ABSTRACT. Este artigo propõe uma nova estratégia para a estabilização de sistemas lineares contínuos no tempo por realimentação estática de saída. A partir de uma condição suficiente para a existência de um ganho estabilizante que mescla as ações de realimentação de estado e realimentação de saída, constrói-se um algoritmo iterativo com convergência local baseado em desigualdades matriciais lineares. Comparações numéricas com outros métodos ilustram os resultados em modelos de sistemas físicos e também em termos de um conjunto maior de sistemas estabilizáveis por realimentação de saída construídos randomicamente.

ABSTRACT. Este trabalho propõe um controle preditivo distribuído não linear baseado em modelo para a coordenação de múltiplos agentes. O foco está no gerenciamento das interações e na coordenação das trajetórias dos agentes por meio de uma estratégia de controle coalizional, que emprega grafos dinâmicos para supervisionar a comunicação entre os controladores. Essa abordagem distribuída permite a operação autônoma dos agentes, que trocam informações de acordo com a estratégia de formação de coalizões e utilizam penalidades para evitar colisões. Os resultados de experimentos numéricos são apresentados para demonstrar a aplicabilidade dessa estratégia de controle em um cenário com veículos aéreos não tripulados, sujeitos a trajetórias de voo conflitantes, proporcionando percepções sobre a dinâmica de comunicação e a prevenção de colisões entre os agentes.

ABSTRACT. Neste artigo é proposta uma nova abordagem para o projeto de sensor virtual baseado em observador de entrada desconhecida para o Controle Tolerante a Falhas (FTC, do inglês Fault Tolerant Control) de sistemas lineares em tempo discreto. A principal novidade do trabalho é a possibilidade de estimação do estado do sistema e das falhas de sensor pelo próprio sensor virtual, sem a necessidade de inclusão de um módulo de Detecção e Isolamento de Falhas (FDI, do inglês Fault Detection and Isolation) adicional. Além disso, as falhas de sensor são desacopladas da dinâmica do erro de estimação, possibilitando um melhor desempenho do sistema reconfigurado de malha fechada. Com o objetivo de avaliar a metodologia proposta, são realizadas simulações computacionais para um sistema de tanques acopladas e comparações com outras abordagens da literatura.

ABSTRACT. O uso de Redes Neurais Recorrentes Fenomenologicamente Informadas (PIRNNs) tem se mostrado promissor na modelagem de sistemas dinâmicos. Elas combinam o aprendizado de máquina tradicional com o modelo fenomenológico do sistema incorporando equações diferenciais diretamente no processo de treinamento. Este trabalho apresenta o embarque de uma PIRNN em um microcontrolador de baixo custo para operar como analisador virtual, testado em ambiente hardware-in-the-loop para o controle PI do nível de um sistema de tanques esféricos em cascata. Os testes de desempenho e robustez demonstram reduções superiores a três vezes no tempo de cômputo e a capacidade de fornecer informações na ausência de medições. Esses resultados sugerem que a PIRNN pode ser uma solução eficiente para sistemas que exigem controle em tempo real e aplicações de análise de processos.

ABSTRACT. This paper proposes a model-free linear quadratic tracking controller, with integral action and based on reinforcement learning, for linear plants in the presence of constant input disturbances. The novelty lies on the methodology to implement the reference generator, providing a wide class of reference trajectories to be tracked, alongside the integral action responsible for rejecting disturbances and driving the mean value of the plant output in steady-state to a desired value, while the state-feedback from the generator deals with the zero-mean desired trajectory component. Numerical simulations illustrate the closed-loop performance.

ABSTRACT. In this paper, we propose a Filtered Smith Predictor (FSP) structure for nonlinear systems subject to dead time, considering the Linear Parameter Varying (LPV) framework. Our approach focuses on single-input, single-output (SISO) nonlinear processes represented by LPV models scheduled by exogenous variables and explicit dead time in the output variable. In particular, the control structure is designed using the same tuning methods as in the linear time-invariant (LTI) case, which is enabled by assuming that the scheduling parameters remains constant (for design purposes only). The tuning procedure is direct from the available LPV scheduling parameters during the implementation. Furthermore, specific tuning conditions are imposed to ensure internal stability of the scheme and established certain desired performance objectives. We compare our scheme with two standard LTI FSPs, an numerical simulations indicate better performance and overall robustness.

ABSTRACT. Este trabalho apresenta o projeto de observadores de entradas desconhecidas com variáveis de folga para sistemas não lineares discretos no tempo representados por modelos Takagi-Sugeno para estimação conjunta de estados e falhas de atuador e de sensor. Além disso, é apresentado o projeto do controlador de compensação paralela distribuída para implementar o controle tolerante a falhas.

ABSTRACT. Este trabalho se propõe a estabelecer condições LMI menos conservadoras para a síntese de controladores PID para sistemas incertos SISO de ordem n, via abordagem multi-simplex, alocando os polos da malha fechada em uma região D-Estável, com minimização do custo garantido da norma Hinf. A estratégia insere parâmetros escalares no problema de sistemas realimentados pela saída, tornando-o convexo, tratável por LMI, levando à redução do conservadorismo e ao aumento da flexibilidade na modificação do desempenho alcançado pelo controlador. Os exemplos numéricos demonstram que a condição proposta produz respostas temporais superiores se comparada a condições presentes na literatura e, por fim, um problema de mineração mostra a aplicabilidade prática da condição desenvolvida.

ABSTRACT. The emergence of Industry 5.0 emphasizes human-centric approaches by integrating advanced technologies such as Augmented Reality (AR) to enhance collaboration, efficiency, and adaptability in various domains. AR facilitates the seamless fusion of virtual objects with the physical environment, creating intuitive and interactive interfaces. However, the development of AR tutorials still demands programming and 3D modeling expertise, limiting accessibility for non-technical users. This article introduces a mobile application that simplifies AR tutorial creation, allowing users without technical knowledge to develop interactive guides using customizable virtual elements, such as arrows and text. The application incorporates cloud storage for tutorial sharing and undergoes performance evaluations, analyzing, downloading, uploading, and instantiation times of virtual objects over Wi-Fi and 5G networks. These experiments assess the impact of network performance on user experience, providing insights to optimize AR content delivery and usability.

ABSTRACT. Os cursos de engenharia enfrentam altos índices de evasão e retenção, especialmente nos primeiros períodos, quando os estudantes ainda não estão adaptados à intensa rotina acadêmica. Este trabalho propõe o uso de metodologias STEM como ferramenta motivadora e para o desenvolvimento de competências técnicas e não técnicas essenciais ao sucesso profissional. Para isso, são realizadas semestralmente competições de robótica com ingressantes da Engenharia Elétrica da UFF. Os resultados indicam maior engajamento dos alunos, amadurecimento de conceitos fundamentais e fortalecimento do trabalho em equipe, evidenciando o potencial de novas iniciativas desse tipo na universidade.

ABSTRACT. Este trabalho apresenta os resultados de um projeto de robótica educacional, realizado no Instituto Federal do Sudeste de Minas Gerais (IF Sudeste MG) pelo grupo IFRoboLabs, que envolve a participação de professores da área de Engenharia Elétrica, alunos de graduação em Engenharia Mecatrônica e alunos do curso Técnico em Eletrotécnica integrado ao Ensino Médio. O projeto foi idealizado com uma estrutura de tutoria, na qual alunos de graduação atuam como mentores, guiando os alunos do curso técnico em desafios práticos utilizando a plataforma LEGO Mindstorms®. Este modelo promove não apenas o aprendizado técnico dos alunos de graduação, mas também o desenvolvimento de habilidades sociais, emocionais, de liderança e comunicação. Pelo uso de metodologias ativas de ensino, como aprendizagem baseada em problemas e trabalho em equipe, os alunos do IF desenvolveram conhecimentos de lógica computacional e robótica. Após o treinamento, os participantes puderam transmitir os conhecimentos adquiridos para a comunidade interna e externa por meio de minicursos de robótica e exposições em eventos. Os resultados obtidos mostram que o projeto contribuiu para a formação dos alunos do IF como futuros profissionais e para a disseminação do conhecimento científico na comunidade, demonstrando o potencial da robótica educacional e da integração entre os cursos.

ABSTRACT. Este trabalho apresenta o desenvolvimento de uma plataforma didática de hardw in-the-loop (HIL) de baixo custo para simulação de controle da profundidade de anestesia pacientes. A plataforma simula a dinâmica da anestesia no paciente, permitindo a comunica I2C com um controlador externo que leia o valor simulado do índice bispectral (BIS) mede o nível de consciência e aplique os sinais de controle para dosar a anestesia. Alinh ao ensino por competências, o projeto visa proporcionar uma experiência de aprendizag ativa, apoiando o ensino de teoria de controle. Seguindo boas práticas de ciência aberta códigos estão disponibilizados para permitir a reprodução, adoção e aprimoramento por ou

instituições de ensino.

ABSTRACT. Teaching control systems in engineering courses often faces challenges due to the disconnect between theory and practice, making it difficult for students to grasp control concepts. This study addresses this issue by developing and implementing a didactic plant for temperature and humidity control using a PID-based (Proportional-Integral-Derivative) control system on an ESP32 microcontroller. The project was designed as a Two-Input Two-Output (TITO) system, where each input influences both output variables, increasing the complexity of the control process. The methodology involved assembling the system using low-cost components, developing a control algorithm in Arduino language, and conducting tests to fine-tune the PID parameters to minimize response time and output oscillations. The results showed that the system successfully reached the temperature and humidity setpoints with stability and precision, achieving stabilization times between 30 and 60 minutes. The introduction of the derivative action in the final tuning allowed for a faster response with reduced overshoot, demonstrating the system's effectiveness in handling external disturbances and variability in operating conditions. The project provides a practical tool for teaching control systems, enabling students to apply theoretical concepts in a controlled, real-world environment, thereby strengthening the integration between theory and practice in engineering education.

ABSTRACT. Os módulos fotovoltaicos bifaciais absorvem a luz solar em ambas as faces, permitindo a geração de energia a partir dos raios solares incidentes tanto na face superior quanto na posterior. Embora os módulos bifaciais estejam em ascensão, frequentemente, a geração de energia é superestimada, resultando em rendimentos abaixo das expectativas. Além disso, a reflexão solar reduzida nos telhados limita seu potencial de geração nessas condições. No entanto, estratégias inovadoras podem ser implementadas para aumentar a reflexão e, consequentemente, a produção de energia. Este estudo compara a produção de energia entre módulos bifaciais e convencionais em diversas situações. Utilizou-se um microinversor de 2000 W para monitorar individualmente quatro módulos de 450 W instalados no solo, durante oito dias consecutivos. Além dos testes experimentais, foram realizadas simulações no software PVSyst para validar os resultados medidos e avaliar a precisão do modelo. Os testes e simulações confirmaram que a posição do módulo na matriz fotovoltaica, assim como sua altura de instalação, influencia, significativamente, o ganho de geração, obtendo-se um aumento de mais de 7% na geração de energia quando comparado a módulos fotovoltaicos convencionais.

ABSTRACT. Este artigo apresenta uma metodologia sistemática para o dimensionamento do conversor buck quadrático, abordando a relação entre as ondulações de corrente nos indutores e de tensão nos capacitores. O estudo elimina a necessidade de arbitrar valores de ondulação, fornecendo equações analíticas que estabelecem relações diretas entre os parâmetros de entrada e saída. A metodologia proposta é validada por meio de simulações no software LTspice, demonstrando a consistência do método desenvolvido. Os resultados obtidos confirmam que o conversor opera em modo de condução contínua (MCC) e mostram a viabilidade da abordagem para otimização do projeto deste conversor.

ABSTRACT. Devido à grande procura atual de sistemas de conversão de energia compactos, confiáveis e eficientes, os componentes magnéticos de topologia plana têm recebido especial atenção na produção científica. Este trabalho concentra-se no estudo de núcleos planos para o projeto de conversores de potência. Para este fim, são inicialmente analisadas as estruturas magnéticas habitualmente utilizadas em filtros e estágios de conversão CC, seguindo-se um método de cálculo analítico para o transformador de topologia plana. As três estruturas magnéticas discutidas inicialmente são depois modeladas utilizando ferramentas de resolução numérica de modo a apresentar os resultados da simulação magnetostática e térmica. Os resultados obtidos para as três estruturas são discutidos no final do artigo.

ABSTRACT. Manter um portfólio complexo de produtos geralmente requer a análise de feedback dos usuários para rastrear bugs e melhorias. À medida que a aplicação escala, torna-se inviável responder a cada problema de forma rápida. Por essa razão, as empresas categorizam manualmente os problemas para priorizá-los pela criticidade. Após a construção do banco de dados, técnicas de processamento de linguagem natural podem ajudar a extrair informações dos textos e automatizar o processo de rotulagem. Este artigo explora a aplicação de algoritmos de classificação para validação de software móvel, bem como os desafios de monitoramento de defeitos com comportamento não estático. O feedback rotulado é coletado e pré-processado em vetores numéricos, e um modelo de classificação é treinado para prever o nível de severidade. Por fim, fornecemos uma avaliação extensa do desempenho do modelo dependendo da variabilidade temporal dos projetos.

ABSTRACT. A incrustação nos trocadores de calor exige monitoramento para manter seu desempenho. Assim, este artigo propõe uma metodologia baseada em modelagem de dados e transferência de aprendizado, utilizando a Adaptação de Distribuição Conjunta (JDA) para diagnosticar seu estado. Um modelo auto-regressivo (AR) é criado como sombra digital de um trocador de calor de referência, permitindo identificar desvios operacionais. A extração de características dos erros de predição alimenta um classificador SVM para monitorar a evolução do coeficiente global de transferência de calor. O conhecimento adquirido é então transferido para um trocador alvo, reduzindo a necessidade de novos dados. Os resultados destacam a viabilidade de reutilizar classificadores pré-treinados em diferentes condições operacionais, otimizando o monitoramento em sistemas com dados limitados.

ABSTRACT. This paper describes a method for recursive parametric estimation of non-linear systems with rapid parametric variation that uses an associative memory building strategy. Parameters are considered unknown functions of known causes or variables. The method is divided into three stages: a priori estimation, parameter updating, and associative memory construction. During the a priori estimation, the causal regressors approach is used to select, from the associative memory base, a previous estimation with similar causes to the current one. During parameter updating, the recursive least-squares algorithm is used to correct the original estimated parameter. In order to improve the causal regressor method, an online associative memory build technique was proposed, where in each iteration, the causes are evaluated in order to decide if the new estimate should be used as an update to a previous memory or as a new memory point. The method is proposed to estimate multiple causes of dependency. The approach was validated using two computational examples, and the new approach was more accurate and faster than the recently published causal regression method.

