated development of an electrical energy management system isolated from the grid. The energy will be made available through a photovoltaic panel and an electrical energy storage system. The application should initially use only the energy from the photovoltaic panel, whose surplus will be stored in supercapacitors and in an electric battery during the period in which there is sunlight. Energy management will ensure that, in the event of a lack of alternative energy, the storage system, made up of supercapacitors, will keep the system in operation. If both the generation system and the storage system cannot supply the energy needed for the system to work, the battery would be used. The project's main focus is the efficient management for the use of energy in isolated systems from the grid, with the use of the energy generated using an alternative energy source.

ABSTRACT. Este trabalho propôs medidas para avaliar a demanda contratada nas faturas de energia do Instituto Federal de Rondônia, campus Calama. O estudo visou realizar uma análise de viabilidade técnica e econômica do contrato de energia, utilizando o histórico de consumo e demanda de energia ao longo de um ano para uma nova adequação tarifária. Utilizando o software MACDE, foram calculados valores para uma nova readequação do contrato de demanda existente. Além disso, o estudo apresentou estimativa da economia que o instituto teria obtido no ano de 2023 e 2024, se tivesse realizado uma análise tarifária anteriormente. As conclusões destacaram a possibilidade de redução de custos com energia elétrica por meio de mudanças contratuais, juntamente com sugestões para futuros estudos visando melhorias na gestão energética da instituição.

ABSTRACT. Veículos elétricos movidos a células de combustível de hidrogênio verde e baterias de íon de lítio representam uma inovação promissora para o transporte eletrificado. Este artigo explora um sistema de energia híbrido que inclui um conversor CC-CC isolado bidirecional de três portas, configurado com estratégias específicas de modulação por largura de pulso (PWM). O estudo detalha a interação dos componentes do sistema e apresenta as expressões para o ganho de tensão, além de equacionar os esforços de corrente em modo de condução contínua (MCC). O conversor proposto oferece várias vantagens, incluindo a distribuição equilibrada de corrente entre os braços e isolamento galvânico proporcionado pelo transformador monofásico entre as três portas. Os resultados da simulação foram utilizados para validar a análise matemática e teórica, com a potência nominal do conversor sendo de 4 kW. O foco é nas implicações futuras para melhorar a eficiência e funcionalidade desses sistemas em veículos elétricos.

ABSTRACT. Esse trabalho apresenta a técnica de medição desenvolvida com o objetivo de obter especificações de indutores envolvidos no projeto de conversores de corrente contínua (CC-CC), largamente utilizados no contexto da eletrônica de potência e de importância evidenciada em diversas literaturas. O método de identificação consiste em um algoritmo baseado no estimador dos mínimos quadrados recursivo. Foram realizados ensaios, onde com o uso de um aparato experimental implementado, foi possível analisar a saturação, bem como medir a tensão e a corrente nas condições nominais de operação de indutores. Essas grandezas foram aplicadas no algoritmo, que por sua vez especificou os indutores através dos seus valores de indutância e resistência, valores esses, que foram comparados com os fornecidos por um medidor LCR comercial. Os resultados obtidos avaliam o a viabilidade da técnica de medição de indutores proposta.

ABSTRACT. Recentemente, os sistemas de armazenamento de energia em baterias (SAEB) ganharam importância devido ao aumento da penetração de usinas de energia renovável na rede elétrica, que têm produção de energia intermitente, afetando assim o controle e a operação da rede elétrica. Apesar das vantagens da abordagem padrão do SAEB, o sistema apresenta dificuldades em contornar os desafios presentes na operação de baterias de segunda vida, devido as características multifacetadas. Assim, a literatura propõe a integração de conversores c.c./c.c. e baterias numa abordagem designada por smart battery. Este artigo propõe um modelo em estado estacionário de conversores c.c./c.c. quando associados a baterias, relacionando a tensão de saída com a capacidade das baterias, e utiliza simulações no software PLECS para validar a proposta. Os resultados mostram que tanto a tensão de saída no estado estacionário quanto o erro esperado no estado de carga podem ser controlados. Assim, as baterias de segunda vida podem ser integradas no SAEB através de conversores c.c./c.c.

