ABSTRACT. Sistemas Ciber-Físicos (SCF) desempenham um papel fundamental na Indústria 4.0, possibilitando a integração, o monitoramento e a otimização de processos. No entanto, a grande quantidade de dados gerados por esses sistemas pode sobrecarregar as redes de comunicação. Para lidar com esse problema, são necessárias estratégias eficientes de seleção de sinais que minimizem a transmissão, preservando ao mesmo tempo a utilidade da informação para o receptor desejado. Recentemente, uma definição de utilidade, denominada Transparência Baseada em Propriedade (TP), foi proposta para SCF, modelados como Sistemas a Eventos Discretos. Segundo essa definição, um sistema é considerado transparente se a propriedade de interesse puder sempre ser inferida pelo receptor, enquanto o sistema ainda mantém essa propriedade. Neste artigo, a informação transmitida pelo sistema para receptores são vetores evento, representados pelas mudanças nos sinais da planta. Então, é formulado o problema de minimizar o número de sinais transmitidos enquanto a transparência do sistema é garantida, denominado Seleção Ótima de Sinais (SOS). Para resolver o problema SOS de maneira eficiente, condições necessárias baseadas na observabilidade de vetores eventos são estabelecidas. Essas condições permitem reduzir o custo computacional do problema SOS em diversos casos.

ABSTRACT. Neste artigo, uma comparação entre as principais ferramentas computacionais para modelagem e análise de sistemas de eventos discretos (SED) é apresentada. As ferramentas foram avaliadas de acordo com parâmetros como a existência e usabilidade da interface gráfica, a abertura do código, a possibilidade de criar toolboxes e/ou plugins, os formatos de exportação e sua aplicação em diferentes domínios de SED. O objetivo do trabalho é apresentar uma visão geral das principais ferramentas disponíveis para a comunidade científica para auxiliar o leitor na escolha conforme sua necessidade de pesquisa.

ABSTRACT. Este artigo apresenta o desenvolvimento de um SCADA para monitorar um Ponto de Entrega de Gás Natural, utilizando o protocolo MMS e as diretrizes da norma ISA 101. Assim como, a aplicação da modelagem de dados seguindo o viés da norma IEC 61850. A IHM foi implementada no software Elipse E3, contemplando critérios de usabilidade e escalabilidade. Os resultados contribuem para a ampliação da aplicação da IEC 61850 no contexto industrial e fomentam investigações futuras voltadas ao aprimoramento da interoperabilidade e da experiência do usuário em sistemas SCADA.

ABSTRACT. Este trabalho tem como objetivo implementar a otimização online em um Controlador Programável (CP) para o controle de um protótipo de Sistema Flexível de Manufatura, utilizando uma política baseada em um Processo de Decisão Markoviano. A metodologia proposta integra resultados teóricos e práticos previamente desenvolvidos sobre otimização de sistemas de manufatura e implementação da Teoria de Controle Supervisório em CP. Como contribuição, propõe-se uma extensão do modelo de implementação em três níveis (de Queiroz e Cury, 2002), incorporando um bloco de otimização dedicado à escolha dos eventos. Durante a implementação, foram identificadas limitações relacionadas às restrições de memória do CP e à manipulação de dados na linguagem de programação nativa do controlador. Para contornar essas dificuldades, adotou-se uma estação de trabalho externa, utilizando uma linguagem de alto nível e uma biblioteca compatível com um protocolo de comunicação industrial. Os resultados obtidos demonstram a viabilidade da metodologia proposta para aplicação em contextos industriais, apontando caminhos para futuras investigações e aprimoramentos.

ABSTRACT. Modern society relies on a consistent and uninterrupted electrical supply, which depends on the proper functioning of insulation materials in high-voltage electrical equipment. Partial discharges is one of the most well-known indicators of defects in HV insulation systems. Recent research has focused on automating partial discharges based diagnosis though computer vision and machine learning techniques. However, many existing studies lack explicit dataset splitting methodologies, which can lead to data leakage and overestimated performance metrics. This work proposes a new methodology for assessing the generalization capabilities of PD detection pipelines by explicitly segregating datasets based on equipment IDs. Six common machine learning algorithms were evaluated using this approach, with the MLP model emerging as the most balanced classifier, moreover, each of the top three models (MLP, SVM, and KNN) demonstrated stronger performance in classifying surface, corona, and internal defects, respectively.

ABSTRACT. Currently, various methods exist for hydrogen production, with alkaline water electrolysis (AWE) being one of the most widely used, achieving a hydrogen purity of 99.9%. Electrolysis systems operate within a specific temperature range to ensure both safety and efficiency. While higher temperatures improve efficiency, they also reduce the corrosion resistance of system components, whereas lower temperatures negatively affect hydrogen production. Therefore, maintaining the temperature within the recommended range of 60° to 80°C is essential in electrolyzer applications. The classical PID controller does not always provide optimal performance for temperature regulation in such systems due to the system's nonlinearities. In this work, a Fractional Order PID controller is proposed as an alternative to the classical PID for electrolyzer temperature control. The performance of both controllers is assessed and compared through simulation scenarios, considering key metrics such as settling time, integral squared error, and overshoot. Additionally, the response of the controllers to system disturbances are analyzed to evaluate their effectiveness in ensuring system stability and efficiency. The results demonstrate that the FO PID controller offers superior performance, making it a promising approach for temperature regulation in real hydrogen generation systems.

ABSTRACT. Este trabalho explora a relação entre o aprendizado por reforço (RL) e o controle por modos deslizantes (SMC) no controle de sistemas dinâmicos. Um agente inteligente é treinado utilizando o algoritmo Deep Q-Network (DQN) para controlar um sistema linear de segunda ordem, atuando como um controlador a relé. A função de recompensa é projetada para satisfazer a condição de deslizamento na vizinhança da superfície de chaveamento, induzindo o agente a gerar um modo deslizante de forma autônoma. A implementação em Python com as bibliotecas Stable-Baselines3 e Gymnasium é discutida, e os resultados de simulação demonstram a eficácia da abordagem proposta.

ABSTRACT. Este artigo descreve a implementação de controladores NDI e INDI na plataforma Parrot Bebop 2 para rastreamento de trajetória. Uma análise de sensibilidade é realizada para avaliar as estratégias. Os resultados são comparados evidenciando vantagens e desvantagens das estratégias. A estratégia INDI mostrou-se robusta a incertezas do modelo, e dependente da qualidade dos sensores.

ABSTRACT. Este trabalho propõe uma nova condição de projeto para controladores PID para sistemas discretos no tempo com incertezas politópicas e atraso incerto nos estados. Para realizar o projeto do controlador PID é utilizada uma lei de controle de realimentação estática de saída. A condição proposta opera diretamente no espaço dos parâmetros do controlador e da matriz de Lyapunov, levando a melhores resultados de projeto. A condição de síntese é resolvida por meio de um procedimento iterativo de convergência local, no qual LMIs são resolvidas a cada iteração. O ganho projetado por meio da condição garante a alocação dos autovalores da malha fechada dentro um região circular no plano complexo contida no círculo unitário. Exemplos numéricos ilustram a efetividade da condição proposta.

ABSTRACT. Este artigo estabelece novos resultados para o projeto de controladores $\mathcal{H}_{\infty}$ por realimentação de estados para sistemas lineares com saltos Markovianos a tempo discreto, em um cenário de informação parcial da cadeia de Markov. Consideramos um modelo oculto de Markov, para o qual assumimos que o modo de operação $\theta(k)$ do sistema não está disponível para o controlador, mas somente uma estimação $\hat{\theta}(k)$ fornecida por um detector. Neste contexto, propomos condições suficientes para o projeto de controle $\mathcal{H}_{\infty}$ em termos de desigualdades matriciais bilineares e apresentamos uma abordagem iterativa baseada em um algoritmo de descida coordenada para lidar com as bilinearidades. Um exemplo numérico é apresentado a fim de ilustrar os nossos resultados e demonstrar a sua capacidade em superar métodos existentes na literatura.

ABSTRACT. Teaching Control Theory presents challenges due to the complexity of the mathematical concepts and the difficulty of visualizing dynamic systems in practice. This paper proposes the educational game Controle-se, developed using the Design Thinking methodology, incorporating the principles of situated learning and unplugged computing to make learning more interactive and accessible. The game uses a board inspired by casino roulette wheels to contextualize theoretical concepts in a playful and dynamic environment, promoting situated learning. It also uses cards with graphs and formulas, 3D-printed betting chips and a handmade hourglass, allowing experimentation and logical reasoning without the need for electronic devices, in line with the principles of unplugged computing. During development, stages of empathy, ideation, prototyping and testing were carried out, resulting in innovative teaching material. Tests with Computer Engineering students showed that the proposed approach facilitates the assimilation of concepts, making the learning process more dynamic and motivating. Thus, Controle-se is presented as an effective alternative to complement the traditional teaching of the subject.

ABSTRACT. Este artigo apresenta o desenvolvimento e a análise de um sistema térmico didático de baixo custo, utilizando o efeito Peltier para experimentação em controle térmico. Projetado para o ensino de engenharia, o sistema integra conceitos de eletrônica e sistemas de controle. O protótipo é composto por uma pastilha de Peltier e sensores NTC, conectados a um sistema de aquisição de dados baseado em STM32. Experimentos foram conduzidos em malha aberta e fechada, com a calibração do sistema realizada por meio da implementação de um controlador Proporcional-Integrativo utilizando o método de Ziegler-Nichols.

ABSTRACT. Este trabalho apresenta a implementação de controladores PID no PYDAQ. O PYDAQ (Martins, 2023) é uma ferramenta de código aberto continuamente em desenvolvimento, projetada para aquisições e processamento de sinais experimentais utilizando placas NIDAQ e Arduino. Com uma média de 556 downloads mensais, é uma ferramenta open-source em Pythoncom diversas funcionalidades. Com este trabalho, controladores digitais podem ser estudados, implementados e desenvolvidos por meio do PYDAQ, combinando investigações teóricas e implementação prática de controladores em tempo real. Os resultados provam que a funcionalidade aqui implementada é um importante facilitador em práticas de ensino e pesquisa em engenharia que envolvem metodologias ativas, possibilitando a virtualização de laboratórios.

ABSTRACT. Os desafios do ensino de matemática aplicada em cursos de engenharia frequentemente resultam em dificuldades na compreensão de conceitos e teorias. Para auxiliar educadores nesse processo, este trabalho propõe o desenvolvimento de uma Plataforma Virtual de Ensino baseada em sistemas embarcados, voltada para disciplinas que envolvem modelagem matemática por meio de equações diferenciais. A plataforma integra uma interface de hardware e uma interface web interativa, proporcionando aos estudantes uma experiência dinâmica que facilita a assimilação dos conceitos apresentados. Os resultados obtidos indicam que a solução proposta pode ser aplicada em diferentes abordagens pedagógicas e se mostra uma ferramenta promissora no suporte ao ensino de modelagem matemática.

ABSTRACT. Elementos magnéticos passivos são fundamentais em diversas aplicações e equipamentos elétricos. As perdas magnéticas representam uma parcela significativa das perdas em equipamentos comerciais. Este artigo apresenta uma plataforma para a caracterização de aços elétricos submetidos a diferentes condições operacionais. O sistema de testes é composto por um sistema de excitação do material baseado em amplificadores lineares de potência, uma unidade de medição e condicionamento de sinais de tensão e corrente, além de um algoritmo para cálculo das perdas. Um sistema de controle, baseado em duas malhas, é utilizado para garantir o rastreamento da forma de onda de densidade de fluxo de e o controle do nível médio da intensidade de campo. A proposta é validada por meio de resultados de simulação no software PLECS e de experimentos. Por meio de medições experimentais, foi possível estimar as perdas magnéticas de uma amostra toroidal, obtendo-se valores de 0,510 W/kg para uma densidade de fluxo magnético de 0,9 T e de 1,539 W/kg para 1,5 T, ambos sob excitação de 50 Hz.

ABSTRACT. Power electronic converters are inherently nonlinear time-varying systems. Considering that small-signal modeling of such structures allows for representing them as linearized systems around an operating point, it becomes possible to use classical controllers such as proportional-integral (PI) and proportional-integral-derivative (PID). In this context, the present work introduces the modeling of a dc-dc buck converter based on the three-state switching cell (3SSC) operating in discontinuous conduction mode (DCM) and non-overlapping mode, where the duty cycle is less than 0.5. The modeling is based on the pulse width modulation (PWM) switch method. The derived dc and ac models are properly validated in the time and frequency domains, enabling an adequate representation of the converter.

ABSTRACT. This work presents a study of converters for interfacing 13.8 kV feeders in a microgrid, aiming for high efficiency and lower costs. An analysis of classical two and three-level topologies is carried out, evaluating low- and medium-voltage converter solutions. To assess efficiency, the thermal module of the PSIM Simulation software was used, while inductor and capacitor losses were calculated based on the presented equations. For converter selection, an optimal design analysis was performed to determine the best cost-benefit topology combination and explore potential cost reductions. It is shown that the NPC/NPC topology combination with medium-voltage IGBTs is the best choice, as it provides high efficiency in all simulated scenarios while remaining cost-effective.

ABSTRACT. In many applications, it is necessary to connect photovoltaic modules in series to achieve a specific voltage level. This type of configuration, referred to as a photovoltaic series, is often subject to a phenomenon known as mismatch. This issue significantly reduces the power output of the modules and, in extreme cases, can cause permanent damage to the modules within the series. To mitigate this problem, several strategies have been proposed in recent years. Among these, the most widely adopted is the bypass diode. However, this solution is not suitable for permanent mismatch conditions, such as those caused by asymmetric arrays. In this context, the present work aims to apply the differential power processing (DPP) strategy to mitigate the effects of mismatch in photovoltaic arrays, as well as to enable the integration of asymmetric arrays.

ABSTRACT. O aproveitamento da energia solar fotovoltaica é uma realidade nos dias atuais, sobretudo, devido à sua alta disponibilidade. A eficiência dos sistemas fotovoltaicos apresenta variação significativa em função de diversos fatores, tais como: as condições climáticas, sombreamento, sujeiras acumuladas, nível de irradiância solar, temperatura e, principalmente, a tecnologia utilizada. Comercialmente, a tecnologia de Silício Monocristalino é a mais utilizada, seguida pela tecnologia de Silício Policristalino e Silício Amorfo. A diferença entre as tecnologias vai além da estrutura química, tendo comportamentos muito distintos em relação à eficiência, de acordo com a temperatura de operação, além de apresentarem diferenças significativa no volume comercializado e no peso dos módulos. Este artigo propõe-se a avaliar a influência dessas grandezas em módulos de Silício Monocristalino, Policristalino e Amorfo. Tendo em vista a diferença estrutural de cada tecnologia, é necessário quantificar como as condições climáticas influenciam a produção de potência e os parâmetros intrínsecos de cada módulo. São apresentados os modelos computacionais desenvolvidos, bem como resultados experimentais.

ABSTRACT. A previsão da posição futura de aeronaves é uma tarefa essencial para aplicações em controle de tráfego aéreo, navegação autônoma e defesa aérea. Neste trabalho, investigamos métodos para aprimorar a predição da trajetória de uma aeronave, utilizando o modelo White Noise Jerk Model (WNJM), que assume que a aceleração segue um processo de ruído branco. Aplicamos técnicas de estimação baseadas no observador H2 padrão e em um modelo aumentado para observação de distúrbios.

Os métodos propostos foram avaliados com dados reais de aeronaves em manobra. Os resultados demonstraram que ambas as abordagens baseadas em observadores H2 reduziram significativamente o erro de predição em comparação a uma predição direta pela posição atual. A análise estatística indicou que os desempenhos dos dois observadores H2 são estatisticamente equivalentes dentro do cenário analisado.

ABSTRACT. A gestão de energia é fundamental para otimizar o consumo elétrico e reduzir custos, impactando a lucratividade de pequenas e médias empresas. A previsão de consumo energético, viabilizada pela Internet das Coisas (\textit{IoT}), é uma ferramenta relevante na gestão eficaz da energia. Este trabalho apresenta uma estratégia utilizando redes neurais \textit{Long Short-Term Memory} Multivariada (LSTM\textsubscript{Mult.}) para prever o consumo de energia em edifícios comerciais de pequeno ou médio porte em curto prazo. A arquitetura LSTM\textsubscript{Mult.} captura interdependências entre diferentes variáveis de consumo, melhorando a acurácia das previsões. O desempenho do modelo é comparado com modelos baseados em Regressão Linear, ARIMA e LSTM padrão, utilizando uma base de dados de medições de um edifício de 7 andares.

ABSTRACT. O processamento de fala desempenha um papel central nos sistemas de comunicação de fala. Nesses sistemas, os sinais são frequentemente corrompidos por ruído ambiente e outros sinais de fala. Métodos de separação cega de fala são usados para filtrar sinais de fala indesejados ou recuperá-los a partir de misturas. Essas tarefas se tornam desafiadoras em salas reverberantes devido à natureza convolucional das misturas resultantes. As técnicas de separação comumente usadas nesses cenários incluem a Análise de Componentes Independentes no Domínio da Frequência (FDICA) e a Análise de Vetores Independentes (IVA), que utilizam diferentes métodos de otimização, como gradiente natural (ng), iteração de ponto fixo (fast) e funções auxiliares. O desempenho do algoritmo pode ser afetado por diferentes cenários acústicos, e isso é investigado comparando as abordagens sob condições específicas. Neste estudo, seis métodos de separação cega de fala foram aplicados às misturas de duas fontes, gravadas em quatro salas com diferentes tempos de reverberação. As seguintes métricas foram utilizadas para comparar o desempenho dos métodos: Razão Sinal-Interferência, Razão Sinal-Distorção Invariante à Escala e Avaliação Perceptiva da Qualidade da Fala. A primeira métrica apresentou resultados inconclusivos. A comparação da segunda e terceira métricas mostrou que o fastFDICA foi estatisticamente inferior aos outros métodos. Além disso, o IVAng superou as técnicas FDICA e não apresentou diferença estatística em relação a outros métodos IVA em um nível de significância de 5%.

ABSTRACT. System Identification (SI) consists of developing mathematical models to describe the static and dynamic behaviors of systems based on experimental data, with nonlinear system identification gaining increasing attention, with methods evolving since the 50s. Among these, Polynomial NARMAX models (Nonlinear AutoRegressive Moving Average with eXogenous input) are vastly used for dynamic systems, such as in predicting electricity prices or in predictive control of an autonomous underwater vehicle. SysIdentPy is a Python package developed for the identification of such models, offering tools for structure selection, parameter estimation, model validation, and simulation for SISO (Single-Input Single-Output) and MISO (Multiple-Input Single-Output) systems. In an effort to broaden access to identification tools, SysIdentPyGUI was created, enabling users from various fields to have a fast and accurate workflow in tasks such as forecasting, predictive control, and classification, eliminating the need for prior programming knowledge through an intuitive and user-friendly graphical interface. The Web App allows system identification (linear or nonlinear), graphical and quantitative analysis (through plots and metrics), model export and import, as well as simulation of predefined models, all in a few clicks.

ABSTRACT. A predição da demanda por trocas de baterias em estações de troca de baterias (Battery Swap Stations - BSS) ́e crucial para maximizar a eficiência operacional e promover a mobilidade urbana sustentável. Este estudo sugere uma metodologia baseada em aprendizado de máquina para modelar e prever essa demanda, utilizando um conjunto de dados reais previamente publicado. Nove algoritmos preditivos foram analisados, tais como XGBoost, CatBoost, RandomForest, LightGBM, MLPRegressor, ExtraTrees, LSTM, DecisionTree e LinearRegression. Os algoritmos foram comparados utilizando seis métricas: coeficiente de determinação (R2), raiz do erro quadrático médio (RMSE), erro absoluto médio (MAE), erro percentual absoluto médio (MAPE), tempo de treinamento e tempo de inferência. O XGBoost apresentou o melhor desempenho geral, sendo identificado como a solução mais eficaz. Além da modelagem, este trabalho descreve um procedimento sistemático de preparação e engenharia de features, com o objetivo de facilitar a replicação e a adaptação do método em diferentes contextos.

ABSTRACT. Desvios das grandezas elétricas que medem a qualidade da energia, como tensão em regime permanente e índices de desequilíbrio, podem gerar consequências indesejadas para consumidores e distribuidoras. Este estudo avalia metodologias para minimizar esses desvios por meio da Simulação de Monte Carlo em dois estágios de otimização. Para reduzir o desequilíbrio de tensão, propõe-se a reconfiguração das fases nas barras trifásicas da rede, utilizando busca exaustiva combinada com o critério de dominância de Pareto. Já para mitigar desvios de tensão nodal, ajustam-se as tensões de referência do regulador de tensão via algoritmo Particle Swarm Optimization (PSO). A metodologia é validada no alimentador IEEE de 13 barras, considerando diferentes cenários. Os resultados demonstram que as abordagens adotadas reduzem significativamente a probabilidade de desvios de tensão e infrações dos índices de desequilíbrio.