ABSTRACT. Este trabalho apresenta um estudo comparativo entre dois métodos não intrusivos para a estimação do rendimento de motores de indução trifásicos. O primeiro método baseia-se em uma abordagem de alta precisão para a estimação dos parâmetros do circuito equivalente por fase do motor, utilizando exclusivamente dados de catálogo. O segundo método emprega a Equação de Kloss, em conjunto com uma metodologia para a estimação das perdas rotacionais, permitindo a determinação da potência de saída. Adicionalmente, nesse segundo método, a estimativa do rendimento também foi realizada considerando um torque máximo fixo de 2 pu para todos os motores, como uma proposta para simplificar a estimação, utilizando apenas os dados de placa e supondo a existência da medição de potência de entrada e da velocidade, dispensando a necessidade do catálogo. Os resultados obtidos por ambas as abordagens foram comparados com os rendimentos informados pelos fabricantes para condições de carga de 50%, 75% e 100%, permitindo uma análise crítica da precisão e aplicabilidade de cada método. Foram testados seis motores, e os resultados mostraram que a estimação de parâmetros apresentou, em geral, menores erros. A aproximação de 2 pu resultou em erros ligeiramente maiores.

ABSTRACT. Neste artigo é desenvolvida uma nova metodologia para otimizar a capacidade de transporte de energia das Linhas de Transmissão (LT’s) Trifásicas Aéreas visando o aumento da potência natural da linha (SIL). Para isso adota-se três variantes do algoritmo de Evolução Diferencial a fim de explorar o potencial de alteração das geometrias de feixes condutores para maximizar o SIL. A primeira abordagem de otimização é baseada no algoritmo diferencial evolutivo convencional, a segunda e a terceira se baseiam em variantes do algoritmo com mutação implementada de maneira não convencional. A metodologia envolve a modelagem eletromagnética da LT, para se realizar o cálculo dos campos elétricos, tanto ao nível do solo como nas superfícies dos condutores. Uma linha de transmissão real de uma concessionária de energia brasileira tem a geometria dos feixes de condutores otimizada pela metodologia proposta neste trabalho. É demonstrado que ao se modificar adequadamente o espaçamento dos condutores nos feixes, é possível obter melhorias significativas no SIL, respeitando-se ao mesmo tempo as restrições adotadas ao longo do processo de otimização e que atendam aos limites e requisitos de segurança estabelecidos pelas normas brasileiras.

ABSTRACT. Este estudo apresenta o desenvolvimento de uma ferramenta computacional para o cálculo do campo elétrico e do ruído audível gerado pelas linhas de transmissão trifásicas aéreas (LT's). Um modelo eletromagnético das LT's é desenvolvido para a determinação da carga elétrica do sistema. Em seguida, o campo elétrico ao nível do solo e na superfície dos cabos é determinado. Além disso, o ruído audível é calculado utilizando dois métodos distintos: o da BPA e o do EPRI. O estudo da variação dos campos elétricos em linhas de transmissão é essencial para o desenvolvimento de técnicas de recapacitação e o projeto de linhas novas. Para atender às normas técnicas, é fundamental que o campo elétrico e o ruído audível permaneçam dentro dos limites estabelecidos. A metodologia é validada comparando os resultados com dados reais da literatura, modelando analiticamente linhas de transmissão convencionais e otimizadas para análise dos campos elétricos e do ruído audível envolvidos.

ABSTRACT. Network observability and state estimation capacity to handle bad data are directly affected by criticalities involving measurements, measurement units, and branches. Branch criticalities play an important role in determining other criticalities and can be obtained offline, based only on the knowledge of network configuration, and further updated online for any given measuring system. However, a combinatorial problem must be solved for the offline identification of branch criticalities. This paper proposes an efficient numerical approach for determining the branch criticalities, employing a fictitious measuring system. A study also showed that the branch criticalities that need to be determined offline will depend on the cardinalities of interest for the criticalities that should be determined online. Test results with the IEEE-14 and -30 bus systems are presented and discussed.

ABSTRACT. In the context of globalized mining, asset assessment has become a priority. Investments in preventive maintenance, asset management, and efficient operational practices are essential to ensure reliable and sustainable operations. The start-up of pumps used in the mining process is a debated topic, as it can cause disturbances in the electrical system, depending on its characteristics. This work consists of modeling a direct start system for high-voltage pumps in a raw water pumping system for the production process of a mining company. The system described consists of four 440 kW pumps. For such modeling and simulation, the ATPDraw software is used. The study consists of analyzing the simulated operation of the system by comparing data provided by the manufacturers and the simulated data. First, the simulated results of the pumps operating together were validated against information provided by the manufacturer. The results were coherent and concise with an error percentage below 5%, except for the slip parameter, which obtained an error of approximately 10%. Subsequently, the simultaneous start -up of all pumps and its implications for the electrical system were analyzed. Voltage dip values of approximately 20% were observed in transient regime. For voltage drop in steady state regime, values of 9% were recorded. Subsequently, the power factor parameter of the circuit was also evaluated, for which a value of approximately 0.79 was observed.

ABSTRACT. This study aims to evaluate different methods for dynamically representing distributed generation and its impact on bulk power system stability studies. To achieve this, generation is represented in the traditional way, implicit within the net load, and explicitly, using the DER_A model and simplified representations through static generation, such as constant power and constant impedance. In the Nordic test system, various disturbances are analyzed under different conditions of distributed generation penetration. Results show that net load and static generation representations fail to fully capture the behavior and characteristics of aggregated distributed generation. For low penetration levels of this technology, the impact on the system is not significant. However, severe events in a system with high penetration lead to the disconnection of a large portion of generation, an effect that is only captured by the DER_A model, highlighting the importance of representing distributed generation using appropriate models to accurately assess system stability.

ABSTRACT. The Brazilian electric sector has been facing challenges related to the increasing integration of distributed energy resources, particularly distributed generation. In this context, the Distributor's Geographic Database (BDGD) has emerged as a key tool, not only for providing regulatory support to the supervisory body but also for offering detailed information on the assets of electrical networks. This article presents a study based on the distribution system of the State of Goiás-GO, illustrating how this tool enables a comprehensive analysis of distribution systems. Although there are opportunities to improve the quality of BDGD information, it is evident that it provides a broad understanding of the assets and operation of distribution companies. The studies conducted indicate that tools such as QGIS, Python, and PowerBI significantly facilitate the analysis of data extracted from BDGD, contributing to strategic decision-making in the planning and operation of distribution systems.

ABSTRACT. Este trabalho apresenta uma ferramenta computacional desenvolvida para automatizar parte do processo de estudos elétricos para novos empreendimentos do sistema de transmissão. A automação é direcionada a estudos de transitórios eletromagnéticos, cujos casos base devem ser modelados no software ATP (Alternative Transient Program), atendendo ao Operador Nacional do Sistema. Adicionalmente, os casos devem ser validados por meio de simulações comparativas com modelos do programa ANAFAS. Trata-se de um processo trabalhoso e detalhista, porém, indispensável para atender aos requisitos técnicos e regulatórios. A ferramenta proposta busca minimizar dificuldades e aumentar a celeridade do processo de criação de casos base em ATP. Como resultado, proporciona uma redução de 99% no tempo necessário para esse processo, além de aumentar a precisão dos modelos e, consequentemente, a confiabilidade nos estudos.

ABSTRACT. The state of Goiás is experiencing great instability in its electricity supply, mainly due to power outages in the distribution network and the lack of investment in protection devices and other electrical devices. The lack of adequate studies and investments in network protection can lead to blackouts in several regions without respecting the amount of load that is not affected by the short circuit, that is, selectivity. The study of protection is an art, as it seeks to minimize the amount of loads switched off by the switch (such as fuses and reclosers) together with the investment in these devices, based on power quality indexes. The purpose of this paper is to identify the best allocation of protection devices in a 134-bus network considering the probability of power loads. In the allocation of protection devices, MatLab software is used to simulate the genetic algorithm that seeks to optimize the cost related to the energy not supplied during faults in the network and the costs of the installed protection devices. The solution is the lowest cost of this objective function, optimized by the genetic algorithm.

ABSTRACT. Este trabalho avalia os impactos da Geração Distribuída (GD) no sistema de distribuição de energia elétrica (SDEE) de média tensão em Cruz das Almas, Bahia, utilizando a Base de Dados Geográfica da Distribuidora (BDGD),OpenDSS e Python. A análise considerou o fluxo de potência, o perfil de tensão, as correntes nos trechos e as perdas técnicas no SDEE. Os resultados apontaram inversão no fluxo de potência, aumento de correntes e perdas, reduzindo a eficiência da rede elétrica. Com fator SFV (Sistema Fotovoltaico) de 100%, dois trechos do alimentador 1 ultrapassaram a corrente nominal em 110,81%, exigindo recondutoramento. Apesar da melhoria nas tensões mínimas, as máximas foram elevadas, requerendo monitoramento contínuo, ajustes operacionais e reforços na rede para mitigar os impactos da GD.

ABSTRACT. Este trabalho apresenta o desenvolvimento e a avaliação de um rastreador solar de eixo duplo, projetado para maximizar a captação de energia solar por meio do alinhamento do módulo fotovoltaico com o movimento do Sol. O sistema utiliza sensores de luminosidade e servomotores controlados por um ESP32 para ajustar os ângulos de inclinação e orientação. Em comparação a um sistema fixo, o rastreador demonstrou um aumento de 21,09% na eficiência energética, destacando-se como uma solução eficaz para projetos de energia renovável.

ABSTRACT. Advances in solar energy technology, combined with government incentives and economic benefits, have led to the widespread adoption of this energy source. Consumers are increasingly seeking to reduce their electricity bills through credit compensation systems and are attracted to projects that implement oversizing of photovoltaic modules to maximize energy generation. However, this strategy can result in a phenomenon known as clipping, a limitation in the output power of the inverter that becomes more pronounced during periods of high solar radiation. This study investigates the impact of photovoltaic module oversizing in grid-connected systems, analyzing the ideal oversizing factor for the city of Cuiabá-MT, where high temperatures prevail year-round. The research combines mathematical modeling and simulations using specialized software to evaluate the behavior of inverters and photovoltaic modules. The results show a decrease in productivity when the inverter load factor exceeds 1.46, offering valuable insights for consumers and industry professionals aiming to optimize the performance and cost-effectiveness of solar energy systems.

ABSTRACT. A crescente penetração de geração distribuída no Brasil ao longo dos últimos anos se tornou um dos principais desafios enfrentados para a adequação da rede elétrica ao ter que lidar com a inversão do fluxo de energia nos alimentadores e o adequado controle da tensão nos barramentos. Tradicionalmente, o controle da tensão em alimentadores é realizado por meio de autotransformadores, denominados reguladores de tensão. Neste contexto, o objetivo deste trabalho é analisar o controle de tensão em condições de inversão de fluxo nos reguladores de tensão. Para tanto, foi utilizado o software OpenDSS e o sistema teste IEEE de 8500-barras, modificado para apresentar uma alta penetração de sistemas fotovoltaicos. Os resultados demonstram a fragilidade dos reguladores de tensão na condição de inversão de fluxo e reforçam a necessidade de novas estratégias na regulação de tensão em sistemas com alta penetração de renováveis.

ABSTRACT. Este estudo investiga o efeito das sobretensões atmosféricas em linhas de transmissão, com foco na análise do impacto da altura das torres de transmissão frente a descargas atmosféricas nas sobretensões nas cadeias de isoladores. A metodologia adotada inclui simulações por meio de softwares de transitórios eletromagnéticos, permitindo a análise probabilística de diferentes cenários de descarga atmosférica, considerando variações na altura das torres e na resistividade do solo. O estudo utiliza softwares especializados, como o ATP e o GNU Octave, para a modelagem e simulação dos efeitos das sobretensões, possibilitando a visualização dos impactos em diversos cenários.

ABSTRACT. A função de proteção contra energização inadvertida (50/27) combina a proteção contra sobrecorrente instantânea (50) e a proteção contra subtensão temporizada (27), atuando caso o gerador seja conectado ao barramento antes de completar sua sincronização. A segurança da função 50/27 foi questionada pelo Operador Nacional do Sistema Elétrico (ONS) após registros de atuações indevidas em 2017 e 2023, que instigaram a iniciativa de realizar testes de bancada, que por sua vez, indicaram que o relé realiza leituras imprecisas do sinal de tensão na presença de sobrefrequência. Este trabalho investiga a influência da técnica de estimação fasorial na segurança da função 50/27 sob condições de sobrefrequência. Após as simulações realizadas na plataforma Typhoon HIL, os resultados indicaram uma degradação da precisão da estimação fasorial em casos de sobrefrequência, evidenciando a necessidade de seu aprimoramento.

ABSTRACT. Este trabalho avalia o desempenho dos esquemas POTT (disparo de transferência permissiva com sobrealcance), implementados juntamente com a proteção de distância (ANSI 21) e a proteção por sobrecorrente direcional (ANSI 67), em linhas de transmissão próximas a sistemas HVDC. Com o uso crescente de recursos baseados em inversores e a expansão da transmissão em um cenário de transição energética, o funcionamento adequado dos sistemas de proteção é crucial para garantir a segurança e a seletividade das redes. Utilizando o elo LCC-HVDC do Rio Madeira no ATP/ATPDraw, foram simuladas falhas internas e externas na linha de transmissão. As funções de proteção foram implementadas considerando diferentes algoritmos de estimativa fasorial e esquemas de polarização. Os resultados indicam que falhas de comutação do HVDC podem ocasionar erros na estimativa fasorial, levando ao sobrealcance e a disparos falsos na proteção de distância, enquanto a proteção por sobrecorrente direcional demonstrou maior robustez para faltas externas, sendo crucial a seleção adequada dos critérios de disparo para faltas internas. Conclui-se que a escolha apropriada de algoritmos e técnicas de polarização é essencial para o funcionamento efetivo dos esquemas POTT, exigindo estudos adicionais para aprimorar a segurança dos sistemas de proteção.

ABSTRACT. This work presents a new algorithm monitored by a terminal based on traveling waves, developed to detect faults in lines with just over half a wavelength. The algorithm demonstrates the ability to identify all types of short circuits while remaining resilient to power oscillations. Furthermore, it can discern short circuits even during power oscillations, an unprecedented feature for half-wavelength transmission lines. The system was modeled using ATP software, while the methodology was developed in MATLAB. The Karrenbauer transform was used to decouple current signals, and the Teager energy operator was employed to extract incident traveling wave signals. Various tests were conducted, covering a wide range of faults, incidence angles, fault resistances, and power oscillations. The obtained results confirm the efficiency of the proposed method, which stands out for its ease of implementation and robustness.