ABSTRACT. With the increase in the efficiency of photovoltaic modules, the use of these systems in distributed and centralized generation is growing. In medium/large size photovoltaic installations, given the cost of the kWh, is ideal to use central inverters, which are economically more advantageous than microinverters. However, it is necessary to use a photovoltaic array topology that is capable to meet the inverter specifications and that is less susceptible to the effects of shading. This paper presents computational and experimental results, of the output power of a PV panel under normal operating conditions and in the occurrence of partial shading. Different types of shading are evaluated, shading modules both individually and in lines/columns. Through the results, it is possible to observe that topologies such as TCT and Sudoku allow extracting up to 270% more energy than other evaluated topologies.

ABSTRACT. This study explores the implementation of a bidirectional multilevel DC-AC converter, based on the AT-NPC (Advanced T-Type Neutral Point Clamped) topology, for energy storage systems. LS-PWM (Level Shifted – PWM) modulation is employed for switch control, with RB-IGBT (Reverse Blocking – IGBT) switches from Fuji responsible for neutral clamping, eliminating the need for anti-parallel diodes. The converter is designed to operate bidirectionally, connecting a battery bank to an isolated AC grid. Despite increasing the complexity of setup and operation, the multilevel converter reduces switching losses and harmonic distortion, thus becoming a viable alternative for modern energy systems.

ABSTRACT. This article analyzes the functioning of maximum power point tracking (MPPT) algorithms with the optimizers: ant colony (ACO), in which a detailed flowchart is presented, and the particle swarm (PSO). Simulation results of a photovoltaic system for the case with partial shading are presented. Both MPPTs were satisfactory and each showed advantages under different conditions.

ABSTRACT. The growing use of photovoltaic systems in Brazil brings with it significant benefits, on the other side also. One of the main consequences is the presence of reverse power flow (RPF), which directly impacts the stability of the electricity grid. Have required that new projects need to inject energy at outside the generation time, i.e., 7:00 pm to 5:00 am, that can be done using of battery banks. However, this issue is not yet well established in the Brazilian market, making it difficult to implement effectively. Considering the significant allocation of financial resources required to install a storage system, it is essential to explore strategies that make it possible to mitigate the problem of RPF and, in turn, make the installation of these photovoltaic systems financially viable. This study aims to clarify the battery bank sizing process and demonstrate how simultaneity factor analysis can reduce the costs associated with installing these systems.

ABSTRACT. This work focuses on the integration of photovoltaic modules into buildings, particularly through the Building-Applied Photovoltaics (BAPV) and Building-Integrated Photovoltaics (BIPV) approaches, which are gaining popularity due to their potential to reduce the dependence on non-renewable energy sources and promote sustainability. The challenge lies in creating photovoltaic products that are aesthetically pleasing while maintaining high performance. The study proposes to evaluate the behavior of solar cells before and after encapsulation using different colors, with the aim of quantifying the effect of each color on solar cell performance. The results show that encapsulation using dyes significantly reduces the levels of short-circuit current along with an increase in opacity. The highest losses occurred with black color with losses near 67%. The findings suggest that there is a trade-off between the level of coloration and desired architectural and civil integration.

ABSTRACT. Este trabalho estuda a viabilidade técnica da instalação de um STATCOM em uma siderúrgica com fornos elétricos. Esses fornos, por serem cargas não lineares, causam diversos problemas de qualidade de energia. Devido à suas vantagens, o STATCOM utilizando o conversor Delta CHB, foi o compensador considerado mais adequado para tal aplicação. Foram realizadas validações tanto em simulação quanto em experimento do controle e das estratégias abordadas para correção do fator de potência do sistema apresentado. Os resultados obtidos em simulação indicaram uma redução na THD de 5% na corrente na alta tensão e de 3% na corrente de média tensão.