ABSTRACT. This study evaluates the dynamic performance of Battery Energy Storage Systems (BESS) in the Brazilian Bulk Transmission Network, considering grid-following (GFL) and grid-forming (GFM) control technologies. The analysis focuses on the influence of BESS location, control technology, and operating state. Dynamic simulations were performed with Organon software for thousands of power flow cases constructed from stochastic scenarios generated by the SDDP software. The proposed methodology provides a novel and comprehensive approach to power system stability assessments.

ABSTRACT. In the traditional formulation of the AC load flow problem in isolated networks, a slack bus is adopted in each isolated area. This bus serves as the angular reference for the isolated part. This paper proposes an alternative formulation for the same type of problem, using a numerical procedure that employs a single angular reference bus. For this purpose, classic transformer models with in-phase taps and phase shifters are used to ensure magnitude and phase (synchronization) compatibility between two isolated (asynchronous) areas. Simulations were conducted using the production grade software ANAREDE, which is widely used by companies in the electric sector in Brazil and research centers. Illustrative examples are presented, including a network with an asynchronous DC link. The results of the simulations in the traditional form and the proposed alternative formulation demonstrate the methodology's effectiveness.

ABSTRACT. This work presents an approach to the phasor modeling of voltage source converters (VSC) in transient stability analysis. By using a positive-sequence model that preserves the dynamics of the phase-locked loop (PLL) and current control loops, it is possible to formulate an oscillation equation analogous to that of a synchronous machine. Based on this model, the equal-area criterion is used to assess the stability of the VSC under system disturbances, such as short circuits. Simulations in PSCAD, comparing the phasor model with the switched model, confirm the fidelity of low-frequency oscillations. Thus, the developed model will serve two purposes: (i) educational/didactic and (ii) as a foundation for designing operational strategies to enhance the stability margins of converters. The developments will be validated and demonstrated through simulations using the ANATEM/CEPEL software.

ABSTRACT. O uso de tecnologias emergentes como a realidade virtual vem revolucionando o treinamento técnico em áreas que exigem alta precisão e segurança, como a engenharia elétrica. Este estudo apresenta o desenvolvimento do TransforLab, uma plataforma de realidade virtual imersiva para treinamento e capacitação de profissionais do setor elétrico e estudantes, no contexto de ensaios em transformadores de distribuição. O ambiente virtual foi construído na Unity, com modelagem 3D detalhada dos equipamentos e interações intuitivas no Oculus Quest 2, permitindo a realização de ensaios conforme as normas NBR 5380 e NBR 5356. A plataforma possibilita a simulação de diversos ensaios, incluindo determinação de polaridade, curva de magnetização do transformador, operação em vazio, operação em curto-circuito, medição de resistência de isolamento e medição da relação de transformação, apresentando resultados compatíveis com medições reais. O TransforLab demonstrou ser uma alternativa eficiente para qualificação profissional, reduzindo custos e eliminando riscos operacionais associados aos ensaios em laboratórios físicos. Como continuidade do projeto, pretende-se aplicar a plataforma em cursos de Engenharia Elétrica e em empresas do setor elétrico para aprimorar o treinamento em manutenção e ensaios de rotina. Além disso, será investigada a integração de gêmeos digitais para monitoramento remoto e realização de ensaios não invasivos.

ABSTRACT. Correntes geomagneticamente induzidas (Geomagnetically Induced Currents, GICs) são normalmente decorrentes de tempestades solares e outros eventos climáticos espaciais, causando impactos negativos como o superaquecimento de linhas de transmissão e perdas adicionais em sistemas elétricos. Tendo em vista a carência de estudos em relação à mitigação dos efeitos danosos mencionados, este trabalho propõe a formulação de um problema multiobjetivo de otimização destinado à minimização das magnitudes de GICs e o número de linhas de transmissão com compensação série, considerando restrições associadas às impedâncias de aterramento e outros dispositivos bloqueadores de GIC, a fim de determinar seus valores de forma otimizada. Ademais, as magnitudes de tensão e equações do fluxo de potência são tratadas como restrições do problema, a fim de considerar a análise da operação de sistemas de potência. As soluções ótimas são determinadas usando algoritmo genético, sendo avaliadas com base na fronteira de Pareto. Simulações são conduzidas a partir de casos de estudo, assumindo diferentes valores de campo geotérmico para demonstrar a aplicabilidade do método.

ABSTRACT. Diante do panorama da expansão notável de geração distribuída (GD) nos sistemas de distribuição e subtransmissão, surgem novos desafios na análise do sistema elétrico. Entre esses está a crescente interação entre os sistemas de transmissão e distribuição (T&D), decorrentes dessa nova característica cada vez mais ativa das redes de distribuição. Este trabalho propõe uma metodologia para análise integrada de sistemas T&D na estimação de estados através do uso da normalização cpu, que permite a representação explícita de alimentadores de distribuição ativos no modelo da rede básica. O estimador proposto é formulado como um problema de otimização restrito com informações a priori e solucionado pelo método do Tableau Esparso de Hachtel combinado com técnicas de desacoplamento, aliando, assim, a eficiência computacional e a estabilidade numérica. A performance da metodologia foi avaliada em um sistema T&D composto por um sistema de transmissão de 30 barras conectado a dois sistemas de distribuição de 69 barras, avaliando-se diferentes configurações de topologia e níveis de inserção de GD.

ABSTRACT. O artigo analisa os impactos dos curtos-circuitos em transformadores de potência, destacando a crescente demanda por segurança e confiabilidade nos sistemas elétricos. Aborda as forças eletromagnéticas e térmicas que afetam os enrolamentos e o isolamento, resultando em deformações cumulativas e degradação do papel isolante. Embora a tecnologia tenha avançado, os transformadores mais antigos enfrentam desafios devido ao encolhimento dos enrolamentos e à deterioração do isolamento. O estudo enfatiza a importância de monitorar e avaliar continuamente a condição mecânica e elétrica dos transformadores, especialmente após eventos significativos de curto-circuito.

ABSTRACT. The integration of phasor measurement units (PMUs) into electrical systems has been accompanied by the development of state estimator solutions aimed at integrating them into an existing complex control system. This work proposes a linear generalized state estimator based exclusively on PMUs, formulated using the constrained weighted least squares method, capable of including previously obtained information about the state variables through the use of a priori information. The proposed methodology is evaluated through simulations on the IEEE 24-bus test system, extended to the substation level.

ABSTRACT. The increase in distributed generation poses challenges to power quality in electrical grids, particularly due to voltage variations. This work presents the application of the IEEE 2030.5 protocol as a standardized communication framework for intelligent distributed generation management in a real environment. A reactive power controller was implemented in the 500 kWp photovoltaic plant at UTFPR to dynamically adjust reactive power injection. The system maintains grid voltage within regulatory limits and optimizes the power factor, ensuring stable and efficient operation. Unlike most studies conducted in simulated environments, this work demonstrates IEEE 2030.5's real-world applicability, highlighting its interoperability and effectiveness in distributed energy resource control.

ABSTRACT. O principal objetivo deste artigo é investigar como as funções de controle dos inversores fotovoltaicos (FV) impactam na máxima capacidade de hospedagem (MCH), quando incertezas são consideradas nas cargas. As funções analisadas são aquelas dedicadas especificamente ao controle de tensão, como os controles com fator de potência fixo (FPF), por droop (DRP), e volt-var (VV). A ideia é incorporar explicitamente, por meio da abordagem full Newton, um modelo detalhado de sistemas FV em um problema de fluxo de potência probabilístico (FPP) e, em seguida, incluir esta formulação em um algoritmo para obtenção da MCH. Para validação da metodologia proposta, simulações computacionais são realizadas em um sistema de distribuição de 38 barras.

ABSTRACT. A energia solar fotovoltaica surge no Brasil como uma alternativa atrativa para diversificar a matriz elétrica do país, promovendo o aumento das fontes renováveis e reduzindo as emissões de gases do efeito estufa. O Brasil possui alto potencial de irradiação solar, superando países europeus por exemplo, porém um dos principais fatores que impulsionaram seu crescimento foi o aumento da tarifa de energia elétrica. Este trabalho analisa a viabilidade econômica de uma cooperativa de energia solar fotovoltaica após a Lei 14.300/2022, que trouxe mudanças significativas à geração distribuída (GD), como as novas modalidades de compensação e novas regras aos consumidores e concessionárias. A análise se concentra no estado de Minas Gerais, comparando parâmetros financeiros, como Payback, TIR e VPL, após a Lei 14.300/2022.

ABSTRACT. Atualmente, operadores de sistemas de distribuição de energia elétrica (OSD) precisam lidar com a penetração de geração distribuída fotovoltaica e veículos elétricos, que são fatores que impactam o sistema por muitas vezes não serem controlados. Neste cenário, sistemas de armazenamento de energia (SAE) se tornam recursos importantes para o controle do fluxo de potência na rede evitando desvios de tensão, perdas de energia e redução do carregamento do sistema; entretanto há legislações que não permitem o OSD controlar diretamente SAE por conflitos de interesse com o mercado de energia. Portanto, neste trabalho é apresentado um framework que permite ao OSD definir sinais de operação que possíveis investidores em SAE, como estações de carregamento de veículos elétricos (ECVE) poderiam seguir mediante compensação financeira. O framework apresentado é baseado em dois modelos de programação matemática, o primeiro para definir os sinais de operação, e o segundo para analisar o dimensionamento e operação do SAE da ECVE. Este framework é implementado em AMPL, e um caso de estudo com o sistema IEEE de 33 nós é utilizado para analisar sua aplicabilidade. Os resultados obtidos indicam que uma compensação de a partir de 0,4% a mais no valor do $/kWh viabiliza o investimento em SAE para donos de ECVE e proporcionando ao OSD reduções nos custos de operação que representam um valor presente de $ 120.000.

ABSTRACT. Distributed energy resources reached 35.6 GW of installed capacity in Brazil in 2024. Among these, photovoltaic solar power stands out, mainly due to the reduction in investment costs and compensation policies for prosumers. Currently, studies aim to assess whether the connection of a new generator violates any of the operational limits of the electrical grid. However, few studies focus on identifying which points of real power grids are more susceptible to hosting new photovoltaic generators. Therefore, this work proposes, in the first part, a historical analysis of electricity consumption and power generation, and in the second part, a study that quantifies the power that can still be injected by new photovoltaic generators into the distribution network of the state of Mato Grosso. The results show that the historical trends of electricity consumption and power generation evolve differently: consumption presents monthly variations and annual increases, while power generation grows exponentially. Furthermore, a mapping of the regions with the highest hosting capacities for new solar power plants was provided, along with an estimate of the power generation limits that can still be added to the state's electrical system.

ABSTRACT. This work presents a computational analysis of different modeling approaches for the ground effect in transmission lines on the calculation of lightning and switching overvoltages. A comparative study is performed between the transient responses obtained using different models under lightning strikes and line switching, considering an operating voltage of 500 kV. To assess the impact of the models, soils with resistivities of 100 and 10,000 $\Omega$.m are considered. The results demonstrated significant sensitivity to soil characteristics in simulations of atmospheric overvoltages and negligible impact on simulations of switching overvoltages.

ABSTRACT. This paper presents the calculation of the longitudinal and transverse parameters of transmission lines, considering the effects of ground return current. To this end, five formulations widely disseminated in the literature were implemented through a developed computational routine. A three-phase transmission line from CEMIG's system was analyzed as an example, comparing different modeling approaches for various soil resistivity values. Sensitivity analyses regarding frequency and soil resistivity variations highlighted the inadequacy of treating the soil as a perfect electrical conductor, particularly in the evaluation of the line's longitudinal resistance, which is highly sensitive to soil effects. Furthermore, the study demonstrates the feasibility of using approximate methods, which require less computational effort and provide satisfactory results, depending on soil characteristics and transmission line configuration.

ABSTRACT. This paper presents a comprehensive analysis of islanding protection strategies implemented in industrial electrical systems, focusing on a petroleum refining unit. The study addresses islanding detection techniques, connection protection schemes, and load shedding systems, aiming to ensure the continuity and safety of the power supply. A detailed case study is presented, including electromechanical transient simulations conducted in the ANATEM software to validate the islanding protection settings. The results show that the implemented settings provide adequate sensitivity for islanding detection and tripping, ensuring the stability and protection of the industrial electrical system during grid disturbances.

ABSTRACT. O presente trabalho apresenta a implementação de um método de estimação de fasores harmônicos baseado na Transformada Discreta de Fourier (do inglês, Discrete Fourier Transform – DFT) e em um algoritmo de interpolação no domínio do tempo, baseado em B-Spline, que visa reduzir os efeitos do espalhamento espectral em cenários de frequência off-nominal ou variante.

O método foi implementado, em tempo real, em um microprocessador STM32F756ZG, e foram obtidos resultados de testes experimentais. O desempenho dos estimadores do fasor harmônico com os diferentes interpoladores foi avaliado em termos do Total Vector Error (TVE), onde é possível perceber que o método implementado performou de acordo com os requisitos estipulados pela norma IEC 60255-118-1.

ABSTRACT. A automação dos Sistemas Elétricos de Potência (SEP) é impulsionada pelo processo de crescente digitalização, transformando dispositivos de controle e proteção em Dispositivos Eletrônicos Inteligentes, do inglês Intelligent Electronic Devices (IEDs). Diversas funcionalidades podem ser agregadas em um único dispositivo, considerando requisitos estritos de tempo de processamento e capacidade de memória. Apesar da redução de custo proporcionada pelos avanços da indústria microeletrônica, os IEDs ainda representam um custo alto nos projetos de automação dos SEP, restringindo seu uso em projetos industriais ou na distribuição. Soma-se a este fato o alto custo de implementação de circuitos eletrônicos em países periféricos, dificultando o desenvolvimento de novos produtos nestes países. O presente trabalho apresenta o desenvolvimento de uma plataforma de prototipagem de hardware e software para IEDs, explorando o baixo custo proporcionado pelo reuso ou redirecionamento de hardware e software. Uma plataforma com componentes de baixo custo e software aberto é proposta e avaliada quanto à eficácia e eficiência, considerando os requisitos de aplicação. Resultados mostram o potencial e os limites desta abordagem, que permite estabelecer uma base para o desenvolvimento de novos produtos.

ABSTRACT. This article addresses the analysis of low-frequency oscillations in power systems using Variational Mode Decomposition (VMD) and Prony algorithms. Low-frequency oscillations can cause instability in the power system and compromise its operation and reliability. The VMD algorithm is used to decompose the electrical signal into its modal components and attenuate noise. The Prony algorithm is used to model the resulting modal components and determine the parameters of the model. The results obtained shows that the combination of these two algorithms allows for efficient and accurate analysis to detect and analyze low-frequency oscillations in power systems.

ABSTRACT. This paper proposes the use of Conservative Power Theory (CPT) as an alternative approach to assessing power quality (PQ) in real distribution power systems. Based on the definitions of power and current components, load compliance factors (LCF) are established to characterize different aspects of the load behavior. The LCFs from CPT enables identification of disturbances such as harmonic distortions, imbalances and reactive power flow in the power system. Additionally, a comparative analysis is conducted with the factors based on the power components defined in IEEE Std. 1459-2010. The results demonstrate that the LCF from CPT effectively characterize disturbance caused by linear, non-linear, balanced and unbalanced loads, even in scenarios where the supply voltage presents distortions and/or imbalances. Thus, this work highlights the applicability of CPT as a robust tool for diagnosing and monitoring PQ in electrical distribution systems.

ABSTRACT. In this study, the thermal and magnetic behavior of a submerged electric motor was investigated using both analytical and numerical methods. The analytical approach, based on the desired nominal data, was employed to determine the design parameters necessary for defining the motor's geometry and windings. Subsequently, the numerical method utilized the analytically derived geometry to conduct thermal and magnetic simulations. The results were highly favorable: the motor successfully achieved the target mechanical power of 150 HP, and the difference in air gap induction between the two methods was less than 1\%. Additionally, the observed temperature levels indicated that the commonly used materials would not be compromised by thermal stress. These findings highlight the effectiveness of combining analytical and numerical tools in the design of submerged electric motors.

ABSTRACT. Em decorrência do desenvolvimento e da modernização do Sistema Elétrico de Potência (SEP), as matrizes energéticas têm observado uma crescente heterogeneidade de cargas, como cargas não lineares, motores industriais de alta carga indutiva, fontes renováveis e conversores de potência chaveados. Diante dessa realidade, têm surgido distúrbios capazes de submeter os sinais elétricos a variações em seus parâmetros, como frequência, amplitude e fase. Um dos principais desafios é o rastreamento eficaz das componentes harmônicas presentes nos sinais de Qualidade de Energia (QE), como tensões e correntes. Assim, o presente artigo tem como objetivo descrever a implementação de um protótipo rastreador harmônico em tempo real. O sistema proposto realiza uma amostragem síncrona dos sinais analisados por meio de um processo de interpolação. Além disso, é realizado o rastreamento amostra a amostra da magnitude do fasor do sinal elétrico, baseado na Transformada Discreta de Fourier Recursiva de Janela Deslizante (SWRDFT). A fim de validar a implementação do protótipo, o algoritmo foi implementado em uma placa de desenvolvimento microcontrolada. Foram conduzidos testes considerando variações nas condições nominais da rede, os quais demonstram a efetividade e robustez do método proposto.

ABSTRACT. Este trabalho tem como objetivo a aplicação do método de controle orientado por campo (do inglês Field Oriented Control (FOC)) para o acionamento de um motor BLDC. Nesse contexto, estuda-se as técnicas de transformação de Clarke e de Park para o desacoplamento das malhas d-q (direta e em quadratura), visando o controle da velocidade do motor e, com isso, permitir o controle independente de torque e fluxo. Em seguida, são realizadas simulações computacionais por meio do software PSIM para a implementação experimental do circuito da topologia FOC. O circuito para o acionamento do inversor trifásico é tratado conjuntamente com o circuito de geração dos sinais PWM, utilizado para a comutação das chaves do inversor. Os blocos das transformações de Clarke e de Park são utilizados a fim de converter as variáveis trifásicas do referencial estacionário para o rotativo. Então, as malhas de controle de velocidade e de corrente realizam o controle de maneira desacoplada. Por fim, são apresentadas as respostas obtidas via simulação da velocidade de rotação do motor e as entradas e saídas da malha de controle de corrente no plano rotacional síncrono d-q.

ABSTRACT. O controle por realimentação de saída é um tema central na teoria de controle, amplamente aplicado em sistemas onde nem todas as variáveis de estado estão acessíveis para medição. Apesar de sua relevância prática, a síntese de controladores por essa abordagem é notoriamente desafiadora, sendo um tópico de grande interesse e pesquisa na literatura recente. Nesta palestra, exploraremos o estado da arte do controle por realimentação de saída, com ênfase em sistemas não lineares modelados por representações politópicas. Serão apresentadas novas condições para o projeto de controladores que eliminam a necessidade de impor restrições estruturais no sistema, rompendo com limitações comuns das técnicas clássicas. Além de explorar os fundamentos teóricos, serão discutidas as aplicações práticas das metodologias desenvolvidas. Por fim, serão apresentadas perspectivas futuras, apontando direções promissoras para avanços na área.

ABSTRACT. O aumento da integração de produção de eletricidade proveniente de fontes renováveis variáveis no tempo cria desafios em relação à segurança do abastecimento, exigindo investimento em soluções de armazenamento de energia, para assim contribuir para assegurar a cobertura da demanda e minimizar o desperdício de energia renovável que pode eventualmente ter de ser cortada em períodos de grande abundância destes recursos. O hidrogénio é o vetor energético capaz de assegurar, não só a desejada transformação das infraestruturas do sistema de gás natural, mas também promover o acoplamento com o Sistema Elétrico, através dos sistemas Power-to-Power (P2P). O hidrogénio ao ser produzido com excedentes de eletricidade renovável proveniente da energia eólica e solar, permite implementar uma estratégia de armazenamento sazonal de energia, a longo prazo, com recurso à utilização de cavernas subterrâneas de sal, para ser posteriormente reconvertido em eletricidade quando a demanda não puder ser satisfeita.

Os investimentos em soluções P2P são intensivos em capital e requerem o desenvolvimento de mecanismos de regulação transitórios que permitam, tanto a criação de oportunidades para os agentes de mercado, como a valorização dos excedentes de energia, reduzindo simultaneamente a dependência energética. Nesta sessão será apresentado um conjunto inovador de estratégias regulatórias para promover a criação de uma solução P2P que assegure a adequação da fiabilidade do sistema eletroprodutor e, ao mesmo tempo, contribua para a descarbonização da indústria elétrica. 

O caso de estudo apresentado é baseado na previsível evolução do sistema elétrico de Portugal para o período entre 2030 e 2040, onde os excedentes de energia renovável podem ser armazenados sob a forma de hidrogénio e reconvertidos em eletricidade, assegurando níveis adequados de segurança de abastecimento ao longo do ano, com viabilidade económica sob diferentes modelos de políticas públicas.