ABSTRACT. This work is the result of a practical experiment aimed at qualifying and quantifying the influence of applying concrete to grounding rods to reduce grounding resistance values. For this purpose, 5 grounding systems were constructed: (a) non-concreted reference rod, (b) concreted rod with a diameter of 75 mm, (c) concreted rod with a diameter of 100 mm, (d) concreted rod with a diameter of 150 mm and (e) concreted rod with a diameter of 200 mm. The results obtained indicate the efficiency of using concrete enclosures in grounding systems as a technique to reduce grounding resistance over one year.

ABSTRACT. A crescente integração de fontes de energia renovável, sistemas de armazenamento e veículos elétricos representa uma alternativa promissora para suprir a demanda local das microrredes, desempenhando um papel crucial na transição para um sistema energético sustentável. No entanto, o problema de gerenciamento ótimo apresenta desafios significativos, principalmente devido às incertezas das fontes renováveis e do consumo dos usuários. Portanto, torna-se fundamental desenvolver estratégias consistentes para mitigar os impactos das incertezas e garantir o agendamento ótimo dos recursos da microrrede, minimizando assim os custos de operação. Este trabalho propõe um modelo de programação estocástica com aversão ao risco para o gerenciamento ótimo de uma microrrede híbrida. O valor condicional em risco (CVaR) é implementado para controlar o risco associado as incertezas na geração solar/eólica e demanda. As restrições operacionais são levadas em consideração através de um fluxo de potência ótimo AC, garantindo que as soluções obtidas estejam alinhadas aos limites técnicos do sistema. O modelo proposto foi validado por meio de um estudo de caso, comparando seus resultados com diferentes abordagens da literatura e evidenciando sua capacidade de definir um trade-off adequado entre a redução dos custos operacionais e o risco assumido, evitando soluções excessivamente conservadoras.

ABSTRACT. Microrredes elétricas, sistemas de média e baixa tensão, viabilizam a integração de geração renovável descentralizada, contribuindo para a transição energética ao reduzir emissões de poluentes provenientes de fontes convencionais. Quando operam de forma ilhada, promovem a democratização do acesso à energia. Entretanto, microrredes em corrente alternada enfrentam desafios para manter a frequência dentro dos limites, especialmente em períodos de alta penetração de energia renovável, podendo resultar na extrapolação do limite máximo de frequência. A máxima quantidade de energia renovável suportada pelo sistema sem violar restrições, como de tensão e frequência, é denominada Máxima Capacidade de Hospedagem (MCH). Para obter resultados realistas, a análise da MCH deve considerar as incertezas, tradicionalmente avaliadas por Simulação de Monte Carlo, que, embora precisa, é computacionalmente custosa. Este trabalho adota a Transformação Unscented para análise da MCH em microrredes ilhadas, oferecendo resultados confiáveis com menor tempo computacional, tornando-se uma ferramenta eficiente para o planejamento da operação.

ABSTRACT. Este trabalho apresenta um estudo de sensibilidade sobre a viabilidade econômica da formação de microrredes comunitárias (MRCs), considerando duas topologias distintas: uma promovida pela distribuidora e outra formada pelos próprios membros da MRC, que investem na criação de um mercado interno de compra e venda de energia elétrica baseado no modelo Peer-to-Peer (P2P). A análise considera os impactos econômicos do dimensionamento dos recursos energéticos distribuídos (REDs) centrais da MRC nos custos operacionais e nos tempos de retorno dos investimentos (paybacks) de seus integrantes. Os resultados indicam que a implementação de um mercado interno, aliada a investimentos em REDs centrais, pode trazer benefícios econômicos para todos os membros da MRC.

ABSTRACT. A particularly problematic issue in legacy low-voltage systems is the load imbalance that causes instability in the phases' loads and affects the energy quality supplied to consumers. In that regard, the phase balance by the dynamic switch via local controllers based on the consumption of energy management {\em} is an interesting overview to establish the load balance. This article presents the result of a new load-phase balance system of Transformer Management Intelligence. Improving the forecasting evaluation of the discrete states of energy consumption for consumers' phases in the switch matrix selection process with greater reliability. That attenuates the imbalance load average and the neutral current. Consequently, this ensures the load-balance phase over a long period in the grid.

ABSTRACT. The IEC 61970 standard is one of the main standards used in Smart Grids (SGs), ensuring interoperability between different electric energy management applications (software). Although this standard is extremely robust, recent modifications in the electric sector, such as the increase of bidirectional flow in the context of Distributed Generation (DG), require updates to the standard. In this regard, this article proposes expanding the IEC 61970 standard to model a prosumer agent in the context of photovoltaic distributed generation (PVDG). The methodology involves the creation of six new classes, detailing attributes and relationships according to the Common Information Model (CIM). The model aims to enhance the interoperability of information technology systems dedicated to the electric sector, enabling more efficient decision-making for utilities and prosumers. The results demonstrate the feasibility of data integration through XML files, facilitating distributed energy management.

ABSTRACT. Na minha apresentação, irei apresentar ferramentas analíticas para o treinamento robusto de modelos. Mostrarei como essa análise oferece insights sobre o fenômeno de "double-descent". Em seguida, discutirei avanços recentes que revelam o potencial dessas ferramentas no treinamento e estimativa de modelos com um grande número de parâmetros. Explorarei também as aplicações potenciais na medicina, detalhando planos para integrar essa abordagem ao meu trabalho em andamento sobre marcadores de risco de pacientes derivados de aprendizado de máquina a partir de Eletrocardiogramas, que agora estão avançando para ensaios clínicos.

ABSTRACT. As microrredes são frequentemente mencionadas como elementos fundamentais para a transição energética, com potencial para aumentar a confiabilidade e a resiliência do serviço elétrico oferecido à sociedade. Por um lado, elas podem contribuir significativamente para a descarbonização do sistema de energia. Por outro, possuem atributos que as tornam adequadas para enfrentar eventos disruptivos, como mudanças climáticas, desastres naturais, vandalismo, ações terroristas e contingências no fornecimento de energia. Para que as microrredes possam realmente ser o bloco construtivo da transição energética, elas devem evoluir para composições 100 % renováveis e aderir ao atributo de resiliência energética para lidar com eventos disruptivos de diversas origens. Esta palestra revisa e discute o estado da arte das microrredes, com ênfase especial no contexto brasileiro. Serão abordados os principais desafios tecnológicos associados à implementação dessas estruturas, os obstáculos regulatórios, bem como a aceitação social frente a esse novo paradigma energético. Além disso, a apresentação explora a evolução esperada dos sistemas elétricos de potência rumo a arquiteturas interconectadas, inteligentes e colaborativas, baseadas na integração eficiente de múltiplas microrredes.

ABSTRACT. Sistemas dinâmicos com comutação têm sido amplamente estudados, há várias décadas, devido à sua presença em diversas aplicações práticas, incluindo sistemas biológicos, mecânicos, elétricos, robóticos, redes neurais, entre outras. Eles são caracterizados por transições abruptas entre diferentes subsistemas, tornando sua análise e síntese desafiadoras. Suas características intrínsecas, se adequadamente exploradas, podem trazer benefícios importantes em diversas áreas da engenharia, tais como: estabilidade, robustez e melhoria de desempenho.  

Apresentamos abordagens modernas para análise de estabilidade e síntese de controle de sistemas não-lineares com comutação, incluindo métodos baseados em diferentes funções de Lyapunov, preferencialmente, formulados em termos de desigualdades matriciais lineares, o que torna a sua implementação simples e abrangente. Mostramos como o estudo desses sistemas pode trazer novas perspectivas de solução para problemas que atualmente são abordados utilizando linearização ou modelos baseados em média. 

Na primeira parte, estudamos o caso em que as transições entre dinâmicas ocorrem de maneira arbitrária, mas respeitando restrições relativas ao tempo de permanência. Na segunda parte, o objetivo é realizar o controle em malha fechada através do projeto de uma regra de comutação que coordene as transições de forma conveniente para garantir estabilidade e melhor desempenho do sistema global. Mostramos também que os resultados mencionados podem ser aplicados no controle cooperativo através de redes de comunicação e no controle de velocidade de máquinas elétricas.

ABSTRACT. Sistemas espaciais são dispositivos cuja confiabilidade é essencial para o sucesso da missão, dada a impossibilidade de se realizar manutenção no sistema uma vez que ele foi lançado em órbita. Garantir o funcionamento adequado do satélite em diferentes ambientes de operação previne o encerramento prematuro da missão, assegurando os resultados esperados. O PdQSat é o primeiro CubeSat acadêmico desenvolvido na Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG), com o objetivo de avaliar o desempenho de células comerciais de Lítio-enxofre (Li-S) e supercapacitores em ambiente relevante para uso espacial. Neste artigo, apresenta-se a modelagem do funcionamento do Subsistema de Suprimento de Energia do PdQSat por meio da Teoria do Controle Supervisório de Sistemas a Eventos Discretos, assegurando a operação adequada de componentes essenciais. O controle apresentado atua também nos testes de ciclagem de energia da bateria Li-S do CubeSat, estabelecendo uma interface confiável entre esta bateria que compõe a carga útil e o sistema de suprimento de energia em situações emergenciais. Os resultados obtidos contribuirão para a validação experimental das abordagens propostas, fornecendo diretrizes para futuras aplicações da TCS em sistemas espaciais e ampliando o conhecimento sobre a controle de sistemas de suprimento de energia em nanossatélites.

ABSTRACT. The paper presents the modeling and control of event-oriented systems using Tropical Algebra, applied specifically to the synchronization of traffic light networks at an intersection in the city of Belo Horizonte. As a contribution, the paper adopts a modeling approach based on Timed Event Graph (TEG), introducing two categories of TEG control — Cooperative and Restrictive — aimed at traffic light networks. These categories have a direct formulation in Tropical Algebra. The mastery of these equations made it possible to simulate the progression of events in the ScicosLab open source package. Several examples were developed and simulated in the software to demonstrate the effectiveness of the proposed modeling and control framework, further validating its applicability to traffic systems and, potentially, to other types of networks.

ABSTRACT. Este trabalho aborda a modelagem de um sistema de fila do tipo cliente-servidor com possibilidade de abandono, utilizando redes de Petri temporizadas. A rede de Petri é composta por transições temporizadas, nas quais o tempo de abandono é modelado de forma estocástica e proporcional ao tamanho da fila. Após a modelagem e simulação do sistema, foram calculadas as taxas de abandono e de atendimento, que servem como métricas para a avaliação do desempenho. Para otimizar o sistema, foi empregada uma abordagem de controle para redes de Petri baseada nas taxas médias de cada etapa do sistema, com o objetivo de reduzir a taxa de abandono. Além disso, foi elaborada uma função objetivo que relaciona essas taxas em termos de lucro, permitindo a aplicação de técnicas de otimização. Foram considerados dois métodos, a busca exaustiva (BE) e o Algoritmo Genético (AG), que refinam a configuração do sistema e melhoram seu desempenho. Finalmente, as soluções obtidas foram comparadas, avaliando-se a eficácia da BE e do AG na melhoria do comportamento do sistema.

ABSTRACT. O prognóstico tem sido um tópico de pesquisa amplamente discutido no desenvolvimento de sistemas de gerenciamento de saúde prognóstica (PHM). No entanto, o desempenho da tarefa de prognóstico depende principalmente da identificação do primeiro tempo de falha (TF). Portanto, este artigo apresenta uma técnica híbrida para a detecção de anomalias, baseada no clássico critério σ e no algoritmo de janelas deslizantes. A metodologia proposta é validada por meio do uso do conjunto de dados PRONOSTIA. Comparado com vários trabalhos relatados na literatura, o método proposto apresenta um bom desempenho da detecção do TF.

ABSTRACT. A modernização da agricultura e a busca por maior eficiência no uso da água têm impulsionado o desenvolvimento de novas tecnologias para automação de processos, como é o caso da irrigação. Neste contexto, este trabalho apresenta o desenvolvimento e a avaliação de desempenho de um gateway IoT, capaz de integrar um sistema de irrigação automatizado à internet. O dispositivo foi desenvolvido utilizando o ESP8266, um SoC compacto com Wi-Fi, que integra a comunicação com a internet por meio do protocolo MQTT. Além disso, o sistema utiliza a tecnologia LoRa para realizar a comunicação entre os dispositivos. A avaliação de desempenho do sistema foi realizada em dois cenários distintos: rural e urbano. No primeiro cenário, o gateway operou continuamente por mais de quatro meses, garantindo a transmissão dos dados da estação de monitoramento de umidade, salinidade e temperatura do solo com uma taxa média de perda de 7,195%. No segundo experimento, testes com diferentes larguras de banda mostraram que a configuração de 500 kHz, em comparação com 125 kHz, reduziu a taxa média de perdas de 10,76% para 8,98%. Em ambos os casos, as perdas ocorreram de forma isolada, sem sequência prolongada de falhas, garantindo a confiabilidade das medições diárias sem comprometer o monitoramento remoto.

ABSTRACT. Este artigo aborda a estabilização de sistemas Lur'e de tempo contínuo com controle periódico baseado em gerador dinâmico de eventos. A partir da Teoria de Lyapunov, da abordagem de looped-functional e de inequações quadráticas polinomiais, derivamos novas condições construtivas na forma de desigualdades matriciais lineares para estabilizar globalmente a origem do sistema em malha fechada. Estas condições são lançadas em um problema de otimização convexa para projetar sistematicamente um controlador por realimentação de estados e os parâmetros do mecanismo de disparo visando reduzir o número de atualizações do sinal de controle. Um exemplo numérico ilustra a aplicação da técnica proposta.

ABSTRACT. Este trabalho propõe um algoritmo iterativo baseado em desigualdades matriciais lineares para o projeto de controladores dinâmicos de ordem fixa por realimentação de saída, destinados ao rastreamento de trajetórias constantes. A técnica é aplicável a sistemas sujeitos a incertezas paramétricas, distúrbios externos e restrições nos estados e nas entradas de controle. Além de assegurar erro de rastreamento nulo, considerando todas as incertezas e restrições, o método também define uma região de operação segura para o sistema realimentado, representada por um conjunto invariante de natureza elipsoidal. A eficácia da proposta é demonstrada por meio de dois exemplos numéricos extraídos da literatura.

ABSTRACT. This paper presents a simple mid-ranging control design method for a class of two-input single-output (TISO) systems with identical dynamics but different static gains. The proposed approach reformulates the control problem into an equivalent single-input single-output (SISO) system, allowing the use of well-established proportional-integral (PI) tuning techniques from the literature. This is achieved by choosing the primary controller as a proportional-only controller and the secondary controller as an integral-only controller, which are shown to be equivalent to a PI controller in series with the system dynamics. The method was evaluated through a simulation case study and compared against existing strategies, including a P-PI SITO method, the Modified Valve Position Control (MVPC), and a model predictive control (MPC)-based TISO approach. The results demonstrate that the proposed method achieves similar performance to these techniques while simplifying the tuning process.