ABSTRACT. Este trabalho realiza uma proposta para diminuir componentes harmônicas em maquinas de indução trifásicas com controles preditivo e histerese de corrente. O procedimento está baseado no cálculo das magnitudes das harmônicas e a distorção harmônica das correntes do motor com a transformada rápida de Fourier em um ciclo da fundamental da corrente com o controle operando em regime permanente. Os modelos do controle vetorial indireto, controlador preditivo de corrente e controlador histerese de corrente são implementados em MATLAB/SIMULINK. A simulação foi realizada injetando terceira e quinta harmônicas nas referências da corrente e os resultados confirmam que variando o ângulo de fase das harmônicas adicionadas é possível diminuir tanto as harmônicas de corrente como a distorção harmônica e em consequência uma diminuição do “ripple”. Com recursos suficientes de hardware, este método pode ser utilizado como uma alternativa de minimização de harmônicas e/ou distorção harmônica online em regime permanente.

ABSTRACT. Nos últimos anos, o aumento dos investimentos em exploração espacial e a miniaturização de componentes eletrônicos contribuíram significativamente para a criação e popularização do padrão CubeSat. Com isso, muitas empresas e universidades começaram a realizar trabalhos utilizando essa nova ferramenta. Neste contexto, surge o projeto CONASAT (Constelação de Nanossatélites Ambientais), uma parceria entre o Centro Regional do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE/CRN) e a Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN). O projeto tem como objetivo apresentar uma solução de baixo custo para o Sistema Brasileiro de Coleta de Dados Ambientais (SBCDA) utilizando nanossatélites (CubeSats). Para que esses nanossatélites operem de maneira satisfatória, são necessárias algumas soluções em hardware e software em seus computadores de bordo (OBC) contra possíveis falhas provenientes do ambiente espacial. Este artigo se objetiva em apresentar um sistema de computação de bordo, baseado em FreeRTOS, para os OBCs dos satélites do projeto CONASAT.

ABSTRACT. This paper presents a multiphysics evaluation of a Synchronous Reluctance Motor (SynRM) and a Ferrite Permanent Magnet-Assisted Synchronous Reluctance Motor (PMa-SynRM), both featuring a liquid-cooled housing. Initially, the study discusses the effects of the PM assistance, assessing its impact on flux linkages and inductances within the d-q reference frame. An experimental test is proposed to determine the nominal current density that can be used for the stator windings with the current cooling system. Additionally, the paper analyzes the performance of both motors using a maximum torque per ampere (MTPA) control strategy and the experimentally determined nominal current density. Finally, the mechanical reliability of the rotor is verified through numerical simulations of tension and radial expansion to ensure reliable operation from a base speed of 6,000 rpm up to 12,000 rpm.

ABSTRACT. O artigo aborda a problemática das sobretensões em redes de distribuição residencial causadas pela crescente inserção de geração fotovoltaica no Brasil. Analisa uma alternativa para manter a conformidade da tensão conforme os padrões do PRODIST, mediante a inserção coordenada de elementos reativos (indutores e capacitores) no final dos alimentadores residenciais. Ao ajustar dinamicamente a potência reativa injetada ou absorvida pelo sistema, é possível manter o perfil de tensão dentro dos limites estabelecidos pelas normas técnicas, garantindo a qualidade da energia fornecida aos consumidores. Os resultados das simulações numéricas corroboram a eficácia da solução proposta, que se mostrou efetiva tanto em situações de sobretensão quanto de subtensão, garantindo a estabilidade da tensão do sistema de distribuição e evitando a atuação indesejada das proteções dos inversores fotovoltaicos.