ABSTRACT. A transição energética global exige soluções inovadoras para garantir segurança, sustentabilidade e flexibilidade no setor elétrico. Nesta palestra, serão abordados dois pilares fundamentais dessa transformação: o armazenamento de energia e o hidrogênio. O armazenamento de energia é uma das tecnologias de grande importância para integrar fontes de geração intermitentes, como a solar e eólica, assegurando a maior penetração das fontes limpas bem como permitindo novos modelos de negócio. A palestra apresentará um panorama sobre o potencial do armazenamento de energia para a transição energética justa e aumento da resiliência dos sistemas elétricos. O hidrogênio, especialmente o que é produzido por eletrólise com o uso da energia renovável, é destacado como vetor energético promissor para descarbonizar setores de difícil eletrificação, como a indústria pesada e o transporte de longa distância. A palestra explorará o papel do H2 como solução complementar ao armazenamento, suas perspectivas de mercado, inovações tecnológicas e barreiras regulatórias e logísticas. Por fim, serão apresentados os desafios do novo cenário energético – que envolvem a modernização da infraestrutura, políticas públicas, incentivos à inovação e modelos de negócios disruptivos – e como o armazenamento de energia e o hidrogênio se posicionam como elementos estratégicos para viabilizar um sistema elétrico mais resiliente, limpo e descentralizado.

ABSTRACT. Este artigo propõe a combinação do controle acionado por eventos com a busca extremal baseada no Método de Newton. Enquanto a taxa de convergência da busca extremal via método do gradiente depende da Hessiana desconhecida do mapa estático, a busca extremal pelo método de Newton elimina essa dependência, permitindo que a taxa seja definida pelo projetista via um estimador dinâmico para a inversa da Hessiana, através de uma equação diferencial de Riccati. A estabilidade do sistema em malha fechada é garantida localmente, e analisada através do critério de estabilidade de Lyapunov e pelo método da média para sistemas descontínuos. Simulações ilustram vantagens do método de Newton, como convergência mais rápida e menor frequência de atualização dos sinais de controle em comparação ao método de gradiente.

ABSTRACT. Este artigo propõe o projeto e a análise de um controlador extremal distribuído com perturbações estocásticas na presença de atrasos de entrada distintos, visando conduzir um sistema multiagente a uma pequena vizinhança do ponto extremo desconhecido no espaço bidimensional. O sistema considerado possui múltiplas entradas com atrasos distintos e conhecidos em cada canal de entrada. Cada agente não dispõe de informações sobre sua própria posição nem sobre a distribuição espacial do sinal da fonte, utilizando apenas medições locais e colaboração com vizinhos para alcançar o objetivo. Demonstra-se a convergência exponencial local do sistema multiagente para uma pequena vizinhança do ponto extremo desconhecido, tanto quase certamente quanto em probabilidade, por meio da teoria da média estocástica. Em particular, o projeto do controle extremal distribuído para compensar distintos atrasos de entrada e a análise de estabilidade são conduzidos utilizando a técnica de redução, eliminando a necessidade da transformação backstepping e resultando em uma estrutura de controle mais simples. Por fim, um exemplo numérico é apresentado para ilustrar a eficácia do controle extremal distribuído estocástico proposto, baseado em preditor para compensação dos atrasos.

ABSTRACT. This paper presents the design and analysis of an Extremum Seeking controller for scalar static maps in the context of infinite-dimensional dynamics governed by the 1D Euler-Bernoulli beam Partial Differential Equation (PDE). The beam is actuated at one end (using position and moment actuators). The map's input is the displacement at the beam's uncontrolled end, which is subject to a sliding boundary condition. Notably, extremum seeking for this class of PDEs remains unexplored in the existing literature. To compensate for PDE actuation dynamics, we employ a boundary control law via a backstepping transformation and averaging-based estimates for the gradient and Hessian of the static map to be optimized. This compensation controller leverages a Schrödinger equation representation of the Euler-Bernoulli beam and adapts existing backstepping designs to stabilize the beam. By analyzing the spectrum of the closed-loop system and applying averaging theory in infinite dimensions, we establish local exponential convergence to a small neighborhood of the unknown optimum. Finally, simulations illustrate the effectiveness of the design in optimizing the unknown static map.

ABSTRACT. This work proposes a data-driven static output-feedback (SOF) control approach for discrete-time linear systems with time-varying input delay. The controller design relies on the open-loop system’s input-state-output data along with delay-dependent Linear Matrix Inequality-based conditions derived from the arguments of the Lyapunov-Krasovskii stability theory. A notable distinction of the proposed approach is that the controller gains are obtained without prior knowledge of the system dynamics. Furthermore, a reference-tracking input scheme is designed from data to address piecewise-constant reference tracking and guarantee the asymptotic stability of the tracking error. Both simulation and experimental examples are conducted to ilustrate the effectiveness of the proposed conditions.

ABSTRACT. This work proposes a Quadratic Programming (QP)-based Model Predictive Control (MPC) formulation for energy management in microgrids. Traditionally, this type of problem is approached through an MPC law based on a Nonlinear Programming (NLP) formulation, due to the presence of a complementarity constraint that makes the problem nonlinear. In the proposed approach, this constraint is suitably removed, allowing the reformulation of the problem as a QP, thereby reducing the number of decision variables of the resulting optimization problem. To evaluate the benefits of the proposed QP-based approach, a case study was conducted using the AVEVA Process Simulation integrated with Python. The results demonstrate that the QP formulation offers advantages such as greater numerical robustness, faster convergence of the optimization algorithm, and reduced computational time. These characteristics highlight the potential of the proposed methodology for real-time applications and confirm its feasibility for large-scale deployment and industrial implementation, where reliability and computational efficiency are critical requirements.

ABSTRACT. Este artigo apresenta o projeto de controladores robustos via dados amostrados por realimentação de estado para sistemas LPV com atuadores sujeitos à saturação no sinal de controle, utilizando Desigualdades Matriciais Lineares (LMIs). O método proposto integra a abordagem de funcionais looped e a condição de setor generalizada. A estabilização local é verificada por meio de um lema de negatividade definida para polinômios quadráticos. São propostos procedimentos de otimização para maximizar o intervalo de amostragem aperiódico e maximizar a região de atração. Um exemplo numérico demonstra a eficácia do método proposto, evidenciando condições de estabilização menos conservadoras em comparação com abordagens existentes.

ABSTRACT. Este trabalho apresenta uma proposta baseada em dados para o cômputo de uma lei de controle estabilizante para um sistema do tipo Lur'e discreto no tempo. As principais diferenças em relação às estratégias da literatura são que a lei de controle realimenta o estado e a saída do bloco não linear do sistema, e os ganhos são obtidos a partir de variáveis de folga, o que permite por exemplo projetar implementações descentralizadas do controle com menor conservadorismo e melhores taxas de decaimento. Exemplos numéricos ilustram os resultados.

ABSTRACT. This work proposes a Nonlinear Model Predictive Control (NMPC) scheme based on dual quaternions for quadrotor UAV motion control. Dual quaternions integrate rotational and translational motion into a unified representation.The approach includes defining appropriate error metrics and applying suitable discretization within the NMPC formulation. A dynamic model is derived in Spin(3)$\ltimes\mathcal{R}^3$ and validated through numerical simulations. The proposed controller is evaluated in simulation, demonstrating its effectiveness in controlling an underactuated system with a single optimization layer, avoiding the decoupling of translational and rotational control. These initial results highlight the potential of combining dual quaternion-based modeling with MPC theory.

ABSTRACT. This paper presents an approach for the safety assessment of continuous-time linear systems. We derive conditions considering both the presence and absence of actuator saturation. The conditions are presented in the form of linear matrix inequalities that can be solved by existing semidefinite programming software. These conditions are used to design a barrier Lyapunov function that ensures the safe operation of the dynamical system in both scenarios, whether actuator saturation is present or not. The proposed method is illustrated through numerical examples, demonstrating its efficacy.

ABSTRACT. Este trabalho propõe e avalia experimentalmente um método não invasivo para a estimativa da velocidade angular em compressores herméticos a partir de medições de vibração, utilizando a transformada rápida de Fourier de toda a fase (apFFT, do inglês all-phase fast Fourier transform) corrigida com janela dupla e filtrada por um filtro de limitação de variação. O método permite a utilização de janelas de aquisição reduzidas, possibilitando uma resposta rápida e de baixo custo computacional, adequada para sistemas embarcados e com comportamento transitório, como na operação com velocidade variável ou com falhas. O método foi avaliado experimentalmente em ensaios de partida de compressores, e os resultados demonstram que a apFFT filtrada supera a transformada rápida de Fourier convencional, reduzindo o erro absoluto médio da estimativa de velocidade em 29% para janelas de aquisição mais curtas (12 amostras, 0,048 s) e em 15% para janelas de aquisição mais longas (126 amostras, 0,504 s).

ABSTRACT. The present study outlines the development of a free-running simulator in MATLAB for modeling signals from the hadronic calorimeter TileCal of the ATLAS Experiment at CERN. TileCal plays a vital role in measuring the energy of particles produced in collisions at the Large Hadron Collider (LHC). The proposed simulator aims to provide an accessible tool for studying and analyzing the generated signals. The adopted methodology is based on the characterization of the occupancy rate and the energy spectrum of the calorimeter cells, using data from Monte Carlo Simulation. The simulation process follows a three-step approach: (i) defining the events of interest based on the occupancy rate of the cells, (ii) generating the event energy according to the mapped distribution, and (iii) reconstructing the calorimeter sample sequence. The results demonstrate that the energy distribution generated by the simulator accurately reproduces experimental data, validating its effectiveness. Future perspectives include implementing the simulator in embedded hardware, such as FPGAs or ARM processors, enabling real-time execution and integration with energy reconstruction techniques.

ABSTRACT. Apresenta-se uma arquitetura de automação para um sistema de medição de torque dinâmico utilizando um servomotor, servodriver e controladores programáveis. Além da medição do torque, é possível medir também a velocidade rotacional. Utilizando o modo de controle de torque, é possível ter o servomotor como um medidor, no qual o torque nominal é mantido sob controle para um dado valor de velocidade, no caso, com rotação nula. Demonstra-se que o servomotor opera também como um sistema de carregamento, onde varia-se o set point de torque para obter solicitações de carga controladas. Uma calibração preliminar do medidor foi realizada mediante um torquímetro de referência em linha. O sistema desenvolvido substitui o conjunto torquímetro, tacômetro e sistema de carregamento, por um único motor, simplificando a caracterização em bancadas de testes.

ABSTRACT. O experimento ATLAS (A ThoroidaL AparatuS), um dos principais detectores do Grande Colisionador de Hádrons (LHC), analisa colisões do tipo próton-próton no Calorímetro Hadrônico (TileCal), onde os produtos dessas colisões são absorvidos e lidos pelo sistema de detecção. Para processar esses sinais, um conformador de pulso analógico é utilizado antes da reconstrução do sinal. O desenvolvimento de simuladores em tempo real auxilia estudos de novas técnicas de processamento dos sinais e a simulação deste circuito de adequação do pulso é importante. Este trabalho aborda o uso do Impulse Invariant Method para digitalização da função de transferência e a implementação de um filtro de Resposta Impulsiva Infinita (IIR) que represente essa resposta digitalizada. A abordagem do filtro IIR é uma novidade neste cenário, trazendo uma aproximação maior ao modelo físico. Para atingir o objetivo, foi necessário usar atrasos na função de transferência original para uma amostragem compatível com o que se deseja representar. O uso do FPGA (Field Programmable Gate Array) para a implementação do filtro se mostrou eficiente, atingindo resultados satisfatórios com pouco uso de recursos do dispositivo e conseguindo trabalhar na mesma frequência de colisões do LHC.

ABSTRACT. Electrical distribution systems are susceptible to various damaging effects that can lead to faults, potentially reaching safety limits and posing significant operational risks. To address these challenges, this work proposes the development of the BR-EDC Dataset, a novel dataset designed for the identification of components in electrical distribution lines. The primary goal is to provide high-quality labeled data for the precise detection and identification of multiple objects in images. The dataset includes images of critical components, such as insulators, poles, and crossarms, and a set of negative images (without elements of interest), which helps minimize false positives during detection. The BR-EDC Dataset was utilized to train a neural network based on the You Only Look Once (YOLO) architecture, showcasing its effectiveness in accurately detecting multiple components in complex scenarios. The release of this dataset aims to advance the field of infrastructure monitoring, offering a valuable resource for both research and practical applications.

ABSTRACT. Accurate skull reconstruction following a craniotomy is crucial for successful surgical outcomes and patient recovery. This work investigates the ability of a relatively simple deep learning model, an autoencoder with skip connections, to reconstruct skulls from 3D point clouds, using data from the MICCAI Implant Design competition. The model was trained on complete skulls and subsequently tested on skulls with simulated craniotomy defects. Reconstruction was evaluated by aligning the reconstructed skull with the original skull and identifying the differences, which represent the implant. To refine implant selection, the DBSCAN algorithm was applied to cluster the points and remove noise. Results demonstrate the ability of the autoencoder with skip connections to generate satisfactory reconstructions, with DBSCAN contributing to a more accurate implant. Despite its simplicity, the proposed model shows potential for assisting in cranial reconstruction, paving the way for developing more robust and efficient tools for surgical planning and the creation of personalized implants.

ABSTRACT. This paper presents the development of autonomous navigation for a self-balancing bicycle, considering its kinematic constraints. For this purpose, path planning is based on an evolutionary differential algorithm (LSHADE-COP), combined with the Non-Uniform Rational B-Spline (NURBS) curve representation. This approach provides a smooth, differentiable, and feasible path for the robot. In addition, a vector field-based guidance method is used to ensure that the robot follows the planned path. Simulation results show the importance of considering robot orientation and kinematic constraints from the path planning step, ensuring safe navigation. Besides that, initial experiments with the bicycle were conducted to validate the balancing and low-level control required for robot navigation.

ABSTRACT. Multi-objective optimization is crucial for robotic trajectory planning, and the trade-offs between speed, energy efficiency, and mechanical stress must be managed carefully. This paper presents a MOPSO-based approach that incorporates Bézier curve interpolation to improve path smoothness while optimizing three conflicting objectives: minimizing cycle time, energy consumption, and abrupt joint accelerations. Experiments conducted in MATLAB on the PUMA 560 robot confirm the effectiveness of the proposed method, yielding well-distributed Pareto fronts that provide flexible decision-making options and a parallel coordinates graph that illustrates trade-offs for each solution. The findings indicate that optimizing Bézier control points within MOPSO significantly boosts trajectory efficiency, making it a valuable asset for industrial automation.

ABSTRACT. Este artigo aborda o estado-da-arte das aplicações de Redes de Petri na modelagem e análise de sistemas de controle de veículos autônomos submarinos (AUV), e propõe sua aplicação no desenvolvimento de um AUV do tipo híbrido que está em desenvolvimento no Laboratório de Veículos Não Tripulados da Universidade de São Paulo. O texto revisa as variações de Redes de Petri e alguns aspectos de suas utilizações em AUVs encontrados na literatura. Um exemplo envolvendo a modelagem de um sistema do AUV em desenvolvimento é apresentado.

ABSTRACT. Este estudo explora a aplicação e análise de um sistema de localização para ambientes interiores baseado na Comunicação por Luz Visível (Visible Light Communication - VLC) em ambientes extensos. Ele utiliza um estimador de iluminâncias derivado da distribuição das intensidades luminosas das luminárias, obtidas a partir do arquivo IES fornecido pelo fabricante, para treinar uma Rede Neural Artificial (RNA). A técnica é então avaliada em um ambiente de grande escala para verificar sua eficácia, abordando problemas característicos, como a seleção de frequências para inúmeras luminárias e a análise de contingência em casos de falha. Os resultados são comparados com outros trabalhos que envolvem ambientes de teste com dimensões ou tamanhos de célula similares. O sistema simulado apresentou acurácia média de 6,68 cm em um ambiente de 20 m x 20 m x 5 m e demonstrou boa robustez em situações de falha de apenas uma luminária, cujo efeito se mostrou localizado.

ABSTRACT. O carrapato bovino representa um desafio sanitário e econômico crítico na pecuária. Para mitigar esses impactos, o uso de carrapaticidas é a principal estratégia adotada no controle do parasita. No entanto, a avaliação da eficácia desses produtos exige métodos precisos e eficientes para garantir o sucesso dos tratamentos. Este estudo propõe um sistema integrado a um aplicativo móvel que automatiza a contagem da mortalidade de larvas em vídeo, utilizando segmentação via Algoritmo do Vaga-Lume, separação com FRST e rastreamento entre frames. A aplicação permite que especialistas realizem análises completas da eficácia dos produtos, desde a captura de vídeos até a geração de relatórios estatísticos, diretamente em dispositivos móveis, otimizando o controle laboratorial.

ABSTRACT. O controle inspirado no sistema límbico (LISIC) é uma abordagem robusta baseada em estruturas cerebrais de mamíferos, como tálamo, amígdala e córtex, para funções emocionais, comportamentais e de memória. A eficácia do LISIC depende da sintonia de parâmetros, o que torna sua aplicação em sistemas reais desafiadora. Este trabalho propõe o uso do algoritmo de evolução diferencial para otimizar offline os parâmetros do controlador LISIC, aplicando-o ao controle de posicionamento de um pêndulo invertido. Resultados avaliados por índices de desempenho e indicadores estatísticos demonstram melhoria significativa no desempenho da malha fechada, validando a eficácia da metodologia proposta.

ABSTRACT. Este trabalho trata da modelagem fuzzy baseada em conjuntos de nível para o controle inverso adaptativo de sistemas não lineares. É desenvolvido um procedimento de aprendizado para obter os parâmetros das funções de pertinência do antecedente usando o método de descida do gradiente e os coeficientes das funções de saída de cada regra fuzzy utilizando o método dos mínimos quadrados recursivos baseados em correntropia. O procedimento de aprendizado é particularmente útil para o controle online e em tempo real. Os resultados de simulação sugerem que o controlador inverso fuzzy com aprendizado baseado em conjuntos de nível supera o desempenho de controladores inversos relatados na literatura.

ABSTRACT. This work proposes a multivariate anomaly detection framework based on an LSTM autoencoder for in-situ monitoring of WAAM using electrical data. The approach analyzes current and voltage signals to detect deviations indicative of defect formation during part production. Furthermore, the method provides defect localization along the fabricated part, enabling targeted inspections and corrective actions. To evaluate the framework, a test dataset is created with intentional environmental disruptions. These disruptions are expected to cause anomalies in the electrical signals during the process. The test dataset comprises nine labeled intervals, including four with induced anomalies. The model correctly identified three of the four anomalous segments and four of the five non-anomalous ones, achieving a precision, recall, and F1 score of 0.75, with an overall accuracy of 0.78. These results indicate that the proposed approach effectively detects signal anomalies, even with limited data, and show its potential for quality monitoring in WAAM.

ABSTRACT. A segurança e a eficiência das redes de distribuição de energia elétrica estão diretamente relacionadas a adequada coordenação e seletividade de seus dispositivos de proteção, que permitem não somente a redução da propagação de falhas assim como o aumento da segurança das pessoas e dos componentes do sistema elétrico, sendo um tema de significativa discussão na literatura. Diversas técnicas são aplicadas para otimizar a coordenação da proteção, como métodos heurísticos, meta-heurísticas e modelos linearizados. Essas abordagens não garantem a obtenção de soluções de boa qualidade ou simplificam excessivamente o problema pela limitação das variáveis envolvidas. Nesse contexto, este trabalho utiliza o algoritmo do gradiente reduzido generalizado (GRG) especializado para a coordenação ótima dos relés de sobrecorrente a partir de um modelo matemático específico que é comparado com os resultados obtidos pelo algoritmo genético. Os resultados obtidos pelo GRG não só asseguram a coordenação e seletividade entre os dispositivos, com atrativo tempo de execução assim como uma resposta mais rápida do sistema de proteção.

ABSTRACT. O Método dos Momentos (MoM) é amplamente utilizado na solução de equações integrais que modelam problemas eletromagnéticos. Neste trabalho, investiga-se a aplicação dos métodos Partial Equivalent Element Circuit (PEEC) e Hybrid Electromagnetic Model (HEM), ambos fundamentados no MoM, no estudo do comportamento transitório de aterramentos elétricos submetidos a excitações impulsivas, como as resultantes de descargas atmosféricas. Esses métodos diferem principalmente nas estratégias de discretização (ou segmentação) e na utilização da aproximação thin-wire no HEM, enquanto o PEEC permite configurações de discretização mais genéricas. Os resultados demonstram que ambos os métodos apresentam elevada concordância, com diferenças insignificantes, para a modelagem eletromagnética de aterramentos.