ABSTRACT. Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) offer significant advantages in agility, practicality, and portability due to their small size, light weight, and the absence of crew members, ensuring greater safety compared to traditional vehicles or human-operated systems. This work proposes a Nonlinear Model Predictive Control (NMPC) scheme for quadrotor UAV motion control and decoupled yaw angle regulation. The controller is formulated using unit quaternions which guarantees a singularity-free attitude representation. The approach includes defining appropriate error metrics and applying suitable discretization within the NMPC formulation, with a single optimization layer. Validation in a virtual simulation environment demonstrates that the proposed controller effectively regulates yaw angle without compromising translational motion.

ABSTRACT. Este trabalho apresenta o projeto e o desenvolvimento de um circuito receptor para sistemas de Comunicação por Luz Visível (Visible Light Communication - VLC). O circuito mede o sinal de luz e o converte em um sinal de corrente a partir de um fotodetector. Em seguida, um circuito de condicionamento de sinal, que inclui um Amplificador de Ganho Variável (Programmable Gain Amplifier - PGA), converte o sinal de corrente em sinal de tensão e permite ajustar o aumento do sinal de entrada de maneira programável. Finalmente, o sinal de tensão é convertido em um sinal digital a partir de um Conversor Analógico-Digital (Analog-to-Digital Converter - ADC). O sistema foi testado em um ambiente com 4 luminárias, onde foram realizadas simulações em uma grade 7x7 de pontos distribuídos pelo ambiente. As simulações demonstraram que o ajuste dinâmico de ganho combinado com a separação prévia das frequências é eficaz para evitar a saturação dos sinais e manter uma relação sinal-ruído adequada.

ABSTRACT. Multiphase separation in the oil and gas industry is a complex process requiring accurate phase interface measurement, real-time data processing, and effective control strategies to optimize efficiency. This study presents an IoT-based framework for real-time monitoring of phase interfaces in primary oil separators. Using a containerized architecture with Mosquitto, Node-RED, InfluxDB, and Grafana, managed via Docker, the system ensures modularity and scalability. Experimental validation demonstrated the successful implementation of the complete data pipeline, with interface levels effectively monitored and visualized through the Grafana platform.

ABSTRACT. This work presents the fabrication and analysis of two optical accelerometers based on Fiber Bragg Gratings (FBG). These devices were constructed using flexible hinge structures inspired by designs reported in the literature and manufactured via additive manufacturing with 3D-printed polylactic acid (PLA). The sensors were evaluated by analyzing key parameters, including sensitivity, natural frequency, encapsulation volume, and specific manufacturing characteristics such as infill density, internal pattern, and filament deposition thickness. Analytical natural frequency values were validated through simulations using the Finite Element Method (FEM), yielding deviations of 3\% and 5\% for sensors 1 and 2, respectively. Experimental sensitivity characterization was compared with analytical predictions, revealing errors of $25\%$ and $31\%$ for the respective sensors. The results demonstrate the effectiveness of additive manufacturing techniques for producing low-cost and customizable optical accelerometers. Unlike traditional metallic structures, which involve higher material and machining costs, the proposed PLA-based sensors significantly reduce manufacturing expenses and allow for rapid prototyping. Moreover, their application in intelligent industrial systems enables continuous assets condition monitoring, facilitating the early detection of mechanical faults. By integrating these sensors into predictive maintenance schemes, it is possible to enhance system reliability, reduce operational costs, and minimize unplanned downtime, contributing to the optimization and efficiency of the entire production chain.

ABSTRACT. A necessidade de simulação precisa e em tempo real de eventos físicos em experimentos de alta energia impulsiona o desenvolvimento de novas arquiteturas de processamento. Este artigo apresenta uma abordagem baseada no processador SAPHO e em Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) para a simulação free-running de pulsos do calorímetro hadrônico de telhas do experimento ATLAS no CERN. O SAPHO compila código C e gera código Verilog (.v), que é implementado em FPGA para simular a resposta do calorímetro em tempo real. A utilização de FPGAs permite alta paralelização e baixa latência, características fundamentais para aplicações que exigem processamento rápido e determinístico. O artigo discute a arquitetura do sistema, os desafios na implementação e os benefícios do uso de hardware reconfigurável. Resultados experimentais demonstram a viabilidade da solução e sua aplicabilidade para validação de novos algoritmos de reconstrução de energia, contribuindo para a melhoria da qualidade dos dados adquiridos pelo detector.

ABSTRACT. A escassez de água potável, até algumas décadas atrás, era um problema que afetava, predominantemente, a região nordeste do Brasil. O sertão, a maior sub-região nordestina, encontrava-se, constantemente, em destaque nos meios de comunicação brasileiros devido `a extrema dificuldade dos moradores desta sub-região em sobreviverem com a falta de água. Entretanto, nos últimos anos, a escassez passou a atingir, de forma severa, outras regiões do país e, atualmente, este tema passou a ser destaque de âmbito nacional. Assim, a automação de processos agrícolas pode ser uma opção interessante para minimizar este problema. Neste contexto, o presente artigo visa descrever o desenvolvimento de um sistema para captar a água de chuva, armazená-la em um reservatório e reutilizá-la em um sistema de irrigação. O sistema foi desenvolvido por meio do controle do nível de água em um tanque, com a utilização de duas válvulas solenoides, que acionam a entrada da água de chuva ou do serviço de distribuição municipal, com base nas leituras de um sensor ultrassônico.

ABSTRACT. A robotização de processos na mineração representa uma etapa estratégica no avanço da automação industrial, ao reduzir erros humanos, padronizar operações, elevar a precisão e a produtividade, além de promover melhores condições de segurança no ambiente de trabalho. A implementação das células robotizadas no complexo laboratorial de Vargem Grande da Vale S.A. resulta em ganhos mensuráveis em diferentes indicadores operacionais. Em termos de produtividade, observa-se um aumento que varia de +40,5% a +86,1% nas células analisadas. A automação também reduz a operação manual, com destaque para a célula de granulometria, que apresenta uma queda de -62,5% nesse indicador. Quanto ao risco ergonômico, a redução atinge até -93,2%, demonstrando avanços relevantes em segurança do trabalho. Este artigo apresenta a evolução do processo de robotização dos laboratórios de mineração do Complexo de Vargem Grande e seu próximo passo por meio da utilização de um modelo virtual para simulação e validação da programação de um braço robótico colaborativo, modelo UR5, para atuar na análise de granulometria a laser.

ABSTRACT. Robôs autônomos de serviço são amplamente utilizados em diversas aplicações que representam riscos para colaboradores humanos, incluindo a mineração, em tarefas como a inspeção e monitoramento de ambientes confinados, como túneis e galerias subterrâneas. Estes ambientes representam um grande desafio para a localização do robô e o mapeamento da área. Dentre as técnicas mais populares de SLAM, a ausência de referências estruturais compromete a precisão das técnicas baseadas em LiDAR. Neste artigo, é proposta uma abordagem de fusão sensorial que combina dados de odometria de rodas, LiDAR e IMU utilizando um Filtro de Kalman Estendido. A metodologia foi validada em um ambiente simulado que contém um longo corredor e salas assimétricas. Neste tipo de cenário, os algoritmos SLAM baseados em LiDAR podem falhar. Os resultados demonstram que a fusão sensorial melhora a precisão da odometria do robô. Essa abordagem aumenta a confiabilidade da navegação em ambientes desafiadores, contribuindo para aplicações robóticas em locais com poucas características geométricas.

ABSTRACT. In industrial robotics, optimizing manipulator trajectories directly impacts efficiency, energy consumption, and maintenance costs. Robotic manipulators are vital in manufacturing, assembly, and logistics and demand precision and efficiency. However, concurrently optimizing these objectives while adhering to various constraints poses a challenge. Multi-objective optimization (MOO) addresses this challenge by constructing parametric models with specialized software and training algorithms to consider all parameters and constraints, deriving the optimal Pareto curve. This paper conducts a systematic literature review to identify widely used software, algorithms, and steps in solving MOO problems in robotic arm path planning. The research highlights the absence of readily available software for modeling and solving problems in this domain.

ABSTRACT. Um controlador projetado usando a técnica comportamental baseada em espaço nulo, associada a uma lei de controle de modo deslizante adaptativa, é proposto para guiar dois VANTs (veículos aéreos não tripulados) carregando uma carga suspensa por cabo rastreando uma trajetória. A proposta lida com os dois VANTs em formação como uma estrutura virtual, a linha reta imaginária que os conecta. Mover a formação adequadamente e manter sua forma são as subtarefas envolvidas. Os objetivos são rejeitar a perturbação que o balanço da carga introduz na navegação, evitar colisões entre os VANTs devido à força de arrasto da carga, mantendo-os suficientemente separados, e manter os VANTs na mesma altitude, evitando assim diferença de empuxo e, portanto, de consumo de energia. A técnica baseada em espaço nulo permite priorizar manter a forma da formação, garantindo assim que os VANTs sejam mantidos suficientemente separados e naveguem na mesma altitude. Esse controlador baseado em espaço nulo é o controlador da formação, que gera referências de velocidade para os dois VANTs. Os controladores individuais dos VANTs adotam uma lei de controle de modo deslizante adaptativa, visando minimizar o efeito do balanço da carga e transportar diferentes cargas. Resultados experimentais usando esse sistema de controle validam o controlador proposto.

ABSTRACT. Route control is a critical aspect of autonomous vehicle development, particularly in competitive applications where accuracy and rapid decision-making are paramount. However, commonly used automotive models for route calculation often fail to accurately reflect real-world conditions, limiting their practical applicability and effectiveness in this context. This paper presents a detailed evaluation of a free-of-modeling control approach based on the Follow-the-Gap (FTG) algorithm, designed for autonomous vehicles in competitive environments. The FTG was implemented using signals from a LiDAR sensor and integrated into a system developed with Python and ROS2, enabling efficient and rapid system deployment. The methodology facilitated the complete development of the control system in under one month. The performance of the proposed system was assessed in the 2nd F1TENTH Sim Racing League international competition of autonomous vehicles, where the team successfully qualified and finished in the top 10 in the final race, demonstrating its adaptability to challenging scenarios. This paper discusses the advantages and limitations of the FTG technique and explores its boundaries through its performance in the competition. Furthermore, it identifies scenarios where FTG is advantageous and contexts where alternative techniques might be more suitable, providing a foundation for future research in autonomous vehicle control systems.

ABSTRACT. Este trabalho investiga o uso de um autoencoder não supervisionado para detectar e localizar danos estruturais em um mastro treliçado por meio de sinais de aceleração. Foram analisados quatro cenários de defeito, avaliando o impacto da normalização e da filtragem de frequências na precisão do modelo. Os resultados mostram que essas técnicas melhoram a capacidade de detecção e de localização dos danos. Também foi testada a detecção de múltiplas condições de defeito a partir de um único dataset de treinamento. Embora o modelo identifique anomalias, sua precisão diminui para danos sutis e devido ao efeito acumulativo de reparos. Melhorias podem ser alcançadas com transformadas tempo-frequência em modelos profundos, como autoencoders com camadas convolucionais, e com aprendizado semi-supervisionado para maior generalização em estruturas reais a partir de modelos treinados em benchmarks.

ABSTRACT. In the mining process, tailings management is essential, and finding safe ways to store them without having to build dams to store them becomes extremely important. In this context, a tailings filtration plant becomes as essential as a beneficiation plant. During the tailings filtration process, one of the important points is obtaining information about the final moisture content of the material, which allows adjustments to be made to the plant's operating process to ensure that the resulting material is within the desired moisture parameters. In this article, machine learning methods will be applied to develop a virtual sensor capable of classifying the material's moisture content in a timely manner.

ABSTRACT. O conforto térmico e lumínico desempenha um papel fundamental na produtividade e no bem-estar dos trabalhadores em ambientes de escritório. Devido à natureza confinada desses espaços, torna-se essencial o ajuste preciso da temperatura e da iluminação para assegurar condições adequadas ao desempenho intelectual e motor dos ocupantes, considerando ainda as variações sazonais específicas de cada localidade. Nesse contexto, a automação e o controle ambiental emergem como ferramentas estratégicas para a otimização, permitindo a criação de ambientes confortáveis e energeticamente eficientes. Além de proporcionar condições ideais de trabalho, essas tecnologias contribuem significativamente para a redução do consumo energético em edifícios comerciais. Diante desse cenário, este artigo apresenta uma revisão de escopo das principais técnicas de controle e automação, voltadas à otimização de sistemas de climatização e iluminação de ambientes corporativos com ênfase no uso de sensores, estratégias de eficiência energética e potenciais direções para pesquisas futuras.

ABSTRACT. Predictive maintenance is crucial to ensure operational continuity, serving as one of the pillars of contemporary industry, where sensors and cyber-physical systems enable continuous monitoring of equipment. In this regard, estimating the remaining useful life of equipment based on physical, statistical, or computational intelligence models has become a pressing task. However, traditional methods face limitations, such as high data demand, computational cost, and low interpretability. To overcome these challenges, this research proposes Preditor AutoCloud, a granular, evolving, and autonomous model that provides interpretable predictions, even in scenarios with data scarcity.

ABSTRACT. Disjuntores de alta tensão são componentes cruciais no gerenciamento e proteção de sistemas elétricos. Dessa forma, garantir a saúde de seus componentes promove a segurança e eficiência de redes de alta tensão. O presente artigo propõe o desenvolvimento de um método de classificação, permitindo uma análise probabilística e comportamental, sem a necessidade de interrupções no sistema elétrico. O modelo proposto utiliza Sistemas de Inferência fuzzy em série para avaliar a integridade dos disjuntores SF6 por meio da análise dos sinais das bobinas de abertura e bobinas de fechamento. A abordagem desenvolvida foi submetida a diferentes entradas reais e simuladas, apresentando resultados promissores para a avaliação contínua e precisa dos disjuntores, contribuindo significativamente para a manutenção preditiva desses equipamentos.

ABSTRACT. A aplicação do Algoritmo Seno-Cosseno (SCA) para resolver o problema de despacho econômico de geração termoelétrica é proposto neste artigo. Dois sistemas de teste do IEEE, com 6 e 15 geradores térmicos foram analisados considerando restrições operacionais, como efeito ponto de válvula, zonas proibidas de operação, perdas no sistema de transmissão e limites de taxa de rampa. Os resultados demonstram a eficácia do SCA ao apresentar custos de operação compatíveis com os custos determinados em trabalhos encontrados na literatura que empregaram outras metaheurísticas. As curvas de convergência indicaram que o SCA é eficiente na exploração do espaço de busca, escapando de ótimos locais e ajustando rapidamente os valores iniciais em direção à solução ótima.