ABSTRACT. Este trabalho apresenta o estudo e desenvolvimento de um atuador eletromagnético linear hexagonal com alta densidade de força e viés industrial (facilidade de usinagem e fabricação). A topologia escolhida é a síncrona de ímãs permanentes com armadura móvel (discos de Somaloy Prototyping Material - SPM e Cobre), onde tanto a armadura quanto o campo (arranjo de ímãs permanentes de Neodímio-Ferro-Boro Grade N42SH e culatras ferromagnéticas de aço 1020) possuem seis faces planas. O modelo proposto é discutido em termos de requisitos necessários, materiais e factibilidade. A validação do modelo proposto é realizada através de análise numérica, onde valores de saturação magnética, densidade de corrente elétrica, tensões induzidas e força axial comprovam a efetividade da topologia proposta.

ABSTRACT. This article introduces a modified Buck-Boost DC-DC converter non-isolated, using a single power switch, single inductor and with input current ripple reduction. The proposed DC-DC converter is based on a classic Buck-Boost converter operating in a continuous conduction mode (CCM). Furthermore, the operating principle, steady-state analysis, practical voltage gain and efficiency of the proposed converter in (CCM) are discussed. A detailed discontinuous conduction mode (DCM) analysis is presented. A detailed mathematical description of the circuit operation is carried out, providing the means for the adequate design of the converter. Moreover, simulation results on 100 V, 100 W, 50 kHz a 40 V input source are presented for validate the proposed converter and the concept.

ABSTRACT. This paper presents a DC-DC SEPIC converter based on a three-state switching cell, focusing on high voltage gain. This converter is suitable for alternative source systems, being capable of elevating the battery’s bus voltages (12V to 40V) to the inverter’s high input voltage (380V to 400V). The theoretical analysis of the converter, as well as the reduction to an equivalent converter and its modeling process, are described in this paper.

ABSTRACT. This paper presents a generic and particular topology of the ZETA wide voltage gain (WVG) DC-DC converter based on Three-State Switching Cell (TSSC), which can be used in microgrid applications with renewable energies. To achieve the wide high voltage in the ZETA converter with CCTE, isolated secondary windings have been added to the transformer and its terminals connected to voltage bending Retifiers and their capacitors connected in series. The addition of serial Retifiers reduces the voltage between the switches, allowing the use of low-resistance MOSFETs, thus improving the efficiency of the converter. To check the principle of operation, qualitative analysis, quantitative analysis, design procedure and simulation results for the output power specifications of Po = 1kW, input voltage of Vi = 48V and output voltage of Vo = 400V are presented.

ABSTRACT. With the advance of the Fourth Industrial Revolution and the emergence of the Industrial Internet of Things (IIoT), the integration of information in the industrial sector has become essential in order to meet the demands of a competitive market, which increasingly requires efficiency and productivity from companies. In this context, this study presents the results of the implementation and operation of an IIoT-based maintenance supervision system on a pallet transportation line. The proposed strategy highlights IIoT-based monitoring and detection using piezoelectric transducers, with a focus on industrial maintenance, especially key performance indicators. The main objective is to identify potential process failures and reduce operational downtime, enabling management and decision-making based on indicators such as mean time between failures (MTBF), mean time to failure (MTTF), availability and throughput, which are fundamental to industrial asset management. Over a period of five months, these indicators were used to assess the effectiveness of the Maintenance Planning and Control applied to the line. The implementation of the proposed system resulted in observable improvements in production performance following maintenance activities, as well as facilitating the monitoring of asset deterioration over time.

ABSTRACT. Maximizing criticality in nuclear reactors is related to the optimization of a fundamental parameter in the design of a reactor fuel element, representing a significant challenge in nuclear engineering. This study proposes an innovative methodology using genetic algorithms to optimize the size of nuclear fuel cells, with the aim of maximizing criticality. Using MCNP5 simulation software, we performed a series of simulations with variations in the size of the fuel cells. The data obtained was subjected to fifth-degree polynomial adjustments and optimized by genetic algorithms, identifying an optimal cell size that maximizes criticality without significantly increasing fuel consumption. This study not only contributes to the literature by integrating computational intelligence techniques into nuclear engineering, but also provides a replicable methodology for future research in nuclear reactor design.