ABSTRACT. A energia eólica offshore tem crescido mundialmente, sendo um recurso promissor e ainda não explorado no Brasil. Dentre as preocupações com esta tecnologia está o estudo do comportamento dinâmico e seus impactos na estabilidade. O objetivo deste trabalho é implementar, validar e avaliar o modelo dinâmico de uma turbina eólica offshore de grande porte acoplada com gerador síncrono de ímãs permanentes (PMSG) e conversor back-to-back através do software PSCAD. O conjunto de PMSG compõem um parque eólico offshore que alimenta uma plataforma de petróleo. Para estudar e validar seu comportamento dinâmico foi simulada a aplicação de curto-circuito, oscilações na velocidade do vento e alteração da carga. Os resultados obtidos atenderam os requisitos operacionais descritos por Normas Técnicas

ABSTRACT. Resumo: Este artigo propõe uma abordagem de otimização para a alocação geográfica de transformadores sobressalentes e subestações móveis em um sistema elétrico de distribuição, considerando a minimização do tempo de resposta a falhas e a maximização da confiabilidade do sistema. A metodologia emprega técnicas de otimização utilizando algoritmos genéticos e simulação Monte Carlo para determinar as melhores localizações geográficas dos equipamentos, a partir de seus parâmetros estocásticos (i.e., taxas de falha e tempos operacionais) e a possibilidade de transferência de carga entre alimentadores. Diferentes cenários são analisados com um sistema real, constatando que a alocação estratégica de equipamentos pode reduzir os custos operacionais e reforçar a robustez do sistema. O estudo destaca a importância do uso de ferramentas de Otimização e confiabilidade para a tomada de decisões em redes complexas.

ABSTRACT. The paper investigates the distribution and levels of electric field intensity in glass disc insulator chains used in 230 kV transmission lines. Eight different insulator models with different geometric configurations were analyzed, including the presence or absence of an air gap between the bell and the glass disc, a sacrificial sleeve on the pin and a glass protrusion around the pin. The simulations were performed using Comsol Multiphysics software, allowing a detailed evaluation of the electric field distribution. The simulation procedures involved 2D modeling of the insulators in AutoCAD and the simulation settings, where the dielectric properties of the materials and boundary conditions were applied. It was identified that in the insulator chain, the insulator closest to the cables is subject to greater potential differences between its bell and pin. The simulations indicate that the air gap between the bell and the glass disc does not represent an immediate critical risk, while the protrusion intensifies the field and accelerates handling. The sacrificial glove proved effective, keeping the field below the corona limits and specifically protecting the pin.

ABSTRACT. As descargas atmosféricas são uma das principais causas de interrupções em sistemas elétricos de potência, afetando diretamente a confiabilidade do fornecimento de energia. Portanto, técnicas para reduzir sobretensões de descargas atmosféricas em cadeias de isoladores são essenciais. Nesse sentido, uma das abordagens mais tradicionais para mitigar essas sobretensões é a configuração de aterramento. Este trabalho avalia o impacto de configurações não convencionais de aterramentos elétricos em linhas de transmissão submetidas a descargas atmosféricas. Todas as análises transitórias foram feitas utilizando o Alternative Transients Program.

ABSTRACT. Este artigo apresenta um estudo comparativo de três abordagens distintas para calcular o fluxo de potência em sistemas de energia elétrica em corrente contínua. Além da formulação do tradicional método de Newton-Raphson adaptada para a solução de sistemas CC, consideram-se duas originais alterativas: uma baseada na simplificação do próprio método de Newton-Raphson e uma segunda que se caracteriza como um método de um único passo de cálculo. Os três métodos são comparados tanto em relação ao grau de precisão na determinação das tensões nodais quanto em vista ao desempenho computacional. Os resultados de simulação apresentados, comparados aos obtidos com o já estabelecido método de Newton-Raphson, permite validar os métodos alternativos e demonstram a efetividade dos mesmos no apoio aos estudos associados às redes elétrica de corrente contínua.

ABSTRACT. Este trabalho investiga a exatidão de modelos de linha utilizados na simulação de transitórios eletromagnéticos em linhas de transmissão (LTs) aéreas com cabos underbuilt. Em particular, são comparados os modelos Marti — baseado no domínio modal com matriz de transformação real e constante — e ULM — desenvolvido diretamente no domínio das fases. A presença de cabos underbuilt, adotados para melhorar o desempenho da LT frente a descargas atmosféricas, introduz assimetrias geométricas que podem afetar a acurácia do modelo Marti. As comparações foram realizadas por meio de simulações no programa ATP, considerando o cálculo externo das matrizes de impedância e admitância e impedância de retorno do solo baseada na formulação de Sunde, considerando a dependência da frequência dos parâmetros elétricos do solo. Resultados obtidos para diferentes resistividades de solo e formas de onda representativas de descargas atmosféricas indicam que o modelo Marti pode apresentar erros não desprezíveis na estimativa das tensões transitórias em LTs com cabo underbuilt instalado. Recomenda-se, assim, o uso de modelos mais completos, como o ULM, especialmente em estudos que demandem elevada exatidão.

ABSTRACT. A natureza probabilística da geração de energia eólica e solar, eleva a novo nível de intermitência e incerteza no sistema elétrico de potência. As técnicas tradicionais de planejamento da operação foram complementadas com estudos de integração, que foram realizados com base em cenários de patamares de geração eólica e solar. Entretanto, com o aumento do abatimento da carga pela geração solar pelo lado da demanda e da incerteza de geração induzidas pela alta penetração da geração de energia eólica e solar, o Operador do Sistema enfrentará problemas operacionais na manutenção do equilíbrio geração/carga, frequência do sistema, suporte de reativos e demandas de intercâmbios mais robustos. A resposta padrão para as preocupações levantadas por esse aumento na incerteza é que o sistema deve se tornar mais flexível. Este artigo apresenta uma ferramenta de análise de séries temporais derivada da econometria, através do filtro Hodrick-Prescott, onde é possível analisar o comportamento da geração (ou da carga) onde o aspecto da intermitência é tratado pelo esmo filtro no âmbito da resposta do sistema as flutuações de geração, seja pela reserva operativa , seja pela carga. A análise apresentada é uma opção de método sobre como incorporar a geração intermitente as demais formas de geração, a mostrar a possibilidade de oportunidades benéficas ao promover uma maior flexibilidade operativa ao sistema elétrico.

ABSTRACT. Este artigo apresenta uma nova estratégia de controle para inversores fotovoltaicos de pequeno porte, visando à introdução de inércia sintética no lado da rede elétrica. Com o aumento da participação de fontes renováveis e, consequentemente, a redução da participação de geradores síncronos convencionais, a estabilidade da rede pode ser comprometida, uma vez que inversores fotovoltaicos não possuem inércia inerente. Para contornar esse problema, propõe-se um modelo baseado no controle de corrente do barramento CC, integrando um inversor fotovoltaico monofásico de dois estágios a um conversor bidirecional conectado a um banco de baterias. Esse sistema, quando conectado à rede, atua como uma fonte de inércia sintética, utilizando a carga e descarga das baterias para suavizar transições de potência e melhorar a estabilidade da rede elétrica. O modelo é fundamentado na Equação de Swing dos geradores síncronos, adaptada para inversores fotovoltaicos. A estratégia proposta busca replicar a resposta inercial dos geradores convencionais, reduzindo oscilações e melhorando a resposta dinâmica do sistema. Simulações realizadas em um inversor monofásico de 3 kW demonstram que o método aumenta o tempo de resposta às variações de potência e garante transições mais suaves. Os resultados indicam que essa abordagem pode ser uma solução promissora para ampliar a participação de fontes renováveis na matriz energética global sem comprometer a estabilidade da rede.

ABSTRACT. The efficiency of a wind farm is strongly influenced by the number and positioning of the wind turbines, due to the wake effect. For this reason, designing an optimized layout is essential to provide the highest possible energy generation at the lowest cost. However, it is impractical to enumerate and test all possible configurations during the design of real wind farms due to the high computational cost involved. Therefore, this study proposes the application of the metaheuristic technique Binary Whale Optimization Algorithm (BWOA) to optimize the layout of wind farms, considering four different wind direction scenarios. The results obtained were compared with results from other case studies in the literature, demonstrating that the BWOA is a competitive and effective approach for real wind farm layout optimization problems.

ABSTRACT. The insertion of distributed energy resources (DER) into the distribution grid has profoundly changed the structure of current systems. The inevitable presence of these new technologies requires the use of increasingly sophisticated simulation methods capable of dealing with the complexities added to the grid by DER. This paper presents an evaluation of the impact observed on the reliability indices of a distribution system with the insertion of DER, with emphasis on the modeling of energy storage devices. For this purpose, the quasi-sequential Monte Carlo simulation (MCS-QS) technique is implemented, capable of representing chronological variations in the grid, with low computational cost. A real system modified by the inclusion of DER is used in simulation and discussions.

ABSTRACT. Solar photovoltaic energy has been rapidly expanding worldwide, driven by declining technological costs and public policies that promote its adoption. However, integrating photovoltaic (PV) systems into electrical distribution networks presents technical challenges, such as voltage variations, overvoltages, undervoltages, and phase imbalances. This study proposes a methodology to evaluate the impact of photovoltaic generation on power quality, focusing on voltage levels in low-voltage distribution networks. Using OpenDSS and MATLAB tools, a real distribution feeder was modeled for simulations to identify how the integration of PV systems affects operational parameters and to determine the maximum PV integration limits for the specific case under analysis, ensuring compliance with the energy quality standards established by PRODIST. Two solutions will be tested to mitigate the impacts of photovoltaic generation: replacing the existing cable with one of higher capacity and adjusting the transformer's tap settings.

ABSTRACT. The analysis of wind power fluctuations is essential for strategic decisions, such as turbine generation control or the sizing of spinning reserves and energy storage systems. This study aims to characterize the fast power fluctuations in a wind farm located in the Northeast of Brazil, through power spectral density (PSD) analysis, an indicator that can be used for the evaluation of distributed resources. The origin and magnitude of the fluctuations are analyzed.

ABSTRACT. With the advancement of Wide Area Monitoring Systems, operators now have access to large volumes of data on the dynamic performance of the power system. Event detection is crucial for quickly identifying disturbances but requires precision to avoid false alarms. This work proposes a two-level methodology combining: (i) signal processing analysis based on the Discrete Wavelet Transform (DWT), and (ii) classification using deep neural networks (DNNs), aiming to reduce false alarms and validate system-level events. The approach was tested on 17,019 historical records and evaluated in online operation within the Brazilian Interconnected Power System (SIN) over a three-month period, including its performance during the August 15, 2023 blackout. The results demonstrate robustness in the presence of data quality issues, achieving a recall of 94.88% and a balanced accuracy of 79.43%, limited by the representativeness of the training dataset.

ABSTRACT. Three-phase induction motors (TPIMs) are compact and robust electrical machines, which typically require the determination of equivalent electrical circuit parameters. In this context, this paper aims to obtain the parameters of a single-phase equivalent circuit for the TPIM, based on the double cage model, using Artificial Neural Networks (ANNs) and Decision Tree-Based Algorithms (DTAs), trained with a dataset composed of 860 motors spanning a power range of up to 370 kW. Afterward, comparative analyses are conducted to evaluate the effectiveness of using each of the different approaches to obtain parameters of the double-cage model compared to the parameters obtained using the Modified Newton Method, which is integrated into widely used engineering tools such as MATLAB/Simulink. The obtained results suggest that the DTAs demonstrated superior performance in predicting the internal parameters, given the dataset's size and characteristics. This outcome emphasizes their applicability in real-world scenarios.

ABSTRACT. This work presents a new methodology to identify the status of manual maneuvering switches found in Electric Power Distribution Systems (EDS). The proposed method is based on the use of Artificial Neural Networks (ANN) where synthetic samples are obtained through power flow simulations for each possible network composed by the Open/Closed status of the maneuvering switches. The advantage of the method is to avoid the use of field personnel to check any status of a manual switching switch, reducing operational costs. The IEEE 33-bus and 94-bus systems will be used to verify the efficiency of the proposed methodology.

ABSTRACT. The instability in power supply resulting from power transformer failures has prompted power utility companies to implement strategic measures to ensure reliable energy delivery. Detecting incipient faults is crucial for mitigating operational risks and minimizing downtime costs. To address this challenge, this study presents a hydrogen-focused diagnostic approach leveraging the Kolmogorov-Arnold Network (KAN) for fault detection in oil-immersed power transformers. The primary objective is to enhance diagnostic efficiency in real-world scenarios characterized by data imbalance. Accordingly, this work also evaluates data balancing strategies using oversampling techniques. The main contributions are summarized as follows: (i) a hydrogen-specific diagnostic approach utilizing the Kolmogorov-Arnold Network (KAN); (ii) the first-ever experimental evaluation of SMOTE-KAN, SyMProD-KAN, and Stefanowski-KAN pairs in hydrogen-focused scenarios; and (iii) performance improvements of up to 16.56 percentage points in the weighted average F1-Score and 14.52 percentage points in accuracy compared to the ASTM standard.

ABSTRACT. A novel method is proposed to recovery corrupted data in measurement series, specifically those obtained from PMUs Phasor Measurement Units. Therefore, it is presented a Generative AI-based method to recover the corrupted data. The proposed method shows to be interesting, because it is independent of a gaussian distribution or any other prior stablished, or a further analytic data modeling. The same algorithm is widely employed in different research areas, proving to be an original technique to be explored in electric power systems.

ABSTRACT. This paper presents a steady-state secondary voltage control methodology applied to microgrids. The control is carried out by distributed generation units (DGs) with inverters operating in voltage droop control mode. The equations that define the proposed control are incorporated into the conventional power flow method using the full-Newton approach. The main objective is to coordinate the supply of reactive power from DGs to regulate the voltage of certain system buses by simultaneously and automatically adjusting the reference voltage of the inverters. Computational simulations carried out on a distribution system validate and demonstrate the effectiveness of the proposed methodology. In addition, the continuation power flow was used to evaluate the control performance along the direction of the load increase. The results report an improvement in the system's loading margin, as well as a reduction in power losses in the distribution network.

ABSTRACT. Microrredes são sistemas de baixa ou média tensão, operando em corrente contínua ou alternada, que desempenham um papel crucial na transição energética rumo à descarbonização, ao viabilizarem geração renovável e descentralizada próxima aos consumidores. Em microrredes CA ilhadas, podem surgir desafios na regulação da frequência: devido ao controle em droop dos geradores despacháveis, a frequência pode se desviar do valor nominal, ultrapassando o limite máximo em cenários de alta geração renovável ou o limite mínimo em condições de alta demanda. Dado que tanto as cargas quanto as gerações renováveis apresentam incertezas, metodologias que considerem essas variabilidades são fundamentais para o planejamento operacional. Nesse contexto, este trabalho propõe um fluxo de potência linearizado probabilístico para microrredes CA ilhadas, utilizando a Transformação Unscented, que permite resultados precisos com baixo custo computacional em comparação à Simulação Monte Carlo.

ABSTRACT. The connection of static converters to the low-voltage electrical grid has enabled an increase in energy generation in a sustainable way, but it still faces technical, economic, and regulatory challenges. The massive integration of photovoltaic inverters into distribution grids can cause reverse power flow, leading to overvoltages, feeder overload, and voltage imbalances. Three solutions are proposed: (1) grid restructuring, requiring high investment; (2) adapting inverters to standards, which is still unfeasible in Brazil; (3) using active and reactive power compensators installed in grids saturated with distributed generation. Based on the latter solution, this paper compares alternatives to address these challenges, using distributed static synchronous compensators and centralized and distributed battery energy storage systems. The solutions are evaluated in terms of mitigating reverse power flow and regulating voltage in low-voltage grids, analyzing their effectiveness in meeting the standards of the PRODIST.

ABSTRACT. This article presents an analysis of frequency response in power systems, focusing on microgrids while considering virtual inertia. The increasing integration of renewable energy sources and the use of inverters have led to a reduction in the natural inertia of the system, making the implementation of virtual inertia essential to simulate the behavior of synchronous generators and ensure system stability. The study compares various predefined controllers within a mathematical model of the system, evaluating how each controller impacts frequency response and eigenvalues. The results indicate that combining virtual inertia with appropriate controllers can significantly enhance dynamic response during disturbances.

ABSTRACT. A adoção de ferramentas acessíveis e de baixo custo no contexto da Internet das Coisas (IoT) e da Indústria 4.0 tem impulsionado avanços significativos no setor industrial, especialmente no monitoramento e manutenção de equipamentos. Neste trabalho, é realizada uma análise exploratória da aplicação do ESP32 para o monitoramento de motores elétricos, visando contribuir para estratégias de manutenção preditiva. Para isso, foi desenvolvida uma bancada experimental composta por um motor trifásico do tipo gaiola, um ESP32, sensores de vibração e corrente, além de um Raspberry Pi 4 para o pós-processamento dos dados adquiridos. A abordagem proposta permite coletar e analisar informações essenciais para a identificação de falhas e padrões operacionais, possibilitando a otimização da manutenção industrial. Os resultados obtidos poderão servir como referência para o desenvolvimento de soluções inteligentes e economicamente viáveis na Indústria 4.0.

ABSTRACT. A auscultação pulmonar é uma técnica essencial no diagnóstico e acompanhamento de doenças respiratórias, sendo amplamente utilizada para a análise de sons pulmonares. No entanto, sua aplicação convencional é limitada pela necessidade de avaliações presenciais e pontuais, dificultando o monitoramento contínuo de pacientes com doenças crônicas. A falta desse acompanhamento pode levar a diagnósticos tardios e ao agravamento das condições respiratórias. Assim, soluções tecnológicas que possibilitem a auscultação remota e contínua são fundamentais para melhorar a precisão diagnóstica e a resposta clínica. Este trabalho propõe um sistema integrado de sensores e microcontroladores, aliado a um aplicativo de interação médica, para aprimorar a auscultação pulmonar. O sistema captura, processa e transmite sinais pulmonares para uma interface digital, permitindo monitoramento remoto em tempo real. Essa abordagem melhora a precisão diagnóstica, facilita intervenções oportunas e fortalece a interação entre médicos e pacientes, contribuindo para uma gestão mais eficiente das doenças respiratórias crônicas.

ABSTRACT. Este artigo analisa o problema de rastreamento de trajetória por realimentação linearizante de uma classe de veículos terrestres não tripulados (VTNT) sob a presença de perturbações. É apresentado um método de correção de orientação de referência do VTNT para contornar os efeitos indesejados das perturbações na variável de estado transformada, usada para fins de realimentação linearizante. Um estudo de caso simulado é apresentado para ilustrar a eficiência da estratégia de controle e analisar o impacto da correção da orientação de referência, proposta neste artigo. Os resultados apresentados ilustram a importância da correção da pose de referência neste tipo de abordagem de rastreamento de trajetória.

ABSTRACT. This study proposes the development of a system for crack detection in railway tracks using eddy current sensors. The motivation for this work lies in the need to enhance predictive maintenance in the railway sector, reducing structural failures and ensuring greater operational safety. The adopted method consists of constructing a low-cost sensor, based on the principles of electromagnetism and mathematical modeling, with experimental validation in the laboratory. Computational analysis, along with a data acquisition system such as Arduino and ESP32, complements the approach. The main expected results include the precise identification of cracks, optimization of sensor parameters, and the feasibility of integrating the system into a real railway environment. It is concluded that the application of this technology can significantly contribute to safety, operational efficiency, and cost reduction in railway infrastructure maintenance.

ABSTRACT. Este trabalho descreve um sistema embarcado sem fio para medição de força em células de carga, aplicável a monitoramento estrutural e controle de qualidade em ambientes industriais. O sistema proposto integra aquisição de dados, transmissão via tecnologia sem fio LoRa, armazenamento em banco de dados e visualização em dashboards. A arquitetura inclui um conversor HX711 de 24 bits para condicionamento de sinais, um microcontrolador ESP32 para processamento dos dados e um módulo RA-02 (LoRa) para comunicação de longo alcance. A calibração do sistema, baseada em regressão linear, permitiu reduzir o erro para menos de 1\% em cargas próximas à capacidade nominal, demostrando a precisão da abordagem adotada. A infraestrutura de software é composta por supervisório em .NET, integração via protocolo MQTT utilizando Node-RED e armazenamento do histórico de medições em banco de dados MySQL. Os resultados experimentais comprovam a viabilidade da solução para monitoramento contínuo em ambientes remotos, com potencial aplicação em sistemas de infraestrutura logística ferroviárias e portuária.