ABSTRACT. State Estimation (SE) is responsible for determining, in real time, the most probable operational state of a power system and is used by various analysis and control functions in an Energy Management System (EMS). Several methods have been developed to ensure the reliability of SE, particularly regarding observability and the treatment of gross errors in measurements, parameters, or network topology. Analyses considering different measurement plans is crucial, as redundancy and measurement location can significantly influence the performance of the methods and SE itself. However, methods for SE are often tested for a few measurement plans, as due the number of possible plans associated with a given redundancy level can be very large. To address this limitation, this work proposes the use of a Genetic Algorithm (GA) to identify a diverse set of observable measurement plans for predefined redundancy levels. The GA efficiently explores the search space and constructs a database containing distinct plans. Additionally, a Hierarchical Agglomerative Algorithm (HAA) is employed to group similar measurement plans based on their dissimilarity. The methodology is validated through simulations using the IEEE-14, 30, and 118 bus networks, demonstrating its ability to provide representative sets of measurement plans for SE testing.

ABSTRACT. Dada a fundamental importância dos sistemas de transmissão em corrente contínua nos modernos sistemas elétricos de potência e energia, a inclusão de modelos de regime permanente em programas de análise de redes é essencial aos estudos de planejamento da operação e expansão. O equacionamento desses modelos, no entanto, nem sempre é de fácil acesso e compreensão, o que pode representar um obstáculo à simulação de sistemas dotados de elos de transmissão em corrente contínua. Neste contexto, a linguagem Modelica apresenta-se como uma ótima alternativa para o estudo, modelagem e simulação de elos de corrente contínua em regime permanente, pois permite o acesso total às equações das partes em corrente alternada e em corrente contínua do sistema, proporcionando aos estudantes, engenheiros e pesquisadores uma melhor compreensão das características básicas de funcionamento de um elo CC. Este trabalho tem o objetivo de demonstrar a modelagem e a simulação de um elo HVDC tradicional empregando-se a linguagem Modelica.

ABSTRACT. The increasing demand for electric vehicles (EVs) highlights their importance as a sustainable and efficient alternative in the transportation sector, contributing to the reduction of carbon emissions in the atmosphere. However, challenges such as the limited battery range and the need for frequent recharges become even more critical in remote communities, where the charging infrastructure is scarce. In this context, the implementation of renewable energy microgrids can be a viable solution to ensure the continuous operation of EVs, bringing economic, environmental, and social benefits to these communities, which often face limited or unstable access to electricity. However, the potential of microgrids can be compromised without a robust and efficient planning process, especially in the face of uncertainties associated with extreme events. Considering these factors, this paper proposes a stochastic programming model for the planning of a microgrid in remote communities, designed to power an EV charging station. The microgrid uses solar energy and batteries dimensioned based on extreme scenarios, which are modeled through different solar irradiation profiles under normal conditions and during extreme events such as heavy rains and storms. The method was tested in remote communities in the interior of the state of São Paulo, serving 13 customers, with different penalties for unavailable power in the microgrid, to analyze the impact of extreme events on the solution. The results obtained with the model determined the optimal route for the EV and the dimensioning of the microgrid.

ABSTRACT. Este estudo concentra-se na avaliação dos impactos da presença de blindagens eletrostáticas nos parâmetros elétricos de motores de indução trifásicos. Foram realizadas simulações detalhadas considerando diferentes materiais de blindagem, incluindo alumínio, cobre e materiais ferromagnéticos. Os parâmetros elétricos dos motores foram calculados por meio de simulações computacionais que empregam o método dos elementos finitos, de maneira a emular o ensaio a vazio, ensaio de rotor bloqueado e ensaio de corrente contínua. A presença de blindagens pode ter impactos variados nos parâmetros elétricos, e esses impactos dependem do material utilizado e do tamanho do motor. Nas simulações realizadas, observou-se que as blindagens de alumínio e cobre mostraram efeitos mínimos em motores de pequeno porte, mas causaram efeitos expressivos em motores de grande porte. Por outro lado, as blindagens com materiais ferromagnéticos causaram aumentos significativos nos parâmetros elétricos, independentemente do tamanho do motor. Essas descobertas ressaltam a importância de considerar cuidadosamente o material de blindagem em projetos de motores de indução trifásicos, especialmente em máquinas de grande porte, para otimizar seu desempenho e eficiência.

ABSTRACT. This research investigates the processing of bad data by the Normalized Maximum Residual Test applied to an alternative approach of Decoupled State Estimation, called Modified State Estimator Algorithm (EDAM), proposed for processing networks with Flexible Alternating Current Transmission (FACTS) devices. The approach extends the matrices of the classical formulation of the decoupled state estimator by including new state variables and new equations that represent the electrical model of the devices. In this research, the IEEE 30-bus system is modified by the inclusion of a UPFC and the bad data analysis technique by the Normalized Maximum Residual Test is applied to the extended matrices of the proposed approach. The validation of the proposal is done with scenarios containing simple and multiple bad data most commonly found in measurements from the electrical system.

ABSTRACT. O desempenho de sistemas fotovoltaicos pode ser impactado por múltiplos fatores de degradação ao longo do tempo, como desgaste material, acúmulo de poeira, radiação solar e temperatura da célula. Identificar e tratar desses aspectos diminui a incerteza da malha energética e antecipa o retorno econômico esperado. Porém, como cada planta está imersa a um cenário ambiental específico, cada uma impõe uma estratégia diferente de gestão. Este artigo propõe uma abordagem que, independente da usina, é capaz de identificar e ranquear os principais fatores de degradação, modelar o efeito desses fatores ao longo do tempo, propor estratégias corretivas, e estimar o impacto da correção. Dados de uma planta real são utilizados para ilustrar a abordagem.

ABSTRACT. Os montantes de “curtailment”, vertimento de geração de renováveis tem se avolumado recentemente no setor elétrico brasileiro. As razões para isto podem ser energéticas, em que a demanda é inferior à geração somada de usinas inflexíveis e renováveis, questões de segurança elétrica ou ainda falhas em instalações de transmissão. A dificuldade de prever as situações de demanda insuficiente estão associadas ao crescimento de Micro e Minigeração Distribuída (MMGD), principalmente aquela de origem fotovoltaica. Neste trabalho propõe-se a adoção de métricas que possam facilitar a identificação dos cenários mais críticos para o surgimento de “curtailment”, através do uso combinado do CMO (Custo Marginal da Operação) com a Elasticidade do CMO frente aos montantes de MMGD.

ABSTRACT. Modular multilevel converters (MMC) have been established as the main topology for VSC-HVDC transmission systems. However, MMC operation presents challenges such as submodule voltage balancing and circulating current compensation. Thus, this work investigates the performance of an alternative MMC control method based on the instantaneous power theory, aiming to mitigate internal currents without compromising the converter’s operational performance. The proposed method treats the MMC as two independent converters, correspond- ing to the upper and lower arms. The proposed strategy is evaluated through digital simulations of an MMC with 18 SM per arm, and the results obtained from simulations in PSCAD/EMTDC are used to validate the theoretical analyses.

ABSTRACT. Este trabalho analisa o impacto de diferentes métodos de estimação de rendimento de motores de indução trifásicos na avaliação de viabilidade econômica da substituição de motores. Dois estudos de caso foram avaliados, sendo primeiro a troca de um motor categoria N, com índice de rendimento IR2, por um com índice IR3 de mesma potência e o segundo a substituição de um motor de categoria D, operando a 60% de carga, por outro de menor potência e maior carregamento. Métodos não invasivos, baseados em medições de corrente e de velocidade, foram utilizados devido à dificuldade de medições diretas em ambientes industriais. A estimação de rendimento foi feita por métodos baseados em medições de corrente e de velocidade. Foi avaliado o impacto do erro de estimação de rendimento na viabilidade econômica de troca dos motores. Um método foi proposto como alternativa para estimação de rendimento.

ABSTRACT. Induction motors are powered by frequency converters, which produce common-mode voltages characterized by high dv/dt rates. These voltages can induce high-frequency currents in the machine's bearings. Due to their peak values, these high frequency circulating currents can create current densities threatening the bearings' operation. Simulating these currents can be complex due to the high-frequency characteristics involved. In this context, this study proposes a novel methodology for calculating circulating currents by considering the time-domain variations of parameters associated with frequency.

ABSTRACT. The increase in distributed generation and the growing demand for consumption in Brazil have created new challenges for the electrical system, especially in the control of electrical energy. In this sense, static compensators of the Saturated Core Reactor (SNR) are a good alternative for solving overvoltage problems, a problem that is very common in distribution systems, especially in rural areas. However, this type of equipment presents as an obstacle the insertion of harmonic current and voltage distortions in the network. Therefore, it is important to verify the impact of the insertion of this equipment in the electrical distribution system. In this sense, if the system already has harmonic components, it is interesting to carry out a study of sharing of responsibilities to verify the contribution of each agent (supplier and SNR). The present work aims to study the sharing of responsibilities when inserting a saturated core reactor into a power network that already presents harmonic distortions, using the harmonic current injection method.

ABSTRACT. Modern electrical grids face increasing challenges due to the integration of technologies based on power electronics, such as frequency inverters and DC-AC converters, which intensify the emission of harmonics. These distortions, caused by both power supplies and nonlinear loads, compromise the quality of electrical energy. Power standards and theories propose different indices in an attempt to quantify harmonic distortions or the level of harmonic pollution emitted by harmonic sources present in modern energy systems. These indicators are essential for monitoring network performance, evaluating electrical energy quality, sizing energy compensators or used to release the connection of distributed generators on the network. In this context, this work presents a comparative analysis between three current distortion indices, providing a comparative analysis highlighting the use of these indicators to evaluate power quality (PQ). The results highlight how the intrinsic characteristics of the loads, together with the presence of harmonics in the voltages, influence the distortion levels.

ABSTRACT. A reserva de potência operativa é a parcela da geração responsável por garantir a confiabilidade dos sistemas elétricos em caso de contingências de equipamentos, bem como erros de previsão de carga e geração. A crescente penetração de fontes renováveis variáveis nas redes elétricas, como a eólica e a solar fotovoltaica, vem adicionando ainda mais incertezas ao planejamento, à programação da operação e à operação em si. Diante das características estocásticas do sistema, o principal objetivo deste trabalho é aplicar a simulação Monte Carlo para estimar índices de confiabilidade no sistema elétrico brasileiro.

ABSTRACT. A transição energética tem provocado mudanças na matriz elétrica brasileira, impulsionadas pelo crescimento da participação de fontes renováveis, como a energia solar e eólica. Essas fontes, apesar de contribuírem para a descarbonização do setor, apresentam desafios operacionais devido à intermitência e baixa previsibilidade. Suas variações ao longo do dia afetam diretamente o equilíbrio entre oferta e demanda, exigindo maior flexibilidade do sistema elétrico. A energia solar segue um padrão previsível, com pico ao meio-dia, e finalização da geração ao anoitecer, resultando em um aumento acentuado da rampa da carga líquida no final do dia. Tal fenômeno intensifica a necessidade de usinas provedoras de reserva e rampa para suprir a demanda nesse período crítico. Este estudo analisou o impacto da inserção dessas fontes na flexibilidade do sistema elétrico brasileiro. Para isso, realizamos uma revisão bibliográfica sobre transição energética, carga líquida e usinas de reserva, além da coleta e análise de dados de geração e demanda do Operador Nacional do Sistema Elétrico. Então, desenvolvemos gráficos de tendências das rampas de carga líquida. Estes indicaram que a rampa da carga líquida é maior no período da tarde, especialmente nos meses frios, devido à crescente demanda e à redução da geração solar. Nossos resultados apontaram uma tendência crescente, nos últimos cinco anos, das rampas de carga líquida, o que reforça a necessidade de investir em estratégias como as usinas provedoras de reserva, armazenamento de energia e otimização da gestão de demanda. Ademais, estratégias adicionais como políticas de tarifa horária podem ser benéficas ao sistema.

ABSTRACT. The current industry practice for solving the economic dispatch problem relies on a deterministic two-stage optimization approach, which presents limitations in handling uncertainties. With increasing demand and greater penetration of intermittent renewable sources in power systems, this model shows signs of exhaustion. To address such a challenge, this paper presents a new economic dispatch model based on a multistage stochastic framework, whereby one-hour-ahead implementable energy and reserves scheduling are dynamically updated according to observed new information about uncertain parameters, such as nodal net injections. Additionally, this work presents a particular case of the multistage model, represented by a two-stage stochastic model, recognized as the state of the art in the technical literature, which determines a single generation and reserve schedule for each hour of the following day. To reduce computational complexity, minimize in-sample overfitting, and improve out-of-sample robustness, a recently developed structure of regularized linear decision rules is employed. Numerical simulations based on the IEEE 300-bus system demonstrate the effectiveness of the proposed approach, highlighting its economic and operational advantages over two-stage models.

ABSTRACT. O curtailment tem ganhado relevância em sistemas elétricos de potência com alta penetração de fontes renováveis, como eólica e solar. Ele ocorre quando a geração de energia é reduzida devido a limitações externas às usinas, resultando em desafios operacionais e econômicos para o setor elétrico. Este trabalho faz uma avaliação histórica do curtailment no Sistema Interligado Nacional e também analisa cortes de geração utilizando quatro metodologias: Enumeração de Estados, Simulação de Monte Carlo Sequencial (SMCS), Simulação de Monte Carlo Não Sequencial (SMCNS) e Simulação de Monte Carlo Pseudo-Sequencial (SMCPS), aplicadas ao sistema RTS96REN, um sistema de teste adaptado com alta participação de fontes renováveis. O estudo contribui para uma melhor compreensão do impacto das fontes renováveis variáveis e da complexidade associada à operação de sistemas modernos.

ABSTRACT. Fontes de energia renováveis, como solar, hídrica, eólica e geotérmica, surgiram como alternativas importantes aos combustíveis fósseis no combate às mudanças climáticas e na abordagem das preocupações com a segurança energética em todo o mundo. O uso estratégico desses recursos renováveis é importante não apenas para a redução das emissões de carbono e melhoria da sustentabilidade ambiental, mas também para promover o desenvolvimento socioeconômico, especialmente em regiões complexas. Este artigo propõe o mapeamento do potencial da energia solar fotovoltaica no estado do Paraná, incluindo a variável renda. Dessa forma, foram identificas as regiões prioritárias para a implantação de usinas fotovoltaicas de grande porte, promovendo a geração de empregos, renda e redução das desigualdades. Os resultados indicam que 69,59% possui viabilidade de implantação superior a 50%. Dessas área, as mais adequadas socioeconomicamente concentram-se na região norte e central.

ABSTRACT. Este estudo avalia a viabilidade da integração da tecnologia fotovoltaica flutuante (FVF) com pequenas centrais hidrelétricas (PCHs) como alternativa para a ampliação da geração de energia renovável. Foi realizado um estudo de caso na PCH Apucaraninha, no Paraná, Brasil, onde um sistema FVF de 3 MW, composto por 5.005 módulos fotovoltaicos e 10 inversores, foi projetado para ocupar uma área subutilizada do reservatório, aproveitando a infraestrutura existente. Os resultados indicam que o sistema híbrido aumenta significativamente a eficiência da geração de energia. No entanto, a análise econômica sugere viabilidade financeira apenas para tarifas acima de R$ 199/MWh, devido aos altos custos iniciais, impulsionados por despesas com plataformas flutuantes e equipamentos importados. Embora a integração FVF-hidrelétrica represente uma solução promissora para expandir a capacidade de energia renovável no Brasil, estratégias de redução de custos para sistemas flutuantes são essenciais para aumentar a competitividade e acessibilidade da tecnologia.

ABSTRACT. Abstract: The certification of green hydrogen plays a crucial role in ensuring its sustainable production, guaranteeing the renewable origin of the energy used and the reduction of greenhouse gas emissions. Various international initiatives, such as CERTIFHY, TUV SUD, AFHYPAC, BEIS, and GH2, have established regulatory standards for the traceability and validation of green hydrogen, facilitating its integration into the global market. This new certification approach proposes the implementation of a potential energy tracking method, enabling the precise verification of the renewable origin of the electricity used in the production process.

Resumo: A certificação do hidrogênio verde desempenha um papel essencial na garantia de sua produção sustentável, assegurando a origem renovável da energia utilizada e a redução de emissões de gases de efeito estufa. Diversas iniciativas internacionais, como CERTIFHY, TUV SUD, AFHYPAC, BEIS e GH2, estabeleceram padrões normativos para a rastreabilidade e validação do hidrogênio verde, facilitando sua inserção no mercado global. Esta nova abordagem de certificação propõe a implementação de um método de rastreio de potencial de energia, permitindo a verificação precisa da origem renovável da eletricidade empregada no processo produtivo.

ABSTRACT. A reestruturação e constante evolução do mercado de energia elétrica vêm permitindo que cada vez mais consumidores façam a contratação diretamente com geradores e comercializadores de energia elétrica. Nesse contexto, observa-se uma tendência crescente de migração de instituições de ensino para esse modelo de contratação. Este artigo tem como objetivo discutir os principais desafios e oportunidades enfrentados por essas instituições ao realizarem a transição para o mercado livre de energia. A análise considera as características específicas das instituições públicas de ensino, como as questões administrativas e a missão de construção do conhecimento. A principal conclusão deste trabalho é que, apesar dos desafios significativos, as universidades têm diversas oportunidades para se tornarem referências em eficiência energética e sustentabilidade. A criação de um modelo de gestão energética bem estruturado pode não apenas otimizar os custos com energia, mas também gerar impactos positivos para a sociedade, ao promover a inovação, o desenvolvimento de tecnologias sustentáveis e a formação qualificada de recursos humanos.

ABSTRACT. Hydropower generation exhibits various nonlinearities and specific characteristics. Numerous models have been proposed to better represent these generators; however, in the literature, water delay between reservoirs is often overlooked. This omission leads to an underestimation of hydroelectric generation capacity. In this study, two market clearing procedures for hydrothermal systems are compared: one without and one with water delay constraints. The results indicate that the model incorporating water delay can generate more energy while keeping the total generation cost nearly unchanged. Additionally, it concludes the operational day with higher water levels in the reservoirs.

ABSTRACT. In this paper we explore the longitudinal control of a homogeneous vehicular platoon when subjected to internal and external disturbances, such as road slopes, wind gusts, and parametric uncertainties. To maintain a constant gap between consecutive vehicles in a decentralized manner is the main objective. To accomplish this, we introduce an improved control strategy that includes the spaceing error’s integral into the acceleration command computation. Thus, allowing the effective rejection of disturbances in steady-state conditions. Moreover, conditions for controller design are formally defined under general communication topologies. Lastly, nonlinear simulations in the high-fidelity CARLA simulator validates the effectiveness of our approach.

ABSTRACT. This work investigates the stability of nonlinear systems through an iterative method based on Lyapunov theory and the use of rational functions. The study emphasizes the importance of initial conditions, demonstrating that the choice of the initialization function significantly influences the results, such as the size of the Region of Attraction and the quality of the estimates of the attraction domain. The results obtained, from the analysis of a power converter, indicate that rational Lyapunov functions outperform polynomial approaches in performance, providing more accurate and robust analyses.

ABSTRACT. Este trabalho apresenta as principais impressões sobre a aplicação de metodologias ativas de ensino-aprendizagem no curso de Engenharia Elétrica da Universidade Federal de São João del-Rei. A experiência foi realizada na disciplina de Eletrônica I ao longo de três semestres. Após o encerramento de cada disciplina analisou-se o nível de engajamento dos alunos, desempenho nas atividades propostas bem como uma avaliação final por parte dos discentes. Ao final de cada semestre foram levantados os principais pontos positivos e negativos da abordagem e a partir dessa avaliação foram realizados ajustes na metodologia utilizada. A experiência revelou resultados satisfatórios no índice de aprovação, frequência e interesse dos alunos.

ABSTRACT. O ensino de Engenharia enfrenta desafios relacionados à formação pedagógica de professores e à dificuldade dos alunos em aplicar conhecimentos teóricos na prática. Uma das estratégias propostas para melhorar esse cenário é a adaptação aos estilos de aprendizagem, abordagem que busca alinhar o ensino às preferências individuais dos estudantes. No entanto, sua eficácia permanece controversa na literatura, com resultados divergentes. Diante desse contexto, este artigo conduz uma Revisão Sistemática da Literatura (RSL) com dados extraídos das bases SCOPUS e do Portal de Periódicos da Capes, visando avaliar as evidências sobre a aplicação dos estilos de aprendizagem na formação em Engenharia. Os resultados discutem a validade dessa estratégia e suas implicações para a melhoria do ensino na área.

ABSTRACT. This paper presents an integrated system that enables real-time simulation of state-space equations with direct communication to embedded devices through multiple protocols. The developed architecture combines a high-performance C++ computational core with a Node.js orchestration layer, allowing for efficient simulation, monitoring, and control of embedded systems. The platform implements various communication protocols including WebSocket, MQTT, TCP/UDP, and REST API, providing flexibility for different application requirements. Results demonstrate significant improvements in efficiency and control capabilities compared to traditional approaches, with enhanced synchronization between virtual simulations and physical hardware. The containerized implementation using Docker ensures scalability and portability across different environments, while the interactive graphical interface facilitates real-time visualization and interaction with the simulated systems.

ABSTRACT. Este artigo apresenta o desenvolvimento e aplicação de uma caixa térmica automatizada como uma ferramenta multidisciplinar na Engenharia Mecatrônica. O projeto integra conceitos de sistemas térmicos, transferência de calor, instrumentação e controle discreto, resultando em um protótipo capaz de manter temperaturas estáveis, inicialmente projetado para o transporte de órgãos. A caixa utiliza uma pastilha de Peltier e um controlador PI para controlar a temperatura, com monitoramento em tempo real via LabVIEW. A abordagem prática permitiu aos alunos aplicar uma ampla gama de habilidades técnicas e conceituais em um contexto interdisciplinar, promovendo a integração de teoria e prática. Além disso, o trabalho contribuiu para aumentar o engajamento e a motivação dos alunos, ao permitir a resolução de um problema real da saúde e a construção de um protótipo funcional e viável. Apesar das dificuldades enfrentadas, como limitações de materiais e tempo, o protótipo demonstrou ser adequado para uso didático e com potencial para melhorias futuras.

ABSTRACT. Vibrações mecânicas em sistemas industriais podem resultar em falhas críticas, como desgaste excessivo e ressonância, comprometendo a segurança e a eficiência operacional. Nesse contexto, modelos computacionais têm sido amplamente investigados como ferramentas promissoras para a predição de falhas e degradação, auxiliando na mitigação de custos operacionais associados a intervenções corretivas tardias. Este trabalho propõe um modelo baseado em consenso, combinando Support Vector Machine e Deep Learning para a detecção de anomalias vibracionais. Para validação, realizamos um estudo de caso utilizando dados de ventoinhas operando em condições normais e anômalas, abrangendo falhas como desbalanceamento, desgaste de rolamentos e ressonância. Os resultados obtidos demonstram a eficácia do modelo na classificação de falhas, evidenciando o desempenho de modelos computacionais como uma solução para diagnóstico preventivo em sistemas industriais.

ABSTRACT. Este trabalho, explorou o uso da correlação de Pearson, Análise de Componentes Principais (PCA) e o Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP) para reduzir a dimensionalidade dos dados dos Quarter Rings e analisar seus impactos na calibração de energia do trigger do detector ATLAS utilizando uma Gradient Boosting Decision Trees (GBDT). Ao reduzir aproximadamente 63% os dados dos Quarter Rings com o uso da correlação de Pearson e em 43% ao utilizar o PCA e o UMAP, os experimentos demonstraram o coeficiente de Pearson obtendo bons resultados na preservação das informações relevantes, enquanto o UMAP apresentou resultados interessantes quando combinado com os Standard Rings, reduzindo o espalhamento em regiões de médias energias, evidenciado pela diminuição do intervalo interquartil (IQR).

ABSTRACT. Neste artigo, uma nova técnica de otimização híbrida baseada em métodos metaheurísticos obtidos mimetizando fenômenos físicos é formulada e testada na resolução de problemas complexos de otimização. A abordagem proposta combina as estratégias de exploração do KOA (algoritmo de otimização Kepler) com o refinamento do RIME (algoritmo de otimização Rime), denominada de KOARIME. O algoritmo desenvolvido foi testado em funções benchmark do congresso de computação evolucionária (CEC2019) e seus resultados foram comparados com metaheurísticas clássicas da literatura, o algoritmo desenvolvido superou o restante dos métodos de otimização em 06 das 10 funções de teste. A seguir a metaheurística KOARIME é aplicada em um sistema MISO (Entrada múltipla- Saída única), sendo que o algoritmo proposto produziu resultados superiores quando comparado a metaheurística clássica que teve o melhor resultado nas funções testes.

ABSTRACT. Com o aumento expressivo do volume de dados operacionais coletados, algoritmos de aprendizado de máquina têm se destacado na identificação da necessidade de manutenção preditiva em equipamentos, principalmente em cenários nos quais a inoperância parcial ou total de algum equipamento é extremamente custosa. Este estudo analisou a viabilidade de três algoritmos, treinando-os e comparando seus desempenhos com dados fictícios que simulam cenários reais. Os resultados apontam um forte potencial para o uso da Floresta Randômica, que alcançou acurácia de 0,99 nos testes realizados, com tempo de treinamento de 0,22 segundo no conjunto de testes. Além disso, esse algoritmo superou os demais em todas as métricas de avaliação consideradas, consolidando-se como a abordagem mais eficaz entre as analisadas. Dessa forma, os resultados obtidos podem auxiliar na escolha de algoritmos mais eficientes para manutenção preditiva em ambientes industriais com dados limitados.

ABSTRACT. At the Federal University of Amazonas (UFAM), security is an increasing challenge, with the frequent occurrence of robberies highlighting the need for efficient technologies to protect the academic community. In this context, this scientific initiation research presents the development and implementation of an intelligent monitoring system based on facial recognition, utilizing Computer Vision (CV) and Artificial Intelligence (AI) techniques. Initially, the study conducts a comparative investigation of the Convolutional Neural Network (CNN), Haar Cascade (HC), and You Only Live Once (YOLO) methods, determining the fastest and most accurate approach for real-time identification. Following the selection of this method, the research is further refined through model variations and preprocessing actions to identify the best classifier. The proposed system integrates a web application for continuous monitoring, identification of suspicious individuals, and automatic recording of movements on campus. The results demonstrate that the YOLOv11x method, using color images with a resolution of 200x200 pixels, achieves the highest reliability and efficiency for the application. Tests conducted in a real environment validate the robustness of the solution, highlighting its feasibility for risk mitigation and security enhancement in the academic setting.

ABSTRACT. Este trabalho apresenta a modelagem matemática de um veículo subaquático autônomo com dois graus de liberdade, desenvolvida a partir das equações de movimento propostas por Newton-Euler e Lagrange. Com base em hipóteses adotadas, é obtido um modelo simples e dinâmico para o veículo, descrito na forma de espaço de estados, o qual foi implementado no MATLAB® utilizando parâmetros e características de um veículo subaquático real. De posse das matrizes do modelo em espaço de estados, foram realizados testes com o controlador do tipo LQR (Linear Quadratic Regulator) com ação integral para o controle de profundidade do meio e testes com o Filtro de Kalman para estimação de estados e filtragem de ruídos. Os resultados obtidos, além de atestarem a validade do modelo desenvolvido, demonstraram a efetividade dessas estratégias em aplicações desse tipo.

ABSTRACT. Photovoltaic solar energy has emerged as a promising alternative to diversify the global energy matrix and meet sustainability goals. This study presents an adaptive control strategy for DC-DC boost converters applied to photovoltaic systems, regarding on maximum power point (MPP) tracking. The proposed approach integrates the modeling of the photovoltaic panel with the converter, explicitly considering the dynamics of solar irradiance. An adaptive control system with feedback and feedforward actions was developed to follow the MPP reference generated by a MPPT algorithm under disturbances caused by rapid variations in solar irradiance. Simulations conducted in MATLAB/Simulink demonstrated the effectiveness of the strategy, highlighting its performance in scenarios of high climate variability compared to other control strategies.

ABSTRACT. This paper presents an LMI-based procedure for designing Luenberger filters for Linear Parameter-Varying (LPV) systems. The $\mathcal{H}_2$ norm of the estimation error is used as the performance criterion. Unlike standard Luenberger filters, the proposed approach incorporates the control signal acting on the system as an additional input to the filter, enhancing the estimation accuracy. The effectiveness of the proposed filter is demonstrated using a pharmacokinetic process model. In this model, given a measurement of drug concentration in the blood, the purpose is to estimate the drug concentration in a target organ.

ABSTRACT. Photovoltaic solar energy is a form of energy production through solar radiation. Through strategically positioned modules, solar radiation is captured and converted into electrical energy. The trade in this technology has been increasing for almost two years, due to the economy and energy costs that solar photovoltaic systems will last for the years they are installed, as well as increasing concerns about the preservation of the environment. However, as in the entire photovoltaic solar energy generation process, there are losses that can be modelled and analysed by means of studies, to understand its behaviour during operation and its contribution to the performance of the photovoltaic system. When discussing these losses, it is considered that in most cases there is only no shading of the photovoltaic solar modules and their cleanliness, however, there are various other factors that must be taken into account, such as the size of the modules, the construction differences, the power of the modules, the temperature of the place where they are installed, or the angle of inclination and temperature. Two photovoltaic inverters are equally efficient. Therefore, this work should include the contribution of these losses in general performance, to obtain a model of losses close to a real situation. For this purpose, temperature and irradiance data from different locations around the world will be used to calculate the maximum power. Finally, the complete start-up will be analysed to estimate the predominant losses in the system. The computer validation is based on the Octave software.