ABSTRACT. A detecção e localização de fissuras em edificações representam desafios significativos na construção civil, caracterizando-se como processos dispendiosos, demorados e suscetíveis a falhas. A Indústria da Construção 4.0 propõe a integração de sistemas avançados de monitoramento como solução para esses desafios. Nesse contexto, a utilização de sistemas robóticos com visão computacional destaca-se por sua eficiência e precisão na inspeção e manutenção de infraestruturas civis. Este trabalho tem como objetivo desenvolver um protótipo de um robô móvel de baixo custo com inteligência artificial e visão computacional para detecção de fissuras na construção civil. A metodologia adotada incluiu a seleção de um conjunto de dados, desenvolvimento de um algoritmo de detecção, experimentos na plataforma Edge Impulse, construção do protótipo, testes em ambientes reais e análise de resultados. Utilizando a arquitetura MobileNetV1 96x96 0.25, com uma taxa de aprendizado de 0,0030 e 20 ciclos de treinamento, o modelo obteve uma acurácia de 99,70% nos testes de classificação e uma taxa de acerto de 97\% em experimentos práticos conduzidos em condições reais, evidenciando o potencial da abordagem proposta para aplicações em inspeções estruturais.

ABSTRACT. This paper presents a computational analysis of an Emergency Care system in a hospital using stochastic p-timed discrete event simulation, based on p-timed Petri nets and max-plus algebra. The average waiting times in the queue were computed for different arrival rates. This was initially approached through an analytical model, which established a solid foundation for comparisons and validations. Moving towards a stochastic approach, a stochastic tropical max-plus model was developed, which reproduced the average waiting times calculated in the analytical model for triage, demonstrating the robustness and validity of the method. The need for adapting the simulation model for medical care was observed. The results of this research contribute to the field of discrete event systems, providing valuable insights for the design and optimization of service systems and reinforcing the applicability of mathematical models in solving engineering problems.

ABSTRACT. Cardiovascular diseases are conditions that develop asymptomatically and, according to the World Health Organization, represent the leading cause of death worldwide. The present work aimed to develop a low-cost cardiac monitoring system using a ESP32 microcontroller platform and the ECG AD8232 sensor module, along with real-time detection of points of interest in the electrocardiogram signal. By continuously monitoring cardiac activity, the system seeks to identify irregular behaviors to prevent potential complications, enabling timely and precise medical intervention. Experimental results are presented to demonstrate the prediction of the proposed solution.

ABSTRACT. Este artigo apresenta uma abordagem de rastreamento de trajetória para quadricópteros utilizando um controlador de velocidade angular baseado em dinâmica inversa. Como o controlador proposto não utiliza operações com quatérnios, multiplicação de matrizes ou inversão de matrizes, ele é computacionalmente eficiente e fácil de implementar, tornando-o adequado para veículos aéreos de pequeno porte. Experimentos em ambiente real validam o método proposto, demonstrando sua eficácia no rastreamento ágil de trajetórias. Além disso, seu desempenho é comparado com um controlador também baseado em dinâmica inversa, porém utilizando ângulos como entrada.

ABSTRACT. As subestações têm sido modernizadas para melhorar a eficiência na gestão de projetos e documentação, dentre outras vantagens. A norma IEC 61850 se destaca como apoio à transformação digital. No entanto, os projetos atuais de SEs digitais não têm utilizado em totalidade os recursos presentes na norma IEC 61850. Consequentemente, estes projetos não otimizam os recursos disponíveis, como a interoperabilidade. Este artigo apresenta uma metodologia para modelagem de SEs digitais baseada na norma IEC 61850. O método foi validado com o estudo de caso modelando um vão de LT de 230kV da SE Lorena da CTEEP com a ferramenta Atlan utilizando os IEDs GE T60, GE N60, e Siemens 7SA87. Os testes para validação da metodologia averiguaram que os arquivos criados no Atlan com suas respectivas configurações de mensagens GOOSE foram aceitos pelos IEDs dos fabricantes GE e Siemens.

ABSTRACT. A localização precisa de robôs móveis é essencial para a navegação autônoma e o controle em ambientes dinâmicos. Sensores UWB (banda ultra larga, do inglês Ultra Wideband) são amplamente usados para essa finalidade, mas suas medições apresentam variações, especialmente na coordenada Z, devido a ruído e interferências. Este estudo propõe aprimorar a precisão das medidas obtidas com uma rede de sensores UWB com filtragem e inteligência artificial, usando informação obtida com o sistema de captura de movimento o OptiTrack como referência. Técnicas como o Filtro de Kalman e redes neurais são aplicadas para reduzir erros e aumentar a confiabilidade das estimativas. Experimentos com um drone e um robô terrestre mostram que a fusão sensorial proposta melhora significativamente a precisão das medidas obtidas com os rádios UWB.

ABSTRACT. The continuous monitoring of air quality, especially in the mining sector, is essential to ensure that pollutant levels remain within regulatory standards. Traditional solutions for this monitoring face technical and economic limitations. In this context, Machine Learning (ML) techniques applied to embedded systems (TinyML) offer a promising alternative for forecasting and analyzing atmospheric pollutants. This study aims to develop a low-cost system with limited computational resources for continuous air quality monitoring, utilizing Artificial Intelligence (AI) techniques to predict chlorine concentration in the air based on easily accessible input variables: potassium and sodium. The AI model was trained, optimized, and embedded in an ESP32-S3 microcontroller. Model quantization reduced their size without compromising accuracy, ensuring the feasibility of processing on resource-limited devices, with an average inference time of approximately 49.01 µs. Regarding chlorine prediction accuracy, the model achieved a mean squared error of 3.96, a mean absolute error of 1.14, and a coefficient of determination of 0.95, demonstrating high efficiency and confirming the feasibility of the proposed system.

ABSTRACT. The stability of control systems is a fundamental requirement in industry, which motivated the study of the propeller pendulum as an object of analysis. The main objective of this work is to investigate, both experimentally and theoretically, the behavior of this system, highlighting aspects such as stability, energy conservation and non-linear behavior, as well as exploring its possible practical applications.

ABSTRACT. Este artigo apresenta a comparação entre a produção real e a estimada de um sistema fotovoltaico conectado à rede elétrica em uma usina localizada na cidade de São João del-Rei – MG, ao longo de seis anos. A partir dos dados disponibilizados pelos sites do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET) e do Centro de Referência para as Energias Solar e Eólica Sérgio de S. Brito (CRESESB), em conjunto com os dados do software PVsyst, é realizada uma comparação entre os valores estimados através do dimensionamento utilizando três abordagens distintas e a produção real do sistema, permitindo definir qual ferramenta é a mais assertiva para o projeto de um sistema fotovoltaico conectado à rede.

ABSTRACT. Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um protótipo de sistema de análise preditiva em tempo real para medidores inteligentes, utilizando TinyML no ESP32 para prever o consumo de energia e detectar anomalias. Foram coletados dados reais de uma geladeira durante 31 dias, 24 horas por dia, formando um conjunto robusto para modelagem e validação. Três modelos foram implementados: XGBoost para previsão de consumo, e One-Class SVM e Autoencoder para detecção de anomalias. Todos os modelos foram otimizados para execução embarcada, reduzindo tamanho e demanda computacional. Os resultados mostraram que o One-Class SVM alcançou alta precisão (97%) na detecção de anomalias, enquanto o Autoencoder se destacou pelo baixo tempo de inferência (10 ms) e uso eficiente de memória (60 KB), sendo ideal para dispositivos embarcados. O XGBoost obteve bons resultados na previsão de consumo, reduzindo o erro em 15%, mas foi o modelo mais exigente em termos computacionais.

ABSTRACT. A previsão da geração de energia hidrocinética em ambientes oceânicos é um desafio devido à complexidade das variáveis envolvidas e à limitação de dados completos e confiáveis. Neste estudo, propõe-se a aplicação de autoencoders, uma técnica de aprendizado profundo, para a reconstrução de dados coletados por um ADCP, equipamento utilizado para medir a velocidade das correntes de maré em diferentes profundidades. Os autoencoders são capazes de aprender a estrutura dos dados e, assim, preencher lacunas nas medições de forma eficiente, mantendo a integridade dos modelos preditivos. Ao aplicar essa abordagem, a reconstrução dos dados permite uma modelagem mais precisa das correntes oceânicas, resultando em previsões mais confiáveis para a geração de energia hidrocinética.

ABSTRACT. Este estudo examina a viabilidade técnica, econômica e legal da migração de Unidades Consumidoras (UCs) do IFSUDMG para o Mercado Livre de Energia. São abordadas as adaptações necessária das subestações e dos Sistemas de Medição de Faturamento (SMF), para atender aos requisitos do Mercado Livre. O estudo compara os custos no Ambiente de Contratação Regulado (ACR) e no Ambiente de Contratação Livre (ACL), avaliando possíveis economias e retorno sobre os investimentos necessários para a adaptação das infraestruturas, considerando as UCs com Geração Distribuída (Usinas Fotovoltaicas), e sua integração ao novo modelo de contratação, seja como Agentes Consumidores ou Autoprodutores. Este trabalho visa fornecer um guia estratégico para a migração de Instituições Federais de Ensino ao Mercado Livre de Energia, otimizando custos e recursos financeiros, com foco na eficiência orçamentária e sustentabilidade.

ABSTRACT. Este artigo apresenta uma análise da viabilidade econômica da expansão de usinas fotovoltaicas em Unidades Consumidoras (UCs) do Grupo A do Instituto Federal do Sudeste de Minas Gerais (IFSUDMG), considerando o novo cenário regulatório estabelecido pela Lei Federal N° 14.300/2022 e a Resolução ANEEL N° 3.169/2022. O estudo investiga o impacto da compensação de energia elétrica nas tarifas de uso do sistema de distribuição, especialmente para as UCs não GD I. A pesquisa inclui um levantamento das unidades candidatas, histórico de consumo e previsão de crescimento, além da caracterização da geração distribuída existente. A análise abrange o dimensionamento das usinas fotovoltaicas, o CAPEX associado, as economias esperadas e a análise de viabilidade econômica, incluindo o tempo de retorno do investimento (payback). Os resultados esperados visam fornecer subsídios para a tomada de decisão sobre investimentos em energia solar, contribuindo para a sustentabilidade e a eficiência energética nas instituições de ensino.

ABSTRACT. O objetivo principal deste trabalho é apresentar uma pesquisa bibliográfica sobre a aplicação da frenagem regenerativa. Esse tipo de frenagem é utilizado em veículos híbridos e elétricos com o intuito de não desperdiçar a energia cinética sob a forma de calor. Por meio do motor elétrico e inversores, é possível realizar a frenagem do carro e regenerar energia para as baterias. Este trabalho também terá como objetivo estudar a viabilização de um projeto de frenagem regenerativa em um protótipo de carro elétrico na equipe ECEEN, na UFJF

ABSTRACT. O Brasil possui uma matriz elétrica majoritariamente renovável, com destaque para as fontes hidráulica, eólica, solar e biomassa. Impulsionado pelas discussões sobre as mudanças climáticas e pela necessidade de reduzir as emissões de gases de efeito estufa, o país avança em direção a uma transição energética, buscando ampliar o uso de fontes limpas e renováveis. Este estudo tem como foco a análise dos desafios e perspectivas para a expansão da energia eólica e da solar fotovoltaica, que vêm conquistando espaço estratégico na diversificação da matriz elétrica. São abordadas questões como intermitência, infraestrutura de transmissão, regulação, impactos ambientais e tecnologias de armazenamento. A partir de revisão bibliográfica e dados institucionais, o trabalho aponta caminhos para superar os obstáculos e consolidar um sistema elétrico mais sustentável, seguro e eficiente.

ABSTRACT. Os Reguladores Automáticos de Tensão são dispositivos utilizados no circuito de excitação de geradores síncronos para controlar a tensão em terminais, mesmo sob perturbações decorrentes das variações de carga. Eles são importantes no Sistema Elétrico de Potência para assegurar a estabilidade de tensão. Este artigo apresenta as etapas de desenvolvimento de um Regulador Automático de tensão para um gerador síncrono trifásico de 1 kVA/220 V, utilizando o microcontrolador Atmel SAM3X8E (Arduino DUE). As etapas envolvem desde a simulação computacional do sistema de controle até a implementação física do mesmo. O sistema de controle utiliza uma estrutura em cascata de duas malhas com controladores PI, no qual o sinal enviado pelo controlador é utilizado em um conversor CC-CC chaveando a 10 kHz, para atuar no ajuste da corrente de campo do gerador síncrono e, assim, regular a tensão nos terminais do gerador. Foram realizados testes a vazio e com carga resistiva no sistema implementado, assim como testes de variação do setpoint. Em todos os casos o sistema conseguiu manter a tensão estável no valor de referência, apresentando tempos de resposta máximos da ordem de 500 ms e afundamentos máximos de tensão da ordem de 28 %.

ABSTRACT. Este trabalho apresenta a aplicação de um conversor quatro quadrantes (4Q) no acionamento de uma máquina de corrente contínua (MCC) para controle de torque de uma máquina de indução trifásica (MIT) acionada à frequência da rede. A metodologia proposta envolve a medição da corrente e da tensão da armadura da MCC para estimar o torque aplicado ao sistema. O objetivo é garantir que o torque estimado acompanhe a curva característica da MIT, mantendo o fluxo magnético da MCC constante. Os resultados esperados incluem a validação da estratégia de controle e a avaliação da eficácia do conversor 4Q na regulação do torque, contribuindo para o aprimoramento do controle de acionamentos elétricos.

ABSTRACT. With the increasing penetration of Distributed Generation (DG) in distribution networks, particularly in Brazil, researchers have focused on various power quality indices affected by these sources. This study evaluates the impact of photovoltaic solar generators on harmonic distortion indices in the electrical grid. Using OpenDSS software, a 13-bus IEEE distribution network was simulated with DG units of different capacities and locations. Harmonic distortion indices were calculated based on national and international standards, and the results were compared with established limits. The findings indicate that DG integration directly influences harmonic distortions. However, specific conclusions depend on the network configuration and the considered harmonic pollution scenario.

ABSTRACT. Ferroresonance, characterized by abnormal oscillations sustained in steady state of the electrical system, can cause instability in the network and impair the operation of electrical equipment, such as the inductive voltage transformer (IVT). During the period of this phenomenon, it is possible to identify saturation in the IVT, responsible for causing changes in the dimensions of the ferromagnetic material, in addition to resulting in a nonlinear inductive component. In order to study ferroresonance, this work theoretically displays the characteristics of this phenomenon and illustrates its occurrence, through a three-phase test system, in which IVT are used, simulated in the ATP/EMTP software based on the work of Rodrigues (2024). The model proved to be effective for the analysis of ferroresonance in three-phase systems in these devices, serving as a possible tool for real studies of the system.

ABSTRACT. A inserção mal planejada de Geração Distribuída (GD) pode causar problemas operacionais, como aumento das perdas de energia e do risco de instabilidades de tensão. Em razão disso, cada vez mais se busca o planejamento ótimo de sistemas elétricos e em particular, a otimização da geração distribuída. Este trabalho insere-se nessa linha e tem como objetivo determinar a alocação ótima de geradores distribuídos em redes de distribuição elétrica, visando minimização das perdas de potência sob restrições de tensão e de fluxo de potência reverso. O problema, classificado como de otimização combinatória, é solucionado por meio de um algoritmo de Otimização por Colônia de Formigas (ACO), uma metaheurística inspirada no comportamento natural das formigas na busca por alimento. A eficácia do método é avaliada utilizando o sistema-teste IEEE 33 barras, com o fluxo de carga calculado pelo método da Soma de Potências. Os resultados destacaram a eficiência do método, evidenciando sua viabilidade para solucionar o problema, reduzindo as perdas e aprimorando os níveis de tensão no sistema.

ABSTRACT. O processo de lingotamento contínuo é uma etapa essencial na produção de aço, na qual o metal líquido é solidificado em placas de dimensões específicas, conforme as exigências dos clientes. Para garantir a qualidade final do produto, é fundamental um controle rigoroso da largura das placas, um parâmetro que influencia diretamente o desempenho e a aplicação do aço nas etapas subsequentes da manufatura.

Atualmente, essa medição ainda é realizada manualmente, o que não apenas expõe os operadores a condições extremas, com temperaturas em torno de 600°C, mas também torna o processo suscetível a erros operacionais e imprecisões, comprometendo a confiabilidade dos dados coletados.

Este artigo apresenta o desenvolvimento de um sistema automatizado de medição baseado em Visão Computacional e Redes Neurais Profundas, utilizando o modelo YOLOv11 para segmentação da base das placas no lingotamento contínuo. A solução permite medições rápidas, contínuas e precisas, eliminando a necessidade de intervenção manual e aumentando a confiabilidade das análises. Além de melhorar o controle dimensional, o sistema contribui para a segurança operacional ao reduzir a exposição dos trabalhadores a riscos térmicos e viabilizar um monitoramento em tempo real, tornando-se uma ferramenta robusta e eficiente para a indústria siderúrgica.

ABSTRACT. Este artigo apresenta um estudo sobre a alocação ótima de compensador série controlado a tiristor (do inglês, Thyristor Controlled Series Compensator – TCSC) em sistemas de transmissão de energia elétrica utilizando algoritmo de busca gravitacional (do inglês, Gravitational Search Algorithm – GSA). Uma metodologia foi desenvolvida para se obter as melhores posições (linhas) para a instalação do equipamento com o objetivo de minimizar as perdas de potência ativa do sistema. A metodologia proposta baseada em GSA foi implementada computacionalmente e simulações foram realizadas utilizando-se os sistemas teste IEEE-14 Barras e 30 Barras para a validação da mesma. Os resultados obtidos foram promissores, mostrando a eficácia do algoritmo desenvolvido.

ABSTRACT. As descargas parciais (DP) são processos essenciais de envelhecimento e degradação do isolamento elétrico, utilizados para avaliar o estado de equipamentos de alta tensão, como máquinas e cabos de energia. Embora os métodos tradicionais ofereçam boa sensibilidade para a identificação das fontes de DP, eles são invasivos e pouco práticos para medições em campo, especialmente em ambientes industriais, onde múltiplas fontes de DP e altos níveis de ruído tornam o diagnóstico desafiador. Este trabalho propõe a aplicação do método cromático para avaliar seu desempenho na separação de fontes de DP e emprega classificadores baseados em aprendizado de máquina para realizar a classificação dessas fontes de forma mais eficiente e viável no ambiente prático.

ABSTRACT. A crescente demanda global por alimentos, aliada à escassez de recursos naturais, tem impulsionado a adoção de práticas agrícolas inovadoras. A hidroponia é uma forma de cultivo sem solo que utiliza soluções nutritivas e apresenta vantagens, como a eficiência hídrica e a elaboração de cultivos em áreas urbanas. Este trabalho propõe o desenvolvimento de um sistema automatizado para hortas hidropônicas, utilizando o ESP32 como unidade principal de processamento. O sistema integra sensores para monitoramento das variáveis do cultivo, realiza o controle de iluminação e irrigação, e armazena os dados em tempo real no banco de dados. O sistema reduz a necessidade de intervenções humanas e otimiza o uso de recursos, promovendo um cultivo mais sustentável e eficiente. Por fim, são apresentados resultados do sistema proposto em funcionamento, durante o período de um mês, aplicado em um cultivo de pequeno porte em ambiente fechado.

ABSTRACT. Este artigo apresenta o desenvolvimento e implementação de um protótipo que integra um sistema IoT composto por um microcontrolador ESP32, uma matriz de LEDs WS2812 e os recursos computacionais da Twitch, buscando intensificar a interatividade dos telespectadores nas transmissões ao vivo. Através do sistema de resgate de pontos de canal da plataforma Twitch, os espectadores podem personalizar visualmente a transmissão em tempo real, controlando imagens e animações no painel de LEDs. Uma análise dos dados coletados revela que o uso do protótipo gerou um aumento expressivo no engajamento, refletido em um maior volume de pontos de canal resgatados, mensagens enviadas e espectadores únicos. Esses resultados reforçam a importância de soluções tecnológicas interativas para ampliar o envolvimento e a audiência em plataformas de transmissão ao vivo de jogos online.

ABSTRACT. Runtime Verification (RV) é um tema de pesquisa ativo na área de validação e detecção de falhas. Ela emprega formalismos matemáticos para representar requisitos e detectar violações em tempo real ou de modo offline. Este trabalho apresenta a aplicação de RV para monitorar e aumentar a confiabilidade de um sistema embarcado desenvolvido para um boneco de treinamento de Reanimação Cardiopulmonar (RCP). O monitoramento é realizado com o framework Realizable, Responsive, Unobtrusive, Unit (R2U2), portando o código de demonstração da versão três para a execução online em bare-metal. Testes realizados validam a correção do sistema desenvolvido, além de permitir uma avaliação do custo computacional associado ao uso de RV nesse sistema.

ABSTRACT. This work proposes a fault classification method for various fault types across different motor speeds using vibration data acquired from two Fiber Bragg Grating (FBG) accelerometers. Features extracted from the time, frequency, and time-frequency domains are assessed based on the overlapping coefficient between class histograms for each feature, in conjunction with Principal Component Analysis (PCA). Supervised classifiers, including Quadratic Discriminant Analysis (QDA), Multilayer Perceptron (MLP), and the recently introduced Kolmogorov-Arnold Network (KAN), are employed, alongside the unsupervised K- means clustering algorithm. The KAN is utilized to enhance interpretability and develop a symbolic model for feature representation. The experimental results indicate that the MLP, KAN, and QDA classifiers achieve an accuracy of 99%, while the K-means clustering algorithm attains an accuracy of 87%. The proposed methods enable direct feature selection, offering insights into the most relevant features and facilitating effective dimensionality reduction. The findings obtained with the KAN are particularly noteworthy, as its symbolic model achieves 99% accuracy using only sets of well-established functions, while its network-based implementation attains performance comparable to the MLP but with fewer parameters.

ABSTRACT. Este artigo apresenta o desenvolvimento de um sistema de medição inteligente baseado em IoT, projetado para monitoramento da Qualidade de Energia e análise do consumo energético em tempo real. O sistema integra um microcontrolador ESP32 com sensores ZMPT101B e SCT013 para aquisição precisa de dados de tensão e corrente. Técnicas de processamento de sinais, como cálculo do valor eficaz e Transformada Rápida de Fourier, permitem detectar e classificar distúrbios elétricos, incluindo variações de tensão, distorções harmônicas e transitórios, em conformidade com a regulamentação PRODIST. Para validação, foi desenvolvido um protótipo físico por impressão 3D e realizadas simulações no Proteus, garantindo a confiabilidade e precisão do sistema. Com uma taxa de amostragem a cada 10 segundos, a solução alcançou acurácia entre 87,1% e 94,4% na identificação de distúrbios. Além de ser uma alternativa econômica, o sistema proporciona monitoramento contínuo da Qualidade de Energia e do consumo de energia, contribuindo para a eficiência do uso energético e a manutenção preventiva, sendo ideal para aplicações residenciais.

ABSTRACT. Neste trabalho são propostas condições baseadas em desigualdades matriciais lineares que permitem a síntese de controladores por realimentação de estados amostrados, assegurando um custo garantido L2 entre o sinal exógeno e a saída de um sistema linear a parâmetros variantes (LPV) controlado via rede. O controlador é robusto a variações paramétricas e a amostragens variantes no tempo. A abordagem utilizada baseia-se na modelagem do problema pelo método do atraso na entrada e pelo uso de funcionais de loop. As condições de síntese de controladores obtidas são menos conservadoras que outras encontradas na literatura como ilustrado nos exemplos apresentados. Essa vantagem do método de síntese proposto advém do funcional de loop utilizado, que resulta em um problema de negatividade (local) de um polinômio de segundo grau no atraso. Os resultados obtidos sugerem a superioridade da técnica proposta em relação ao encontrado na literatura.

ABSTRACT. This paper explores the development of a Software-In-The-Loop platform for testing and validation of guidance and flight control systems for Unmanned Aerial Vehicle, providing a highly customizable solution for investigating different control techniques. The simulation is performed through the integration between X-Plane flight simulator and Python development environment through the X-Plane Connect communication plugin. A graphical user interface allows the monitoring and customization of the implemented controllers. The results obtained indicate the feasibility of the platform for the evaluation of UAV guidance and autopilot systems.

ABSTRACT. O Controle Adaptativo Binário por Modelo de Referência (B-MRAC) é uma estratégia de controle que combina o desempenho transitório e a robustez do Controle por Modo Deslizante (SMC) com a suavidade de mecanismos de adaptação de parâmetros. Ao gerar sinais de controle contínuos, o B-MRAC mitiga eficazmente o problema de chattering característico do SMC tradicional. Conforme o ganho de adaptação aumenta, o comportamento do B-MRAC converge para o do SMC. Entretanto, análises anteriores apenas comprovaram que o conjunto residual de perturbações de entrada permanece limitado nessa estrutura, sem demonstrar que o limite se reduz a zero à medida que o ganho de adaptação cresce indefinidamente uma propriedade fundamental do SMC. Neste artigo, demonstramos rigorosamente que a seguinte propriedade é assegurada para o B-MRAC: o erro residual tende assintoticamente a zero conforme o ganho de adaptação aproxima-se do infinito. Resultados de simulação corroboram a análise teórica, ilustrando a consistência dos resultados.

ABSTRACT. The Generalized Predictive Control (GPC) is one of the most widely used predictive control formulations in industry. In the context of power electronics converters, a variant called Resonant Generalized Predictive Control (RGPC) has been studied in recent work because it handles sinusoidal references well, which are common in this type of application. This work proposes a constrained version of RGPC, which limits the control signals to maximum and minimum values to ensure compliance with the limitations of the converter used. The proposed controller was validated through simulations, and it was found that applying the technique contributed to stabilizing the system output with an RGPC tuning that was unstable in the unconstrained case.

ABSTRACT. This article addresses the application of plastic optical fiber (POF) sensors in industrial processes, specifically for measuring force in robotic arms. The study proposes the development of a "W"-shaped sensor capable of detecting small force variations, focusing on its use in pinch movements while considering the material's force limit. The methodology covers sensor manufacturing, principles of reflection-based detection, and calibration systems, with experimental tests demonstrating the device's repeatability and reproducibility. The results showed high sensitivity to minor variations, emphasizing the sensor's precision and efficiency in industrial applications and its potential in fields such as physiotherapy and traumatology.

ABSTRACT. This paper presents the development of a computer vision system for the automated inspection of safety helmet compliance, based on the YOLOv11n architecture. The system employs temporal filtering and object tracking techniques (BoT-SORT and StrongSORT) to reduce false alarms, while the custom dataset created for training aims to improve model accuracy. Preliminary results show that the model trained with the new dataset outperformed others in terms of precision and recall. However, challenges such as false positives/negatives in complex scenarios (e.g., hats or distance from the camera) still persist. The trackers proved effective in reducing false alarms but increased processing time. Future work includes the implementation of new filters and optimizations for real-time scenarios, focusing on the use of multiple monitoring channels.

ABSTRACT. A maioria dos sistemas de controle apresentam dinâmicas não lineares, limitando a eficácia de métodos clássicos de controle. Técnicas como a linearização por realimentação exata são comuns, mas sua eficiência é comprometida quando há discrepâncias entre o sistema real e o modelo adotado. Abordagens baseadas em aprendizado, como evolving Takagi-Sugeno (eTS), evolving Participatory Learning (ePL) e redes neurais, surgem como alternativas promissoras. Este estudo analisa duas técnicas avançadas: a Robust Granular Feedback Linearization (RGFL), que combina linearização por realimentação e aprendizado participativo, e o Limbic System-Inspired Control (LISIC), inspirado no sistema límbico humano e baseado em redes neurais. A comparação de desempenho foi realizada em simulações com um pêndulo invertido, avaliando cenários como resposta nominal, variações paramétricas e distúrbios externos. Métricas como RMSE, IAE, ITAE, IVE e IVU indicaram que o LISIC pode superar o RGFL, dependendo da ordem dos modelos internos, destacando-se como uma abordagem robusta para controle não linear.

ABSTRACT. This article evaluates four CNN architectures for automated ornamental stone classification. Xception achieved the highest accuracy (99.21\%), followed by Inception-ResNetV2 (97.94\%), MobileNetV2 (91.26\%), and EfficientNetV2-L (54.04\%). While MobileNetV2 offers computational efficiency for limited hardware, EfficientNetV2-L requires further optimization for this application. Confusion matrix analysis confirms the exceptional performance of the Xception model, with most stone types achieving perfect classification and only minimal confusion between visually similar varieties. The results demonstrate CNNs can effectively standardize the inspection process, reducing subjectivity and improving efficiency in ornamental stone classification.

ABSTRACT. The process of hyperparameter optimization is an important step in the development of machine learning models. As more variables are incorporated into the system, the number of possible parameter combinations grows, making the search for an optimal solution more complex. In this context, techniques such as Bayesian Optimization, Genetic Algorithms, and Hyperband stand out for their ability to efficiently explore large search spaces, minimizing the time and computational resources needed to achieve optimal results. This study focused on optimizing the hyperparameters of the decision tree algorithm for the calibration of the calorimeter in the ATLAS particle detector. To carry out this optimization task, the Bayesian algorithm, which uses a probabilistic model to represent the objective function and allows for a more efficient selection of hyperparameters to be analyzed, was chosen for this task, resulting in a significant improvement in the results.

ABSTRACT. Water Supply Systems (WSS) are essential for factory operations, and understanding hydraulic variables such as pressure and flow is crucial for optimizing the distribution network. This study focuses on the efficient management of a flat glass factory operating 24 hours a day, where water ensures product quality. However, the lack of monitoring sensors makes a detailed system analysis challenging. In this context, hydraulic modeling becomes an essential tool for characterizing the supply network and improving its operation. The objective was to calibrate a hydraulic model of the factory, reducing the difference between simulated and observed flows. The modeling was conducted using specific software, EPANET, and calibration was performed using Evolutionary Algorithms (EA) to improve accuracy. The adopted criterion was to maintain flow errors below 3\%. The results indicated that EA were effective, with errors below 2\% for flow, 1\% for pressure, and 5\% for head loss. The research demonstrates that calibration using metaheuristic techniques optimizes system operation, enhances water management, and contributes to strategic decision-making in the supply network.

ABSTRACT. The Consolidation of Labor Laws (CLT) serves as the primary legal framework governing labor relations in Brazil, ensuring essential protections for workers. However, its complexity creates challenges for Human Resources (HR) professionals in navigating regulations and ensuring compliance. Traditional methods for addressing labor law inquiries often lead to inefficiencies, delays, and inconsistencies. To enhance the accuracy and efficiency of legal question-answering (Q&A), a multi-agent system powered by Large Language Models (LLMs) is introduced. This approach employs specialized agents to address distinct aspects of employment law while integrating Retrieval-Augmented Generation (RAG) to enhance contextual relevance. Implemented using CrewAI, the system enables cooperative agent interactions, ensuring response validation and reducing misinformation. The effectiveness of this framework is evaluated through a comparison with a baseline RAG pipeline utilizing a single LLM, using automated metrics such as BLEU and ROUGE-L, LLM-as-judge evaluations, and expert human assessments. Results indicate that the multi-agent approach improves response coherence and correctness, providing a more reliable and efficient solution for HR professionals. This study contributes to AI-driven legal assistance by demonstrating the potential of multi-agent LLM architectures in improving labor law compliance and streamlining HR operations.

ABSTRACT. The widespread adoption of three-phase induction motors (TIMs) in industrial and automation systems reinforces the demand for reliable fault detection methods capable of reducing downtime and operational costs. Among the most critical faults, inter-turn short circuits in the stator winding are particularly challenging to detect in early stages, due to their fast evolution and similarity to healthy signal patterns. Machine learning-based diagnostic approaches have been increasingly applied, but their effectiveness depends heavily on the quality of the features extracted from the electrical signals. This work proposes a diagnostic methodology that integrates the Currents’ Physical Components theory for the extraction of physically meaningful power features—namely active, reactive, scattered, unbalanced, and load-generated powers—with supervised learning algorithms for classifying motor health states. The methodology was validated using data obtained from a laboratory test bench under controlled conditions, involving variations in mechanical load, fault severity, and voltage unbalance. The classification models evaluated include Multilayer Perceptron, K-Nearest Neighbors, Decision Tree, Random Forest, and XGBoost. The XGBoost classifier achieved an accuracy of 99.97%.

ABSTRACT. A captura e o armazenamento de carbono são uma técnica essencial indispensável para a mitigação de combustíveis fósseis em larga escala e com baixo teor de carbono e reduzir efetivamente a liberação de CO$_2$ na atmosfera. Este armazenamento de gás é benéfico para o meio ambiente, pois evita o gás poluição do ar, evitando a contaminação da fauna e flora locais. O CO$_2$ injetado serve para reduzir a espessura do óleo e melhorar a produtividade de recuperação do óleo não produzido restante. Estruturas de aprendizado profundo usando Convolucional As redes neurais introduziram métodos rápidos e robustos para processamento automatizado de imagens. Este trabalho propõe um método para segmentação automática da porosidade da rocha em imagens de tomografia computadorizada. Ele usa pré-processamento para reduzir o processamento requerido na imagem, utiliza uma arquitetura que apesar do aumento de parâmetros, não interfere muito na sua velocidade, em Além de também usar pós-processamento para auxiliar na extração de informações da rocha, como porosidade conectadas e possíveis caminhos de fluidos. Essa abordagem alcançou 99,15\% de F1-Score, 99,28\% de sensibilidade e 99,00\% de precisão. Além disso é feito a análise dessas porosidades e visualização dos fluxos.

ABSTRACT. Motores de indução trifásicos são amplamente utilizados devido as suas características, como construção simples, fácil manutenção, alta adaptabilidade e elevado custo-benefício. No entanto, esses motores estão frequentemente sujeitos a diferentes tipos de esforços que, ao longo do tempo, podem levar ao surgimento de falhas. Entre as falhas mais recorrentes, destaca-se o curto-circuito no estator, foco desta pesquisa. O objetivo do estudo é detectar e classificar essa falha por meio de sinais de áudio aquisitados com o motor em condições normais e de falha, utilizando diversos modelos de classificação, como k Nearest Neighbour, Random Forest, Decision Tree, Perceptron Multicamadas, Support Vector Machines e Extreme Gradient Boosting. Os modelos testados demonstraram alto desempenho, com acurácias de até 100% ou resultados muito próximos a esse valor, garantindo uma detecção eficiente do curto-circuito no estator. Esses resultados indicam que a análise de áudio associada a técnicas de aprendizado de máquina pode ser uma abordagem promissora para o monitoramento de falhas em motores, contribuindo para a manutenção preditiva e a redução de custos operacionais.

ABSTRACT. Predicting pressure in water supply systems is fundamentally important for optimizing operations and reducing waste. In this work, an offline digital twin was developed to predict pressure in an experimental hydraulic network using machine learning algorithms. The studied system consists of a test bench composed of a motor-pump set, pressure sensors, and automated valves, allowing the simulation of various possible operational scenarios. Machine learning models such as KNN were tested for pressure prediction in an offline environment, where their performance was analyzed in comparison to a model using a MultiLayer Perceptron. The results show that the model is capable of predicting the system's pressure with satisfactory accuracy, enabling a future implementation of an online version connected to the experimental hydraulic network. This reinforces the application of digital twins for the monitoring and control of hydraulic systems, contributing to operational efficiency and waste reduction.

ABSTRACT. Os sistemas de bicicletas compartilhadas evoluíram de iniciativas com bicicletas gratuitas para modelos tecnologicamente avançados. Apesar das inovações, seu objetivo principal continua sendo facilitar o uso prático e acessível das bicicletas. Com o aumento da demanda, surge o problema do desequilíbrio entre procura e oferta, comprometendo o serviço e incentivando o uso de outros meios de transporte. Nesse contexto, este trabalho propõe uma nova abordagem para prever a demanda de usuários por bicicletas. A metodologia emprega dados históricos de deslocamentos e informações meteorológicas, utilizando a técnica de Eliminação Recursiva de Atributos para selecionar os atributos mais relevantes. A previsão da demanda é realizada por modelos tradicionais, como Rede Neural Artificial, Random Forest, Support Vector Machine, Árvore de Decisão e Regressão Linear. Os experimentos computacionais permitiram comparar o desempenho dessas abordagens, e os resultados indicam que a metodologia proposta é uma alternativa viável e eficaz para prever a demanda de bicicletas em sistemas de compartilhamento.

ABSTRACT. A previsão contínua da temperatura em correias transportadoras é crucial para prevenir riscos de incêndio em operações de mineração. Métodos tradicionais, como o Modelo de Vetores Autorregressivos (VAR), falham em capturar padrões não lineares, enquanto os modelos convencionais de Long Short-Term Memory (LSTM) têm dificuldade em se adaptar a novas condições. Este trabalho propõe dois métodos: um modelo LSTM baseado em aprendizado contínuo (LSTM-CL) e outro baseado em aprendizado online (LSTM-OL), que se atualizam incrementalmente, preservando o conhecimento prévio. O modelo LSTM-OL reduz o Erro Quadrático Médio (RMSE) em 25% em comparação ao VAR e melhora em 18% em relação aos LSTMs convencionais. Os resultados demonstram o potencial do aprendizado online para a manutenção preditiva em tempo real em ambientes industriais.

ABSTRACT. A segmentação de imagens de microtomografia de rochas carbonáticas é um desafio fundamental para a caracterização dessas formações geológicas, especialmente em aplicações como exploração de petróleo e estudos geológicos. Neste trabalho, é proposta a integração da rede neural UNet com a técnica de krigagem ordinária para a segmentação dessas imagens. O método envolve um pré-processamento das imagens, seguido da segmentação inicial das bordas das regiões de interesse utilizando a UNet e, por fim, o preenchimento das áreas segmentadas por meio da krigagem ordinária. Os resultados indicam que a UNet apresentou alta precisão na detecção das bordas, enquanto a krigagem melhorou a segmentação final ao lidar com regiões de incerteza, obtendo 81% de IoU, 95% de precisão, 84% de sensibilidade e 89% de F1-Score. O estudo demonstra que a abordagem híbrida pode oferecer uma solução mais robusta e eficiente para a segmentação de imagens de microtomografia de rochas, abrindo possibilidades para futuras aplicações.

ABSTRACT. A indústria enfrenta desafios que exigem eficiência e novas tecnologias para se manter competitiva. Este trabalho propõe um Sistema Multiagente (SMA) baseado em LLM, integrado a um software para gerenciamento de carregamento e descarregamento de navios, visando aprimorar a interação dos usuários. O SMA é composto por quatro agentes especializados: (Manager, Helper, Optimizer e Data Analytics). Ele utiliza LLM em tempo real e uma base de conhecimento do sistema convencional para tomar decisões contextualizadas. Casos de uso demonstram sua capacidade de cadastrar navios, gerar planos otimizados e criar análises visuais personalizadas. A interação entre os agentes, mediada pelo Manager, resultou em ganhos em agilidade, automação e geração de insights, mostrando-se uma solução promissora para desafios industriais.

ABSTRACT. The modeling of non-linear dynamic systems that can represent all the behavior of the real system is a highly complex problem that has been researched for years. Among the categories of dynamic systems, MIMO (\textit{Multiple Input, Multiple Output}) are systems that have multiple inputs and multiple outputs, which may be correlated. Due to the complications of modeling dynamic systems and understanding all the characteristics of the real system in the model, MGGP (Multigenic Genetic Programming) has emerged as a promising approach for modeling nonlinear MIMO systems through the correlations and time delays of the system's inputs and outputs, thus obtaining a polynomial NARX model. Therefore, this work aims to apply MGGP to model non-linear MIMO systems using the F16 aircraft as a case study, resulting in models that describe the behavior of the system's three outputs, which will be evaluated by the RMSE (Root Mean Squared Error) metric. The LSTM (\textit{Long Short-Term Memory}) and MLP (\textit{Multilayer Perceptron Networks}) algorithms were used for comparison with the MGGP. Thus, all three algorithms evaluated resulted in reduced RMSE values, which demonstrate their ability to model system dynamics. Particularly the MGGP, which in addition to resulting in good modeling, has the benefit of being highly interpretable.

ABSTRACT. Este trabalho propõe uma estratégia de self-healing em redes elétricas malhadas a partir de uma modelagem multiobjetivo, com o intuito de maximizar o número de cargas recuperadas com o menor número de manobras possíveis. Para a solução do problema é proposto um algoritmo híbrido que combina programação matemática e meta-heurística. O método epsilon-restrito é utilizado para a solução de uma aproximação linear do problema e obtenção de um conjunto de soluções iniciais, enquanto o NSGA-II é usado para a otimização do problema original não linear e o refinamento da fronteira Pareto estimada. A aplicação do algoritmo em um sistema de 118 barras mostra que a heurística matemática proposta é mais robusta e eficiente se comparada à utilização de cada estratégia de otimização individualmente.

ABSTRACT. Neste trabalho é proposta uma nova metodologia para a inserção de Sistemas de Armazenamento de Energia em Baterias em Sistemas Elétricos de Potência para regulação primária da frequência no problema de Fluxo de Potência, baseado em uma formulação full Newton do método. Serão aplicadas duas estratégias distintas, a primeira proposta leva em consideração a implementação do sistema de armazenamento de energia em baterias para controle isolado da frequência, não havendo conexão com a rede e operando sem paralelismo com as demais máquinas geradoras do sistema. Posteriormente, propõe-se uma estratégia onde o sistema de baterias é implantado em paralelo com as demais máquinas do sistema, estando assim conectado à rede.

ABSTRACT. Este artigo propõe uma abordagem para aumentar o ponto de máximo carregamento (PMC) em sistemas de distribuição trifásicos com alta penetração de energia fotovoltaica. Desenvolve-se uma ferramenta baseada no OpenDSS e Python para gerar curvas PV adaptadas a redes desbalanceadas. Em seguida, otimiza-se os parâmetros das curvas Volt-Var dos inversores fotovoltaicos com o algoritmo Particle Swarm Optimization (PSO), visando um gerenciamento dinâmico da potência reativa. Resultados para um sistema de 34 barras mostram que a estratégia de ajuste dinâmico do controle Volt-Var melhora o perfil de tensão e aumenta o PMC em 19,30% em relação ao caso base. Isso destaca a importância de considerar o desequilíbrio da rede e o potencial dos algoritmos metaheurísticos para maximizar a capacidade de carregamento sem intervenções estruturais.