ABSTRACT. This paper presents a study of the risk of insulation failure due to overvoltages from the energization of conventional and optimized compact transmission lines obtained by the Attached Sensitivity Analysis. Hybrid control methods (independent and simultaneous) are considered to evaluate overvoltages imposed on the end of the line, where pre-insertion resistor, controlled switching, and transmission-line surge arrester are used. The software ATPDraw was used to model lines in 525 kV of an energy company, considering statistical switching. The results obtained by simulations show the existence of smaller risks of failure using control involving a pre-insertion resistor, decreasing significantly the line-to-ground overvoltages to the end of transmission lines. Furthermore, this paper analyzes a study regarding the increase in the risk of failure due to reduction of the insulation string length in the original transmission system and optimized by the Attached Sensibility Analysis.

ABSTRACT. This study analyzes critical pathways for advancing renewable energy and decarbonization in Brazil’s diverse, climate-vulnerable electric system. Three scenarios are evaluated: Business as usual, distributed generation photovoltaic (DGPV) system expansion, and increased adoption of electric vehicles (EVs). Results highlight that financial incentives are essential to accelerate DGPV deployment, which can enhance system capacity and mitigate congestion due to high renewable integration. A projected 35% cost reduction in solar technology could significantly increase DGPV adoption, though effects may only materialize by 2042, emphasizing the need for long-term policy planning. Additionally, a 20% increase in EVs by 2050 would have minimal system impact but could reduce emissions by 20%, reinforcing the role of integrated energy and transportation policies. The findings suggest that effective financial mechanisms and coordinated strategies are crucial for a successful energy transition in Brazil.

ABSTRACT. A utilização de equipamentos de proteção individual (EPI) com resistência ao arco elétrico (AR) é parte essencial das políticas e práticas de segurança ocupacional. Dado sempre existir a possibilidade de ocorrência do arco elétrico em sistemas energizados, a seleção de EPI visando a proteção dos trabalhadores contra os efeitos desse fenômeno é de suma importância. O presente trabalho compara as abordagens estadunidense e europeia quanto à especificação de EPI AR, apresentando um panorama normativo e analisando os métodos utilizados para estimar a energia liberada pelo arco elétrico (IEEE Std 1584 e DGUV-I 203-077) e, consequentemente, a seleção de EPI a partir da aplicação da NFPA 70E ou conforme a DGUV-I 203-077. A abordagem estadunidense, utilizada em todo mundo (inclusive na Europa), mantém sua posição em função do seu respaldo técnico-temporal, mas o surgimento da metodologia alemã (DGUV-I 203-077) desperta incertezas sobre como a análise de risco de arco elétrico será abordada pelos europeus futuramente.

ABSTRACT. Este trabalho estuda o estágio pré-regulador de um carregador de baterias on-board, empregando um conversor boost intercalado de alto fator de potência. A abordagem proposta visa mitigar desafios de eficiência e interferência eletromagnética por meio de uma topologia com reduzida ondulação de corrente. O estudo abrange a modelagem do conversor para uma faixa universal de tensão de entrada, a análise de perdas e o projeto das malhas de controle. As simulações realizadas demonstram a eficácia da solução em atender aos requisitos especificados e seu potencial para aprimorar tecnologias de recarga veicular.

ABSTRACT. Um dos desafios associados ao aumento da utilização de energia fotovoltaica como fonte de geração é o fenômeno do fluxo reverso de potência. O objetivo deste trabalho é avaliar o uso de baterias como meio de diminuir o fluxo de potência reverso, por meio do armazenamento da energia elétrica excedente nos momentos de alta geração e baixo consumo. Para isso, foi utilizado como objeto de estudo o Sistema de Distribuição (SD) de Cruz das Almas (BA). Um modelo do SD sistema desenvolvido OpenDSS, e com o auxílio do Python, utilizado para automatizar os processos, foi criado um sistema onde é possível monitorar como a potência no transformador da cidade se comporta a medida que vai sendo aplicado um fator fotovoltaico (FFV) nas cargas instaladas e depois avaliar como o uso de sistemas de armazenamento de energia, em especial as baterias, se comportam para resolver o problema do fluxo reverso a medida que é variado o FFV. Os resultados demonstram que para esse sistema, a partir de um FFV 30% já é apresentado o fluxo reverso e à medida que vai aumentando esse FFV as baterias são eficazes para armazenar o excedente energia e evitar a sobrecarga da rede, no entanto ao chegar em 60 o uso do BESS como solução desse problema se torna impraticável e se torna necessário pensar em outra solução.

ABSTRACT. Diante do crescimento exponencial do setor solar no Brasil, a maximização do desempenho de sistemas fotovoltaicos torna-se uma necessidade para justificar investimentos e otimizar o retorno energético e financeiro. Os painéis fotovoltaicos estão sujeitos a queda de desempenho por fatores externos como poeira, sombreamento e envelhecimento dos materiais, reforçando ainda mais a necessidade de monitoramento destes sistemas. Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um Dashboard interativo em Python, projetado para o monitoramento de usinas fotovoltaicas.

ABSTRACT. A crescente inserção de geração distribuída (GD) solar nas redes de distribuição tem apresentado novos desafios para a operação dos sistemas elétricos. Este trabalho analisa o impacto da geração solar distribuída no funcionamento dos reguladores de tensão, considerando diferentes condições climáticas. Utilizando o software OpenDSS em modo daily, são simulados cenários com dias ensolarados e nublados para avaliar o comportamento da rede. São analisados os impactos nos perfis de tensão e, principalmente, na frequência de chaveamento dos reguladores de tensão. Os resultados fornecerão infoormações importantes sobre o desgaste adicional dos equipamentos e a necessidade de adequação das estratégias de controle de tensão em redes com alta penetração de GD solar.

ABSTRACT. Este trabalho apresenta uma metodologia para a criação de um conversor utilizando a Base de Dados Geográfica da Distribuidora (BDGD), da Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL), para a modelagem automatizada de sistemas de distribuição no OpenDSS. O conversor foi desenvolvido em Python com o objetivo de otimizar e reduzir erros de no lançamento do sistema. Para validar a eficácia do conversor, a metodologia foi aplicada na rede de média tensão da cidade de Cruz das Almas, Bahia. Os resultados da plotagem da rede, incluindo sua topologia e estrutura, demonstraram que o método proposto é eficiente e confiável, porém, apesar de corrigir diversos erros encontrados na BDGD, o código ainda não corrige todos os problemas de forma automática, sendo necessário alguns ajustes manuais.

ABSTRACT. This study addresses the transition of the electrical distribution system from a radial configuration to a meshed topology, driven by the integration of distributed generation. This change can lead to significant impacts, such as power flow reversal, resulting in the loss of coordination and selectivity of overcurrent protection. The objective of this study is to evaluate the performance of the directional overcurrent function (67) in mitigating these adverse effects, particularly in scenarios of power flow reversal due to the presence of distributed generation in the IEEE 13-bus test system. The adopted methodology includes a literature review, simulations in a test system involving power flow and protection studies, followed by an analysis of the impact of distributed generation integration.

ABSTRACT. Electrical studies for power generation and transmission projects are fundamentals for the correct specification of substation and transmission line equipment, which are affected by various types of electrical stresses such as high short-circuit currents and transient overvoltages. However, these studies has taken considerable time and resources from utilities, in an environment where such companies are required to anticipate the delivery of assets. In this way, the search for processes automation, without loss of quality of results, has been directing many of these companies' investments. Thus, this article presents a methodology for the automation of transient studies of transmission lines required by the ONS (National System Operator). Therefore, algorithms in Python were developed for the automation of ATP files and simulation of transmission line energization, three-pole and single-pole reclosing and. As proof of concept of the proposed methodologies, studies were carried out using a COPEL GeT transmission circuit. The results showed that the proposed methodology was able to automate all the necessary changes in the ATP base case for each of the mentioned studies, drastically reducing the time required to carry out the studies.

ABSTRACT. The present work aims to analyze, via computer simulation based on the finite element method (FEM), the magnetic induction's behaviour in a 2.58 HP induction motor with an operating frequency of 60 Hz, when the ferromagnetic materials 10JNEX900 and M235-35A are used. Furthermore, to compare the behavior of the motor in the two configurations, the magnetic induction profiles were verified from the internal radius of the rotor to the external radius of the stator. Therefore, the results showed that for the same contour analyzed, the M235-35A obtained its maximum magnetic induction value about 0.1 T higher compared to the 10JNEX900.

ABSTRACT. The condition of the grinding wheel's cutting surface is crucial for the quality of the grinding process, making the dressing operation essential to restore its abrasive properties. This study proposes a novel methodology based on time-frequency analysis for indirect monitoring of the dressing process by employing the Short-Time Fourier Transform (STFT) and the coefficient of variation of its spectral parameters. Acoustic emission (AE) signals were collected over 30 dressing passes, and the STFT coefficients of variation were analyzed to identify signal stability patterns. The results demonstrated that at the beginning of dressing, there is high spectral variation, indicating irregularities on the grinding wheel surface. As the operation progressed, a gradual reduction in the coefficient of variation was observed, reaching stability after approximately 15 passes. This stabilization suggests the grinding wheel surface has become uniform, making it suitable for grinding operations. Thus, the STFT coefficient of variation is an effective metric for determining the optimal moment to stop the dressing process, reducing operational costs and enhancing process efficiency.

ABSTRACT. The retail electricity market has been a trend around the world, aiming to provide consumers with more competitive options. This study analyzes the challenges and opportunities in personalizing electricity retail offers considering the Brazilian context. By examining international experiences, this paper identifies key factors that influence consumer participation and engagement. Among these factors, regulatory adjustments, the adoption of smart metering, and the bundling of value-added services stand out as pivotal elements for consumer retention and differentiation among electricity suppliers. Additionally, the study discusses the evolution of Brazil's retail electricity market, highlighting the expansion in the number of eligible consumers since 2024 and the emerging role of retail electricity trade companies. The findings suggest that price competitiveness alone is insufficient to ensure consumer engagement, making product diversification, digitalization, and sustainability crucial components for a successful retail electricity market.

ABSTRACT. Os motores de indução desempenham um papel fundamental na indústria devido à sua construção robusta, manutenção simplificada e custo-benefício atrativo. No entanto, a operação prolongada em ambientes adversos pode levar a falhas, resultando em paradas não planejadas e perdas significativas na produção. Este trabalho propõe uma metodologia para a detecção de falhas de curto-circuito nos enrolamentos do estator de motores de indução trifásicos utilizando sinais de emissão acústica combinados com técnicas de aprendizado de máquina. A abordagem proposta emprega extração de características a partir da transformada rápida de Fourier dos sinais e máquina de vetores de suporte como classificador. Além disso, consideram-se sinais com desequilíbrio elétrico para avaliar a robustez da metodologia em cenários com distúrbios na rede de alimentação. Obtém-se alta acurácia na detecção de falhas incipientes e em diferentes níveis de curto-circuito no estator, mesmo na presença de desequilíbrio elétrico, demonstrando a eficácia e a viabilidade do método proposto.

ABSTRACT. Este trabalho apresenta um algoritmo híbrido para a modelagem de redes neuro-fuzzy, combinando programação genética multi-gene para a construção da base de regras e um algoritmo de aprendizagem incremental baseado em mínimos quadrados ponderados para o ajuste dos parâmetros da rede. O processo de aprendizado ocorre em duas fases: a primeira, não supervisionada, utiliza um algoritmo de agrupamento para definir as funções de pertinência; a segunda, supervisionada, emprega programação genética para a criação das regras e mínimos quadrados ponderados para o ajuste dos parâmetros. Além disso, o modelo proposto se destaca por sua estrutura robusta e flexível, incorporando funções matemáticas mais complexas para determinar os consequentes das regras e integrando pesos sinápticos para calibrar a saída, permitindo diferentes níveis de importância para cada regra. A abordagem é avaliada em problemas de previsão, e os resultados indicam que o modelo é promissor, superando ou competindo com alternativas presentes na literatura.

ABSTRACT. Falhas por curto-circuito no estator correspondem a uma parcela expressiva das ocorrências em máquinas elétricas, sendo responsáveis por aproximadamente 37\% dos casos relatados na literatura. Métodos convencionais de diagnóstico, baseados principalmente na análise do sinal de corrente, são geralmente desenvolvidos para motores conectados diretamente à rede elétrica. No entanto, quando a alimentação é realizada por inversores de frequência, a presença de distorções harmônicas introduzidas pelo processo de chaveamento compromete a eficácia desses métodos. Essa limitação indica a necessidade de investigar abordagens alternativas capazes de extrair atributos discriminativos a partir de sinais distorcidos. Neste trabalho, propõe-se uma metodologia para detecção de curto-circuito entre espiras no estator, considerando diferentes níveis de severidade, com o uso de algoritmos de aprendizado de máquina treinados a partir de parâmetros de Hjorth modificados. Tais parâmetros são obtidos a partir da análise no domínio do tempo do sinal de corrente medido na saída do inversor. Foram avaliados cinco classificadores: perceptron multicamadas (MLP), máquina de vetores de suporte (SVM), k-vizinhos mais próximos (KNN), floresta aleatória (RF) e XGBoost. Dentre eles, a rede MLP apresentou a maior acurácia de classificação, atingindo 95%, mesmo após a aplicação de uma etapa de redução de dimensionalidade que resultou na eliminação de 33% dos atributos. Os resultados indicam que os parâmetros de Hjorth modificados são capazes de representar informações temporais relevantes para a tarefa de classificação de falhas em motores de indução alimentados por inversores.

ABSTRACT. The study explores a hybrid centralized-federated approach for Human Activity Recognition (HAR) using a Transformer-based architecture. With the increasing ubiquity of edge devices, such as smartphones and wearables, a significant amount of private data from wearable and inertial sensors is generated, facilitating discreet monitoring of human activities such as resting, sleeping, and walking. This research focuses on deploying HAR technologies using mobile sensor data and leveraging Federated Learning within the Flower framework to evaluate the training of a federated model derived from a centralized baseline. The experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed hybrid approach in improving the accuracy and robustness of HAR models while preserving data privacy in a non-IID data scenario. The federated learning setup showed comparable performance to centralized models, highlighting the potential of federated learning to balance data privacy and model performance in real-world applications.

ABSTRACT. Heart transplantation remains the best option for severe heart disease, but Ventricular Assist Devices (VADs) have been successfully used to support the cardiovascular system (CVS). Lumped-parameter models enable hemodynamic variable (HV) simulations, aiding performance analysis and control system tuning. However, parameter estimation requires clinical data, often unavailable non-invasively. This study explores estimating a cardiovascular model using only systemic arterial pressure obtained non-invasively. Deep learning models were trained on a synthetic dataset. Sensitivity analysis revealed weak correlations between pressure and some parameters, impairing estimation and indicating the need for additional HVs. Some parameters had negligible influence, limiting patient-specific estimation.