ABSTRACT. Os ferrites são amplamente utilizados em aplicações de eletrônica de potência em alta frequência devido à sua baixa coercividade, alta resistividade e menores perdas por histerese. Neste trabalho, propomos uma abordagem inovadora para caracterizar o comportamento dinâmico da histerese em ferrites Mn-Zn, utilizando o modelo Limiting Loop Proximity (LLP) em uma estrutura Hammerstein, que separa os componentes estáticos e não lineares da histerese de seus fenômenos dinâmicos dependentes da frequência, representados por um filtro IIR. Para validar o método, foram utilizados dados sintéticos como referência na etapa de otimização, conduzida pelo Grey Wolf Optimizer (GWO). Além disso, uma regularização específica de Tikhonov foi incorporada ao processo de ajuste, contribuindo para uma convergência mais robusta do GWO. Os resultados indicam que a combinação do modelo LLP com o filtro IIR, otimizados conjuntamente, proporciona alta aderência às curvas de histerese simuladas em diferentes faixas de frequência. Assim, o método demonstra sua capacidade de capturar os efeitos da histerese dependentes da taxa de campo e destaca a importância de uma modelagem computacional mais detalhada dos ferrites em aplicações de alta frequência.

ABSTRACT. As descargas atmosféricas são as principais responsáveis por desligamentos não programados em linhas de transmissão. As correntes de descargas atmosféricas típicas são estatisticamente caracterizadas mediante medições em torres instrumentadas, como por exemplo, na Estação de Pesquisas de Descargas Atmosféricas do Morro do Cachimbo. O trabalho em questão aborda o impacto estatístico das ondas de corrente no método de proteção complementar UnderBuilt Wire (UBW) e na energia absorvida pelos equipamentos para-raios. O sistema analisado é composto por uma linha de transmissão real de 138 kV e sua modelagem feita por meio do software Alternative Transients Program (ATP). Os resultados demonstram que o impacto do UBW como método secundário de proteção auxilia outros equipamentos como os para-raios, principalmente em solos de alta resistividade.

ABSTRACT. The detection of the operating time of high-voltage circuit breakers is an important role, especially in circuit breakers that use switching controllers. In the case of capacitor bank switching, the closing time of the circuit breaker is highly critical for the success of the operation, with the aim of reducing transients during bank energization. In this context, this work investigates the use of signals from vibration sensors and line current measurement in a medium-voltage SF6 circuit breaker prototype, using two distinct signal processing and information extraction techniques: the Wavelet Packet Transform and Short-Term Energy. The results indicated that the analysis of line current using the Wavelet Packet Transform showed greater proximity to the closing time specified by the equipment manufacturer, while Short-Term Energy excelled in its efficiency in detecting the end of mechanical travel. It is concluded that the combination of these techniques offers a complementary and promising approach for predictive monitoring and operational diagnosis of circuit breakers in the field.

ABSTRACT. This article presents a methodology for the proper specification of surge arresters in high-voltage substations, aimed at facilitating the specification process. The operation of substations frequently encounters failures due to atmospheric discharges, causing interruptions in power transmission. Surge arresters are essential for protecting the system against atmospheric and switching overvoltages, ensuring reliability, cost-effectiveness, and operational continuity. The correct specification and functioning of surge arresters are fundamental for effective protection, which requires an understanding of overvoltages and surge arresters parameters. Through simulations in the ATPDraw software, it is possible to analyze the behavior of the system in the face of atmospheric discharges, both with and without properly specified surge arresters. The results demonstrate that, although the grounding of the substation mitigates overvoltages, effective protection is only guaranteed with the use of surge arresters, thereby increasing reliability and ensuring the continuity of power supply.

ABSTRACT. Nos últimos anos, a transição energética tem impulsionado a expansão de novas fontes de energia elétrica, incluindo aquelas baseadas em inversores, que alteram significativamente o comportamento dos sinais de tensão e corrente. Nesse contexto, métodos de diagnóstico de faltas precisam ser validados e adaptados para operar nesse novo cenário. Este trabalho propõe um algoritmo de detecção de distúrbios baseado em limiares adaptativos, voltado para redes coletoras de média tensão em parques eólicos onshore. O método é robusto, pois elimina a necessidade de parametrização prévia pelo usuário e dispensa processos de treinamento. A validação da metodologia proposta foi realizada em um sistema real modelado no software PSCAD/EMTDC. Os resultados apresentados são promissores, com tempo médio de detecção inferior a 1,36 ms e uma taxa de acerto superior a 99,8%, mesmo em condições de sinais ruidosos.

ABSTRACT. Considering the current context of environmental protection and economic incentives, distributed generation has become increasingly present in the Brazilian electric system. However, at the same time, there is also a growing concern among researchers and specialists regarding the challenges and impacts associated with this generation modality. In this context, the present study aims to investigate the impacts of distributed photovoltaic generation on the protection system of the electrical grid at the Cuiabá campus of the Federal University of Mato Grosso. The methodology adopted involved collecting data from the university’s internal electrical system, followed by computational modeling of the network using the OpenDSS software. To facilitate fault analysis, the network was segmented into different protection zones, allowing for the evaluation of failures at various points in the system and enabling the analysis of different generation scenarios. The results obtained contribute not only to verifying the compliance of existing protection devices, enhancing the levels of safety and continuity of electricity supply at the institution, but also provide estimates regarding the potential expansion of its generation capacity.

ABSTRACT. A proteção de Sistemas Elétricos de Potência (SEP) é fundamental para manter a continuidade do fornecimento de energia, minimizar danos em equipamentos e garantir a segurança de todos. Devido à complexidade das redes, que podem ser em malhas ou radiais, a direção das correntes de falta nem sempre é a mesma. Nessas situações, os Relés Direcionais de Sobrecorrente (RDS) podem ser bastante úteis. A coordenação dos RDS depende de ajustes precisos dos parâmetros: Corrente de Sensibilização (Ip) e Múltiplos de Tempo de Atuação (TMS). Além disso, é necessário assegurar que a proteção primária atue antes da secundária em caso de falha. Este trabalho combina técnicas como o Algoritmo de Lobos Cinzentos (ALC) e a Programação Linear (PL) para resolver o problema de coordenação dos RDS em SEPs. O objetivo é minimizar os tempos de atuação dos relés primários, garantindo que haja um intervalo de tempo adequado entre a atuação dos relés primários e secundários. Dois estudos de caso foram realizados em sistemas de 13 e 30 barras, representando diferentes topologias e desafios. O primeiro é um sistema radial, e o segundo, um sistema em malha. O algoritmo proposto teve bom desempenho, superando a literatura no sistema radial e se aproximando no sistema malhado.

ABSTRACT. Li-ion battery characterization is vital for studies focused on battery lifetime extension. Several models have been developed to represent the dynamic behaviors of Li-ion batteries, in which the electric-based models have been shown to be the most accurate among them. Studies involving Li-ion battery electrical model performances have been developed in the literature. However, the impact of these models on the mechanism degradation (calendar and cycling) of Li-ion battery is still a gap in the literature. Therefore, this work aims to evaluate different models and to analyze their effect on the calendar and cycling degradation processes. In addition, the battery electrical model tuning procedure is also presented. The results demonstrated that the battery model studied has higher impact on calendar lifetime estimation. Besides, depending on the model, the total capacity fade can be impacted in approximately 3%.

ABSTRACT. Este artigo apresenta uma revisão narrativa sobre a segurança em Sistemas de Armazenamento de Energia a Bateria (SAEB), destacando sua importância para a resiliência e sustentabilidade energética para aplicações em microrredes industriais. A revisão analisa normas, práticas recomendadas e informações do EPRI, NREL, Sandia National Laboratories, NFPA e IEEE, além de trabalhos científicos relevantes. Os resultados indicam que falhas nas etapas de Construção e Montagem (C&M) e falhas operacionais são causas expressivas de incidentes, reforçando a necessidade de ações efetivas em testes e comissionamento. A análise de dados do "BESS Failure Incident Database" do EPRI revela que a maioria das falhas pode ser atribuída a problemas na fase de integração do sistema, e não nas baterias em si. Conclui-se que a adesão rigorosa às normas e práticas, aliada ao investimento em pesquisa e transparência nos dados de incidentes, são cruciais para garantir a segurança e eficácia dos SAEB em microrredes industriais.

ABSTRACT. Este artigo propõe uma estratégia para a equalização do estado de carga das baterias em sistemas de armazenamento de energia estacionário implementados em conversor multinível em cascata trifásico. A abordagem consiste na utilização da modulação PD-PWM com rotação das portadoras triangulares, auxiliada por um algoritmo de ordenação. A verificação da técnica de controle proposta foi realizada por meio de simulações no software PSCAD/EMTDC. Os resultados evidenciam o potencial da estratégia para aplicações em sistemas BESS, especialmente em cenários que envolvem a integração de fontes de energia renovável.

ABSTRACT. A Equipe Capivara de Eficiência Energética participa na competição da Shell Eco-Marathon Brasil, em que desenvolve o projeto e a construção de um protótipo de veículo elétrico. Para assegurar uma boa classificação, é necessário empregar diferentes tecnologias que propiciem a redução do consumo de energia. O presente estudo investiga o funcionamento e realiza experimentos para caracterizar um acumulador de energia de baterias de íons de lítio. O artigo utiliza descarga com corrente em pulsos para estimar a capacidade da bateria, a curva de tensão em circuito aberto e a impedância da bateria. Um algoritmo de ajuste de curvas é empregado para identificar os parâmetros de impedância da bateria. Com essas informações, um modelo de simulação é implementado e comparado

ABSTRACT. The growing demand for renewable energy sources and the need for more efficient electrical systems are driving the development of advanced energy conversion and storage technologies. This study addresses the modeling and control of a three-phase DC-AC converter in cascade with a bidirectional DC-DC converter applied to energy storage in lithium-ion batteries. The methodology includes the mathematical formulation of the systems, developing dynamic models that represent the behavior of the converters in their operating modes, and the design of controllers responsible for regulating the battery charge and discharge current and the DC bus voltage. For this, techniques such as hysteresis control and PI controllers were used, and their design and tuning were performed using MATLAB. The results obtained through digital simulations using the PLECS software package were used to validate the theoretical analyses.

ABSTRACT. As perspectivas de o Brasil se tornar um dos líderes da economia do hidrogênio (H2) por meio da rota da eletrólise da água, uma tecnologia eletrointensiva, traz, como consequência, impactos que serão absorvidos pelo sistema elétrico. Diante desse cenário, este estudo busca analisar os impactos da evolução da carga dos eletrolisadores no planejamento da expansão eletroenergética no horizonte de 2031. Para isso, foi proposta a construção de um cenário de expansão dessas cargas, a simulação dos Cenários Base (PDE 2031) e Referência H2 utilizando o software MDI para identificação das soluções de expansão ótimas e, por fim, a comparação e análise dos impactos. Como principais resultados, no que tange à geração, o Cenário Referência H2 indicou uma expansão adicional de 33 GW em relação ao Base, sendo 20,7 GW de energia eólica onshore localizada no subsistema Nordeste, 4,1 GW de energia solar fotovoltaica centralizada no subsistema Sudeste/Centro-Oeste e 8,6 GW de usinas termelétricas, majoritariamente alocadas no subsistema Nordeste (94,2%). Em relação à transmissão, até 2031 não foram identificadas alterações significativas na expansão das capacidades de intercâmbio, contudo, nesse horizonte já é percebida uma alteração no fluxo de energia para suprimento de potência do subsistema Nordeste, o que eleva seu papel importador, justificando o aumento da capacidade de geração despachável a partir das termelétricas flexíveis. Foi possível constatar que a expansão da carga dos eletrolisadores introduz novos desafios ao planejamento, requerendo aprimoramentos metodológicos e regulatórios para viabilizar essa economia, minimizando os riscos de arrependimento.

ABSTRACT. Transformers contribute significantly to the implementation cost of a solar power plant. In this context, the sizing of this equipment does not receive much attention and is usually done naively by setting the rated power equal to the plant’s installed capacity. Rationalizing transformer sizing is a viable approach to reducing both the costs of new plant deployments and the replacement of existing transformers. This paper proposes a new sizing criterion based on the simulation of aging resulting from energy delivery in photovoltaic generation. In this novel approach, the rated power is determined so that transformer aging at the end of its lifespan coincides with the 150,000-hour limit established in the ABNT NBR 5356-7 standard. The aging calculations are implemented as specified in this standard, and the plant is modeled using a simplified PVWatts generation model, which is inputted meteorological data from the NSRDB, selected for two cities. Due to the intermittent nature of photovoltaic generation, the simulation supports undersizing the transformer by 8% for the warmer city, and by 13% for the colder city, highlighting the dependency on this methods final result on the average temperature for the selected location.

ABSTRACT. A crescente integração de fontes renováveis e o avanço das novas tecnologias de consumo aumentam as incertezas no planejamento de sistemas elétricos, exigindo a utilização de abordagens mais robustas, como o fluxo de potência probabilístico (FPP). Este artigo investiga a aplicação da técnica unscented transform (UT) para solução do FPP, quando se tem interesse de estimar riscos associados à violação de limites operativos de sistemas elétricos, como na contratação do montante de uso do sistema de transmissão (MUST) pelas distribuidoras de energia elétrica. A técnica UT é combinada com uma abordagem baseada no método dos momentos e sistema Pearson para reconstrução da distribuição de probabilidade das variáveis de interesse. Os resultados são comparados àqueles obtidos via método de simulação Monte Carlo.

ABSTRACT. O trabalho propõe investigar as formas de valoração e remuneração do serviço de controle de tensão nas redes de transmissão via suporte de reativo providos por geradores, e inclui uma revisão das experiências internacionais visando aprimoramentos. No Brasil, a regulamentação prevê ressarcimento dos custos incorridos mediante uso de unidades geradoras em compensação síncrona. Apresentam-se neste trabalho métricas de valoração alternativas, com exemplos numéricos baseados no histórico de provisão de reativos das usinas hidrelétricas selecionadas da ENGIE na região Sul.

ABSTRACT. Este trabalho apresenta uma abordagem híbrida para o problema do Planejamento da Expansão da Transmissão, combinando uma adaptação de cinco metaheurísticas originalmente contínuas com o método Ponto Interior Primal-Dual (PIPD), integrando o tratamento de variáveis discretas e contínuas. A adaptação das metaheurísticas consiste na discretização da variável binária associada à decisão de construção de novos circuitos, por meio de uma função sigmoidal, aprimorando a exploração do espaço de busca e refinando a seleção dos circuitos candidatos. O PIPD, por sua vez, assegura o cálculo eficiente das variáveis contínuas, garantindo o atendimento das restrições do sistema. Simulações realizadas no MATLAB e conduzidas no sistema Garver, sob três níveis de carregamento, revelam que a abordagem proposta preserva a qualidade das soluções obtidas. Dentre os métodos analisados, o Grey Wolf Optimizer se destacou como uma alternativa promissora, apresentando um equilíbrio entre qualidade da solução e rapidez na convergência, evidenciando seu potencial para aplicações em sistemas elétricos de maior porte.

ABSTRACT. O presente trabalho apresenta a implementação de um Detector de Novidades (DN) em uma plataforma de Field Programmable Gate Array (FPGA), utilizando a técnica de comparação baseada na métrica de similaridade dinâmica conhecida como Dynamic Time Warping (DTW). Essa abordagem se destaca por sua capacidade de analisar segmentos de dados com tamanhos variados, permitindo que o sistema se adapte aos distúrbios de Qualidade de Energia Elétrica (QEE) presentes nos sinais de tensão e corrente de Sistemas Elétricos de Potência (SEP). Essa característica adaptativa é importante para a identificação de eventos desconhecidos que podem surgir com a crescente implementação das Redes Inteligentes (RI) nos SEP. Embora o uso da DTW, em geral, implique maior complexidade computacional em comparação com técnicas de detecção de novidades baseadas em segmentos fixos, ajustes no hardware e no software, aliados à utilização de processadores soft-core, resultam em uma arquitetura capaz de operar em tempo real. Os testes de simulação funcional confirmam que o hardware desenvolvido é eficiente para calcular a DTW e identificar segmentos que apresentem novidades em sinais amostrados a uma taxa de 3840 Hz. Essa implementação foi validada em um protótipo funcional, demonstrando a viabilidade do sistema para aplicação prática em cenários reais.

ABSTRACT. A adoção de uma matriz energética sustentável tem se mostrado como fundamental para a manutenção do desenvolvimento econômico mundial. Nesse cenário, os veículos elétricos se mostram como uma das alternativas para a redução da emissão de gás carbono. Apesar dos benefícios ambientais, a integração dos carregadores de veículos elétricos (CVEs) à rede de distribuição sem o correto planejamento pode implicar em problemas relacionados à qualidade da energia elétrica (QEE). Nesse contexto, o presente estudo analisa o impacto da conexão de um CVE de 7 kW, em uma rede de baixa tensão composta por um circuito Boost PFC, e avalia os efeitos da distância do ponto de acoplamento comum (PAC) do CVE ao transformador de distribuição em métricas relacionadas à QEE. Os resultados demonstram que a distância do PAC influencia diretamente na qualidade da energia, intensificando a deterioração do perfil de tensão. Além disso, a componente de reatância da linha é um fator determinante no aumento da distorção harmônica da tensão.

ABSTRACT. A estimação de inter-harmônicas é de extrema importância para as turbinas eólicas, uma vez que ignoradas podem até mesmo quebrar o eixo da turbina. No trabalho é proposto um estimador de inter-harmônica que funcione diante de ruído e de variações do sinal, que forneça uma resposta em tempo real, amostra a amostra. O estimador utiliza como base três principais passos, o primeiro é a estimação da frequência baseada no cruzamento por zero, o segundo passo é a reamostragem utilizando o polinômio de Lagrange para assegurar o sincronismo das amostras e o terceiro passo composto de núcleos de decomposição espectral, baseados na Transformada Discreta de Fourier na sua forma recursiva e em janela deslizante (SWRDFT). Testes feitos com sinais contendo ruído e variações de frequência, mostraram que o estimador proposto funciona, porém em casos onde a frequência das inter-harmônicas não são múltiplas da resolução o estimador apresenta espalhamento espectral.

ABSTRACT. Com a crescente inserção de dispositivos elétricos conectados à rede elétrica, analisar o consumo de energia tornou-se essencial para melhorar a eficiência de sistemas elétricos inteligentes. Sendo assim, este trabalho oferece um m´etodo para a classificação de acionamentos de cargas elétricas, utilizando RNAs e a SWRDFT para extração de características. A metodologia implementada abrange o processamento de sinais elétricos para estimativa de frequência e reamostragem do sinal para que ele seja analisado de forma correta, seguido pela classificação de diferentes aparelhos elétricos. Foram analisados sinais de corrente de três aparelhos que são: Chuveiro, Micro-ondas e Multiprocessador, resultando em um total de 90 amostras. Os resultados obtidos demostraram uma acurácia de 90% na classificação geral. Sendo assim, fica evidenciado a eficácia do modelo proposto na identificação de padrões diferentes entre os dispositivos. Este trabalho reforça o potencial do uso da SWRDFT e de RNAs em redes inteligentes, contribuindo para o aperfeiçoamento na gestão e eficiência energética.

ABSTRACT. Cargas não lineares, como retificadores e conversores baseados em eletrônica de potência, são amplamente utilizadas devido à sua capacidade de controle preciso e operação eficiente. Contudo, sua presença introduz distorções na rede elétrica, conhecidas como harmônicas. Filtros passivos são comumente empregados para atenuar harmônicas, porém seu dimensionamento tradicional, baseado em análises determinísticas, nem sempre resulta em configurações ótimas quanto à redução da Distorção Harmônica Total (DHT) e à melhoria do Fator de Potência (FP). Este trabalho propõe o emprego do algoritmo Grey Wolf Optimizer (GWO) para otimizar os parâmetros de um Filtro Passivo Paralelo (FPP), visando reduzir a DHT e melhorar o FP em um sistema benchmark com três Pontos de Acoplamento Comum (PAC). O desempenho do GWO foi comparado a quatro outros métodos heurísticos, por meio da análise da melhor solução de aptidão (fitness), testes estatísticos não paramétricos (Wilcoxon) e avaliação da complexidade computacional. Os resultados indicaram que o GWO reduziu significativamente as DHT nos três PACs, com quedas de 16,420% para 3,256%, 7,981% para 2,531% e 2,992% para 0,772% nas fases A dos PACs 1, 2 e 3, respectivamente. Além disso, o FP aumentou de 0,9868, 0,9866 e 0,9182 para 0,9995, 0,9955 e 0,9996, demonstrando a eficácia do método na melhoria da qualidade da energia elétrica.

ABSTRACT. Este trabalho propõe condições para a síntese de controladores robustos baseados em observador para sistemas contínuos lineares com parâmetros incertos e sujeitos a entradas desconhecidas. A obtenção do ganho do controlador e das matrizes do observador é feita de forma conjunta, utilizando uma abordagem em dois estágios. As condições de projeto são formuladas como problemas de otimização sujeitos a restrições sob a forma de desigualdades matriciais lineares (LMIs). Por fim, exemplos numéricos são apresentados para avaliar a eficácia da abordagem proposta.

ABSTRACT. Este trabalho apresenta uma parametrização para síntese de controle por realimentação de saída para sistemas discretos no tempo lineares com variação de parâmetros, garantindo desempenho de ganho l2. A abordagem de síntese proposta depende de uma desigualdade matricial linear dependente de parâmetro e envolve a busca de duas matrizes de ajuste empregando otimização evolucionária. Ao contrário de alguns métodos, a abordagem proposta não impõe restrições à equação de medição e acomoda matrizes com variação de parâmetros e variáveis exógenas. O principal desafio está na demanda computacional associada à obtenção das matrizes de ajuste ideais. Estudos de caso ilustram que a parametrização proposta de síntese pode alcançar desempenho de ganho $\ell_2$ superior em comparação com técnicas existentes e fornece soluções viáveis onde outros métodos podem falhar.

ABSTRACT. This study compared the performance of PI (Proportional-Integral), integer-order PID (Proportional-Integral-Derivative), and FOPID (Fractional-Order Proportional-Integral-Derivative) controllers in a water level control system for a reservoir. Through plant identification, modeling, and simulation, the controllers were then implemented on the didactic test bench of the Industrial Process Control Laboratory (LCPI) at the University of Brasília (UnB) to replicate real conditions with and without external disturbances to the plant. The results indicated that the FOPID reduced the settling time and exhibited greater robustness against disturbances, achieving a 61.27\% reduction in ISE compared to the PID. In the experimental tests, it maintained its superiority, reducing the ISE, IAE, and ITAE indices by up to 9.71\%. The PI controller had the worst performance, accumulating errors.

ABSTRACT. In this paper, a controller is designed to maintain the balance of a bicycle that uses a reaction wheel to generate torque and adjust its position. To simplify the control approach, the bicycle’s dynamics are represented by the dynamics of an inverted pendulum driven by a reaction wheel. Based on torque balance, the mathematical modeling of the system was developed, along with the design of an LQR (Linear Quadratic Regulator) controller with integral action. Results from numerical simulations and practical experiments are presented to demonstrate the effectiveness of the proposed controller.

ABSTRACT. O aumento da demanda energética em países em desenvolvimento, associado à necessidade de segurança e sustentabilidade dos sistemas elétricos, impulsiona o desenvolvimento de tecnologias de monitoramento inteligente. O Monitoramento Não Intrusivo de Cargas (NILM) permite identificar o consumo de dispositivos individuais a partir de medições agregadas de corrente e tensão, promovendo maior eficiência na gestão energética. Apesar dos avanços em algoritmos de desagregação, ainda há dificuldades na distinção de cargas com padrões semelhantes, especialmente em abordagens baseadas em parâmetros convencionais. Este trabalho propõe uma técnica de classificação de cargas fundamentada na Trajetória V-I — representação gráfica da relação entre tensão e corrente — convertida em imagens binárias e analisada por uma Rede Neural Convolucional (CNN). Os sinais foram adquiridos experimentalmente por sensores comerciais e processados por um microcontrolador, gerando um conjunto de dados composto por sete aparelhos residenciais. As imagens foram divididas em 70% para treinamento e 30% para teste. A CNN alcançou uma acurácia de 96,14%, com erros em classes com trajetórias semelhantes, como notebook e televisão. Os resultados indicam que a técnica proposta é adequada à tarefa de classificação, com potencial para implementação embarcada.

ABSTRACT. In the electric power transmission and distribution system, the most important technical and operational equipment, as well as the one with the highest financial cost, is the power transformer. This equipment requires reliable and safe protection, which is generally used as differential protection. This uses as an actuation criterion the vector difference of the currents read at the input and output of the equipment to be protected. However, for power transformers connected in delta-star, an internal fault close to the neutral generates little current in the line currents, so there is no vector difference between the currents and, consequently, the protection does not operate. Given the above, the study of new ways to protect or signal problems of this nature is evident. Thus, this work applies a post-fault half-cycle of a database containing 50,432 faults in two neural networks, the PME and the RBF, where a result of 87.04% and 90.51% accuracy was obtained, respectively, in the detection of internal faults close the neutral using half a cycle of the signal.

ABSTRACT. This paper proposes the use of YOLOv11 for the detection, segmentation, and measurement of surface defects in metal sheets. The study was conducted using the public NEU dataset (Northeastern University Surface Defect Database), which consists of 1,800 images of steel sheets containing six categories of defects: surface cracks, inclusions, patches, scratches, pitted surfaces, and defect-free surfaces (normal). Out of the six classes, four were utilized: patches, inclusions, pitted surfaces, and scratches, leaving 770 images that were segmented and divided into 539 for training (70%), 154 for validation (20%), and 77 for testing (10%). YOLOv11 was employed to identify and delineate the affected regions. Based on the segmentation results, the dimensions of the defects were calculated, enabling the measurement of their areas and shapes. To evaluate the model’s performance, segmentation metrics such as IoU (Intersection over Union) and precision were analyzed, demonstrating the effectiveness of the proposed method.

ABSTRACT. Este artigo explora o potencial das Interfaces Cérebro-Computador (ICC) baseadas em Eletroencefalografia (EEG) para transformar a comunicação humana. Através da vetorização dos sinais neurais, é possível simplificar a complexidade da atividade cerebral, permitindo uma análise mais eficaz e personalizada. Além de oferecer soluções para reabilitação clínica, as ICC apresentam novas possibilidades para a interação entre humanos e máquinas, vislumbrando um futuro onde a comunicação transcende limitações físicas e expande capacidades cognitivas.

ABSTRACT. This work discusses the quality inspection, using computational vision, of rectangular copper wire transposition used in manufacturing power and medium-power transformers. The application of 2D machine vision aims to increase the accuracy and efficiency of quality inspections by identifying non-conformities at the early stages of the manufacturing process. The system integrates industrial cameras, dedicated lighting, and advanced image processing techniques, including segmentation and morphological analysis. Furthermore, the use of a convolutional neural network in PyTorch is being studied to improve defect detection and the accuracy of quality control for transposed cables. Six Sigma methodology was used to optimize inspection accuracy, resulting in an automated quality control system that reduces raw material waste and improves production's robustness and integrity.

ABSTRACT. Industry 4.0 has driven the adoption of technologies such as artificial intelligence to optimize processes, including solar energy generation. However, the intermittency of this energy source poses a challenge to the stability of the electrical system. This study applies machine learning techniques to predict the energy generation of a solar power plant. Data from a photovoltaic plant at the Center for Research in Smart Energy (CPEI) at CEFET-MG were used, combined with climate variables, both processed at 30-minute intervals. The Multilayer Perceptron (MLP) and Random Forest Regression (RFR) models were implemented using Scikit-learn, while the Long Short-Term Memory (LSTM) model was developed with TensorFlow. The three methods showed similar performances, confirming their feasibility for predicting solar power plant generation and contributing to greater predictability and stability in energy supply.

ABSTRACT. The proposal of this work focuses on the optimization and cost reduction of industrial processes through the application of digital simulation, efficient monitoring, and real-time communication, made possible by system integration. In this context, a practical implementation of a monitoring system in a Festo MPS didactic plant will be presented, using computer vision with the YOLOv8 model and the Python language. This approach continues the retrofit process previously applied to the plant and introduces a new functionality aligned with Industry 4.0 guidelines: the real-time location and identification of objects on the plant's conveyor belt.

ABSTRACT. O acelerado desenvolvimento tecnológico e a crescente conectividade de veículos terrestres oferecem benefícios expressivos em termos de segurança, praticidade e eficiência. Contudo, essa interconexão expõe o Controller Area Network (CAN) a uma série de vulnerabilidades capazes de comprometer a operação veicular e a privacidade dos dados transmitidos. Com o objetivo de mitigar esses riscos, apresentamos o BRAIN (dataBase for Research on Automotive Intrusion aNalysis), um conjunto de dados abrangente que cataloga diversos ataques, incluindo Denial of Service (DoS), Replay e Injection, em cenários simulados e reais. Diferentemente de bases que focam em veículos pesados ou não trazem dados suficientes sobre segurança, o BRAIN fornece um panorama mais completo dos riscos cibernéticos em veículos. Além de classificar e analisar detalhadamente as vulnerabilidades documentadas, o BRAIN serve como recurso fundamental para a concepção e avaliação de sistemas de detecção de intrusão. Ademais, busca embasar o desenvolvimento de contramedidas capazes de fortalecer a confiabilidade e a segurança veicular, em um cenário cada vez mais conectado e exposto a ameaças digitais crescentes.

ABSTRACT. This paper explores the applications and advancements of adaptive fuzzy controllers, focusing on the adaptation of membership functions and rules to optimize industrial processes and dynamic systems. Fuzzy controllers have proven effective in systems that require flexibility and adaptability to changes, such as temperature control, pressure regulation, and real-time process control. The automatic adaptation of these functions can enhance the performance, precision, and robustness of such systems, enabling more efficient operation in dynamic environments. This study discusses several fuzzy adaptation techniques, including their combination with other approaches, such as optimization methods, and presents examples of their application across various sectors. The paper highlights studies, including research articles and dissertations, that have applied these techniques in areas like mining, robotics, automation, and energy management, demonstrating promising results in terms of effectiveness and stability in controlled systems.

ABSTRACT. This paper addresses the monitoring of electrical energy quality conducted at the Federal University of Western Bahia (UFOB), specifically at the Multidisciplinary Center of Bom Jesus da Lapa, where the courses of Electrical and Mechanical Engineering are offered. The institution has a small-scale housed substation, and the energy quality monitoring was carried out using the Primata Analisador P55 equipment. The data collected during the monitoring were stored on the Power BI digital platform, allowing easy access and analysis by the responsible parties. The study aims to identify potential disturbances and anomalies in the university’s electrical grid, aiming at optimizing energy consumption and ensuring the stability of the energy supply, which is essential for the proper functioning of academic and laboratory activities. The data analysis provides crucial information for the continuous improvement of the institution’s electrical system and contributes to the development of efficient energy management strategies in academic environments.

ABSTRACT. A gestão eficiente do consumo de energia elétrica nas instituições de ensino superior é fundamental para reduzir custos operacionais e minimizar desperdícios. Este trabalho tem como objetivo o desenvolvimento de um Sistema de Monitoramento e Gestão de Energia (SMGE) para otimizar o consumo de energia elétrica em uma instituição de ensino superior. O sistema utiliza sensores para coleta de dados em tempo real, permitindo o monitoramento contínuo do consumo energético nos prédios. A pesquisa analisa as variações de consumo entre os prédios e identifica os padrões de uso, como horários de pico. Como resultado, a implementação do SMGE possibilita a adoção de estratégias para reduzir custos, melhorar a eficiência energética e promover a sustentabilidade da instituição.

ABSTRACT. Mediante o crescimento da demanda por energia elétrica somada à crescente implementação de novas formas de geração de energia, os parâmetros de Qualidade da Energia Elétrica (QEE) têm se tornado uma preocupação mundial. O monitoramento dos índices relacionados a variações de frequência, nível de tensão em regime permanente e transitório, fator de potência e distorções harmônicas são essenciais para a garantia de um sistema elétrico eficiente e seguro. Ante o exposto, este trabalho visa apresentar um protótipo de analisador de QEE capaz de realizar a medições de parâmetros como a tensão em regimente permanente e relacionados às distorções harmônicas. Para tanto, adotou-se um microcontrolador ESP32, sensores e módulos de baixo custo, buscando oferecer uma alternativa acessível para essas medições. Ademais, para a análise das distorções harmônicas, implementou-se a transformada discreta de Fourier (DFT) no microcontrolador. Os resultados evidenciaram que o dispositivo desenvolvido é capaz de realizar medições de tensão forma satisfatória, com erros inferiores a 1%. Além disso, informa valores referentes às componentes harmônicas, realiza o cálculo dos índices de distorção e armazena dados e resultados para análises posteriores.

ABSTRACT. This paper presents the modeling and experimental validation of an interior permanent magnet motor developed by adapting the rotor of a three-phase induction motor. The modeling was conducted using MotorCad software, while more detailed magnetic flux analyses were performed in Ansys Maxwell. To validate the simulation, a prototype was built and subjected to experimental tests, comparing the induced voltage and magnetic flux results with the simulated values. The initial results revealed discrepancies, particularly in the amplitude of the magnetic flux, requiring adjustments to the material properties in the model. After proper calibration, a good agreement was observed between the simulated and experimental data, both in the RMS value and the waveform of the induced voltage. Future work includes testing the machine under load to validate the torque-speed curve and developing an electrical model of the machine that incorporates the FEM simulation results, enabling its integration with power electronics and control circuits.

ABSTRACT. This work aims to present a new approach for observing pulmonary hysteresis data, with an emphasis on modifying the Preisach model to represent respiratory hysteresis curves. The representation of pulmonary hysteresis is crucial for a detailed understanding of the respiratory process. Thus, data modeling becomes essential in measuring the pressure and volume curves that generate the respiratory hysteresis curves. Therefore, a study is proposed based on the adaptation of the Preisach model, widely recognized in physics for characterizing the hysteresis of ferromagnetic materials, to represent the phenomenon of pulmonary hysteresis. The idea is to apply this modified model to representative biological signals of volume and pressure, assessing its feasibility in representing the pulmonary hysteresis curves, making it a valid alternative to validate the signal levels captured by measurement equipment. This approach, primarily theoretical, uses simulated signals to demonstrate the suitability of the modified model for representing the characteristics of the curves, with a focus on the teaching process, and with potential for future validation of real data.

ABSTRACT. Este estudo tem como objetivo avaliar a viabilidade técnica e econômica da recuperação de reguladores de tensão para reutilização em redes de distribuição elétrica. A pesquisa foi conduzida com base em dados reais de uma concessionária de energia, no período de 2023 a 2024, com 127 reguladores recuperados e 384 novos. A metodologia envolveu inspeções técnicas, reparo ou substituição de componentes críticos e a aplicação do algoritmo genético em ambiente MATLAB. O processo incluiu ainda uma análise comparativa entre reguladores novos e recuperados, considerando critérios técnicos e econômicos. Os resultados obtidos visam fornecer subsídios para decisões operacionais mais sustentáveis e econômicas no setor elétrico, em conformidade com a Resolução 1.000 da ANEEL.

ABSTRACT. Para assegurar a eficácia das manobras de religamento monopolar, é necessário compreender o arco elétrico. Este trabalho investiga o comportamento do arco em sistemas de potência, analisando comportamento dos parâmetros do arco secundário, tais como: corrente, tensão, condutividade, resistência e comprimento. Além disso, busca-se compreender como a variação do comprimento do arco afeta os demais parâmetros e, consequentemente, a extinção do fenômeno. A fim de concretizar o proposto, foi realizada a implementação do modelo de arco elétrico proposto por Kizilcay, utilizando a linguagem de programação MODELS do ATP (\textit{Alternative Transients Program}). O arco foi representado por uma resistência variável conectada no ponto central de uma linha de transmissão de 400 km, com nível de tensão de 500 kV sem compensação em derivação.

ABSTRACT. Sabe-se que as descargas atmosféricas são fenômenos que podem ser danosos à rede elétrica e, sendo assim, faz-se necessário avaliar os efeitos das descargas atmosféricas na rede. O presente trabalho faz uma análise comparativa entre diferentes métodos de cálculo de tensão induzida devido a descargas atmosféricas indiretas. Nesse sentido, são apresentados três métodos de cálculo de tensão induzida, sendo eles os \textit{softwares} \textit{COMSOL}, \textit{Light-Pesto} e o método proposto por J. O. Paulino. Para isso, utilizou-se um condutor elétrico perfeito, monofásico, de 1 $km$ de extensão e $1\,\,cm$ de diâmetro nas simulaç. Adicionalmente, foram considerados dois valores de condutividade do solo nas simulações, sendo eles $\sigma = 0,01\,\,S/m$ e $\sigma = 0,001\,\,S/m$. Além disso, para uma melhor análise, foram considerados diferentes valores de distância do ponto de incidência da descarga atmosférica em relação à linha. Segundo os resultados, pôde-se notar bastante semelhança nos valores de tensão induzida em ambos os softwares e o modelo proposto por J. O. Paulino.

ABSTRACT. In this work, for the purposes of analyzing the interactions between HVDC converters and occurrences of commutation failures (FC), operations of the National Interconnected System (SIN) are verified, both considering the current scenario with the six bipoles operating with LCC technology, as well as considering a change in the two Belo Monte bipoles to a LCC/MMC hybrid topology (Converter Hybrid HVDC), rectifiers with LCC technology and inverters with modular multilevel converter

ABSTRACT. A influência da temperatura nos parâmetros de impedância, em sistemas elétricos de potência, é conhecida de forma abrangente. Entretanto, de forma tradicional, os cálculos efetivados em centros de controle assumem que parâmetros da rede são invariantes, desconsiderando aspectos como as variações térmicas que podem ocorrer em tempo real. Neste artigo, avalia-se o impacto de parâmetros dependentes da temperatura nos erros resultantes do processo de estimação de estados. Utilizando a metodologia do Fluxo de Potência Dependente de Temperatura (FPDT), em conjunto com a estimação de estados, esse trabalho tem como objetivo mostrar a influência da temperatura ao se ter o estado da rede estimado. Simulações são realizadas em um sistema teste de pequeno porte para demonstrar a relevância de se considerar os valores de impedância corretos em um centro de controle.

ABSTRACT. The photovoltaic module temperature is a parameter that directly impacts the output power and overall performance of solar energy systems. In this work, we present the development of a methodology based on Linear Artificial Neural Networks for predicting the temperature of photovoltaic modules, using solar irradiance and ambient temperature as input variables. Through the linear ANN model, statistically significant regression coefficients are obtained that relate the module temperature with solar irradiance and ambient temperature. In addition, the coefficient of determination of the proposed model is 0.9089 and the standard error is 2.2720 °C, which demonstrates the efficacy of the methodology in providing a predictive tool for photovoltaic module temperature.

ABSTRACT. A Indústria 4.0 gera um grande volume de dados a serem analisados, tornando essencial o uso de tecnologias avançadas para análise em tempo real, garantindo eficiência, confiabilidade e otimização dos processos industriais. Este artigo propõe uma nova infraestrutura para o monitoramento remoto e em tempo real das variáveis do motor de indução, verificando se os dados coletados estão dentro dos limites operacionais estabelecidos por normas técnicas e especificações de placa. A plataforma desenvolvida foi validada por meio de um sistema de monitoramento de vibração e corrente trifásica do motor de indução em diferentes cenários de operação do equipamento. Os resultados obtidos demonstram a eficácia e confiabilidade da infraestrutura proposta, proporcionando informações precisas que otimizam a operação e aprimoram a gestão da manutenção industrial.

ABSTRACT. The manufacturing industry has been greatly impacted by the digitization and automation of industrial processes brought about by the development of Industry 4.0. In light of this, the paper describes the creation and deployment of an automated laptop motherboard testing system in a Manaus Industrial Hub (PIM) facility. By substituting artificial intelligence-based solutions for manual processes, the initiative seeks to increase process dependability and efficiency. Key inefficiencies in the present manual testing workflow, including audio validation, LED color verification, and QR Code scanning, are identified by the research. These inefficiencies are prone to human mistake and operational delays. Automation methods, such as computer vision and AI-based voice recognition, were incorporated into the testing procedure to overcome these difficulties.

ABSTRACT. This work analyzes the economic impact of Law No. 14.300/2022, known as the Legal Framework for Distributed Generation, on the viability of photovoltaic generation projects in Brazil. The study focuses on the state of Alagoas, comparing the new law's effects with the previous regulatory framework established by Normative Resolution No. 482/2012. Two real photovoltaic systems - one residential and one commercial - were analyzed to evaluate the financial viability under both regulatory scenarios. The results indicate that, despite the changes introduced by Law No. 14.300, investment in solar energy remains attractive, especially when considering the simultaneity factor in energy consumption and generation.

ABSTRACT. Liquid neural networks; deep learning; artificial intelligence; temporal processing; recurrent networks.Liquid Time-constant Networks (LTC) are an emerging class of recurrent neural networks designed to process temporal data efficiently. Based on continuous time-constant dynamics, these networks have great potential in applications such as autonomous control, temporal pattern recognition, and modeling of dynamical systems. This paper presents the theoretical foundations of LTC, exploring its mathematical formulation, properties, and applications. In addition, recent contributions by R. Hassani and other researchers in the field are discussed.