ABSTRACT. Este artigo investiga o uso do PETC dinâmico em sistemas LPV sujeitos à saturação. É proposta uma abordagem de projeto simultâneo para o desenvolvimento de estratégias de controle baseadas em eventos, com os objetivos de minimizar o número de eventos e maximizar os intervalos entre eles. Para alcançar esses objetivos, é formulado um problema de otimização com restrições de LMI, garantindo a redução na quantidade de eventos. Simulações computacionais são realizadas para avaliar o desempenho do modelo LPV sob diferentes condições operacionais do PETC dinâmico.

ABSTRACT. Este artigo apresenta uma nova abordagem para estabilização regional de sistemas não lineares em tempo discreto utilizando funções de Lyapunov polinomiais. A classe de sistemas considerada pode ser descrita por uma representação algébrica e de diferenças (DAR). O modelo politópico equivalente do sistema é obtido e um problema de otimização convexa em termos de desigualdades lineares matriciais (LMI) é formulado, a fim de assegurar a estabilização do sistema em malha fechada e ampliar o domínio de atração (DoA) estimado. Além disso, a abordagem proposta incorpora informações sobre as não linearidades do sistema à lei de controle a fim de reduzir o conservadorismo. Exemplos numéricos ilustram a eficácia e as vantagens da metodologia proposta em comparação com outras abordagens em contexto similar.

ABSTRACT. Este artigo aborda o controle extremal multivariável com atuadores saturantes. Com base no algoritmo de gradiente e uma incorporação politópica da matriz Hessiana desconhecida, condições suficientes são obtidas, na forma de desigualdades matriciais lineares, para projetar o ganho de controle que torna a origem da dinâmica média do erro em malha fechada globalmente exponencialmente estável, mesmo na presença de saturação dos atuadores. Essa condição permite o projeto de ganhos de controle não diagonais, em contraste com as estruturas de ganho diagonal geralmente fornecidas na literatura. A convergência do sistema de malha fechada é provada invocando-se o teorema da média. Simulações numéricas ilustram a eficácia do algoritmo de controle extremal proposto.

ABSTRACT. Este trabalho analisa um novo tipo de ataque a um sistema de controle amostrado, denominado ataque de superamostragem. O ataque consiste em atuar a uma taxa de amostragem maior que a original, mantendo a variável controlada inalterada nos instantes de amostragem original, o que dificulta a detecção por métodos convencionais. O efeito do ataque é o de aumentar significativamente a energia dispendida pelo atuador. Para mitigar essa ameaça, um filtro de Kalman operando com o dobro da taxa de amostragem original é empregado como mecanismo de detecção. Os resultados demonstram que essa estratégia identifica o ataque tanto por meio do detector baseado na estatística qui-quadrado (χ2) quanto pela análise da autocorrelação do erro.

ABSTRACT. Conventional machine learning models, trained on fixed datasets, often suffer performance degradation when exposed to new operational conditions, becoming obsolete and requiring high computational costs for readjustment. Incremental learning emerges as a strategic approach to meet the dynamic demands of Industry 4.0, enabling continuous adaptation of models to changing operational conditions; thus ensuring greater flexibility, efficiency, and generalization capability in new industrial scenarios. This paper provides a review of the fundamentals of incremental learning, highlighting its main challenges and the strategies proposed to overcome them.

ABSTRACT. Realizar a sintonia do controlador Proporcional Integral e Derivativo (PID) para sistemas complexos frequentemente se mostra uma tarefa desafiadora. Essa dificuldade muitas vezes justifica o desenvolvimento de ferramentas computacionais para auxiliar na resolução desse tipo de problema. Este artigo usa doze variantes do algoritmo Differential Evolution (DE) para determinar os melhores ajustes dos parâmetros do controlador PID para a planta do reator químico Continuous Stirred Tank Reactor (CSTR). O algoritmo empregado possui várias formas de obter novos indivíduos e, escolher qual variante empregar em cada problema também pode ser uma tarefa complicada. Neste sentido, este trabalho compara os algoritmos implementados para a resolução do problema usando testes estatísticos para auxiliar na escolha da melhor ferramenta. Os resultados obtidos destacam o desempenho de uma das variantes na otimização dos parâmetros do controlador PID para o reator químico CSTR.

ABSTRACT. A inspeção visual de defeitos em fios de cobre do estator em contato com o rotor de motores elétricos, realizada por operadores humanos, pode ser afetada por fadiga e desatenção, aspectos recorrentes de um trabalho repetitivo. Este estudo investiga técnicas de visão computacional para automação dessa tarefa, comparando métodos clássicos, como filtragem por cor e métrica de similaridade, com redes convolucionais. As abordagens foram avaliadas em um conjunto de imagens sob diferentes condições de iluminação, com e sem equalização de histograma. A segmentação em HSV combinada com métrica de similaridade e equalização obteve a menor taxa de erro (0,05) e o maior F1-score (0,95). Os resultados destacam a importância do pré-processamento e mostram que métodos clássicos otimizados ainda são competitivos para detecção de defeitos na indústria.

ABSTRACT. This work addresses the optimization of Operational Cash Flow (OCF) under uncertainties, combining stochastic programming and risk metrics such as Conditional Value at Risk (CVaR) to balance growth and financial robustness. Maximizing OCF showed a tendency for sales expansion but also revealed high risks in extreme scenarios. The incorporation of CVaR helped mitigate these losses, transforming the problem into a multiobjective one, where the Pareto Frontier highlighted the trade-off between return and risk. Decision support methods like AHP and PROMETHEE II were used to select more strategic solutions. The results emphasize the importance of a robust financial model to manage volatility and prepare the company for sustainable growth.

ABSTRACT. This paper introduces an innovative multi-agent system for automated processing of public notices, featuring a distributed architecture that integrates advanced techniques for data collection, text extraction, data compression and storage. Employing specialized agents, the research implements methodologies including web scraping, optical character recognition with Tesseract, Brotli compression and optimized MongoDB storage. Experimental results demonstrated outstanding performance, reducing total processing time by 84\% and increasing throughput by 661.1\% compared to traditional sequential methods. The proposed approach automates the handling of government documents while democratizing access to public information through an efficient, scalable, and robust system.

ABSTRACT. Hotspots in photovoltaic (PV) panels represent a major issue affecting solar energy systems' efficiency and longevity. Traditional inspection methods, such as manual thermographic analysis and electroluminescence (EL), are time-consuming and require specialized equipment, limiting their scalability for large-scale solar farms. This paper presents an automated hotspot detection system based on the You Only Look Once version 8 (YOLOv8) deep learning model, optimized for real-time thermal image analysis. The proposed approach utilizes a dataset composed of publicly available thermal images combined with controlled laboratory acquisitions to improve model generalization. The results indicate that YOLOv8 provides a robust and efficient solution for detecting thermal anomalies in PV systems, outperforming traditional methods in automation, speed, and scalability.

ABSTRACT. Motores de indução trifásicos são amplamente utilizados em ambientes industriais devido à sua robustez e confiabilidade. Entretanto, estão sujeitos a falhas, sendo o curto-circuito entre espiras do estator uma das mais recorrentes. Os métodos tradicionais de diagnóstico frequentemente demandam interrupções no processo ou requerem sensores intrusivos. Neste contexto, este trabalho apresenta uma técnica não invasiva para identificação de falhas de curto-circuito entre espiras, por meio da análise de sinais de fluxo disperso coletados externamente. Os sinais obtidos são processados através da Transformada Rápida de Fourier (FFT), que permite a extração de 31 componentes harmônicos utilizadas como atributos. Para reduzir a complexidade computacional e aumentar a acurácia da classificação, diferentes métodos de seleção de atributos foram aplicados, destacando-se abordagens estatísticas, recursivas, sequenciais e meta-heurísticas. Em seguida, uma rede Perceptron Multi-Camadas (PMC) foi treinada com os quatro atributos mais recorrentes. Os resultados experimentais demonstraram acurácia de 100% na identificação de motores com e sem falhas, superando o desempenho obtido com todos os 31 atributos. Esses achados evidenciam a viabilidade da abordagem proposta, tanto do ponto de vista computacional quanto de aplicabilidade em ambientes industriais reais.

ABSTRACT. The adoption of the Industry 4.0 model demands increasingly agile and adaptable manufacturing systems, requiring higher levels of autonomy and intelligence from the Cyber-Physical Systems (CPS) on the factory floor. However, managing the lifecycle phases of these systems (their entrance, modifications, and leaving of them from the company's overall manufacturing system) faces a sort of automation, integration, interoperability, and scalability challenges. That management is nowadays essentially performed manually and offline, resulting in several errors and slowness in updating the architecture/control and planning systems. In order to contribute to the mitigation of such problems, this article presents a proposal for a lifecycle management model based on a plug-play-unplug view. The proposal is based on the Industry 4.0 RAMI 4.0 reference model, and on the Dataspaces approach for data integration and sharing. A prototype has been implemented, and its results are discussed at the end.

ABSTRACT. A identificação de sinais acústicos subaquáticos tem ganhado relevância em diversas áreas do conhecimento, incluindo biologia marinha, para o estudo dos hábitos de espécies aquáticas, geologia, na investigação de eventos naturais, e segurança marítima, na detecção de embarcações. No entanto, o ambiente subaquático apresenta altos níveis de ruído, tornando a identificação precisa desses sinais um desafio significativo. Neste estudo, empregamos técnicas de análise tempo-frequência, como os Coeficientes Cepstrais Mel-Frequenciais e a Transformada Wavelet Contínua para a extração de características de sinais acústicos coletados em ambiente natural. Além disso, avaliamos o impacto da aplicação de funções janela (Hamming, Blackman-Harris e Kaiser) no desempenho de modelos de aprendizado de máquina para a classificação de embarcações. Os resultados demonstraram que a aplicação de janelamento melhorou significativamente a acurácia dos modelos, proporcionando uma abordagem robusta para a classificação automática de sinais subaquáticos. Tais resultados contribuem para o avanço das técnicas de processamento de sinais acústicos e aprendizado de máquina aplicados ao monitoramento subaquático.

ABSTRACT. Este trabalho analisa a viabilidade de um dispositivo wearable para iontoforese, utilizando um conversor flyback e controle não linear. A iontoforese, técnica que usa correntes elétricas para administrar medicamentos pela pele, exige um controle preciso da corrente. Comparando controladores PI e fuzzy, o controlador fuzzy apresentou melhor desempenho, com resposta mais rápida e maior estabilidade frente a variações de carga. Os resultados indicam a viabilidade do controle não linear para dispositivos wearable, oferecendo uma solução eficaz para aplicações terapêuticas.

ABSTRACT. Metallurgical and mining companies often face problems with conveyor belts, such as tears and holes, which lead to unplanned downtime, risks to operators, financial losses, and environmental impacts. To mitigate these issues, this work proposes the use of computer vision to detect damage on the belts. For this purpose, a specific dataset was assembled, and an anomaly detection model was developed, the results of which are presented in this study. The system tests were carried out using samples of used conveyor belts.

ABSTRACT. O Problema de Roteamento de Veículos (VRP) aplicado ao transporte escolar rural brasileiro enfrenta desafios únicos devido a fatores socioeconômicos e geográficos. Este estudo propõe uma abordagem baseada na combinação de Busca de Vizinhança Variável (VNS) e a heurística de Vizinho Mais Próximo (NNS) para otimizar as rotas de ônibus escolares em áreas rurais. A metodologia inclui a categorização do problema, formulação matemática adaptada para frotas heterogêneas, e a implementação de estratégias de otimização. Os resultados demonstram melhorias significativas no número de veículos e na duração total das viagens em comparação com métodos atuais utilizados no Projeto Transcolar Rural. Este trabalho contribui para a eficiência operacional e redução de custos no transporte escolar rural.

ABSTRACT. Este estudo apresenta uma análise comparativa de diferentes arquiteturas de redes neurais convolucionais (CNNs) na classificação de imagens microtomográficas de arenitos com o intuito de assessorar os profissionais das áreas de óleo e gás na identificação desse tipo de rocha. A pesquisa utilizou a base de dados 11 Sandstones: raw, filtered and segmented data, aplicando pré-processamento e técnicas de aumento de dados para aperfeiçoar o processo de treinamento dos modelos. As arquiteturas testadas incluem DenseNet121, ResNet50, EfficientNetB0, MobileNetV2, VGG16 e InceptionV3. O desempenho foi analisado após uma validação cruzada que gerou três diferentes conjuntos de treino e teste (Fold1, Fold2 e Fold3), os quais são oriundos da mesma base de imagens, utilizando métricas como acurácia, precisão, recall e F1-score. Os resultados indicam que a ResNet50 apresentou o melhor desempenho geral, com maior estabilidade e menor desvio padrão entre os conjuntos de dados, cerca de 3,5% de média de desvio padrão, enquanto a MobileNetV2 demonstrou maior instabilidade: 13,2%. A análise reforça a importância da escolha adequada da arquitetura e da segmentação estratégica dos conjuntos de dados para garantir um desempenho confiável na classificação de arenitos.

ABSTRACT. Induction motors (IMs) are widely used in several industrial sectors, and like any other equipment, they are susceptible to defects, especially in their stator windings. Although electrical signals are widely explored in the literature, advances in research on extracting features are still needed to develop approaches to help in fault identification and if they are incipient or already advanced. In this context, this paper presents an alternative methodology to extract features using Conservative Power Theory (CPT) from signals from an IM, including identifying the different severities of stator inter-turn short circuits and their severity evolution. It involves current and voltage signals collected from the three phases of IM and features extracted using CPT, which are subsequently selected with the Sequential Forward Selector (SFS) to highlight the most relevant ones, resulting in improvements in the fault diagnosis process and promoting final accuracies up to 93.94%.

ABSTRACT. In objective audiometry, electroencephalogram (EEG) signals are recorded to evaluate the human auditory system’s integrity by detecting auditory evoked potentials (AEPs). The detection of these potentials is performed using statistical tests referred to as objective response detectors (ORDs). However, the low signal-to-noise ratio (SNR) of EEG signals creates barriers to the detection of these potentials, resulting in a low detection rate. In the present work, we applied genetic programming (GP) to automatically generate new ORDs by mathematically combining the best existing detectors. The results show that the GP-generated detectors have increased the AEPs detection rate by 13,91%.

ABSTRACT. Em 2023, ocorreu um blecaute no Sistema Interligado Nacional (SIN), resultando na interrupção do fornecimento de aproximadamente 23.368 MW de carga. Apesar da exigência de que os agentes de operação forneçam ao Operador Nacional do Sistema Elétrico (ONS) modelos matemáticos validados para seus componentes, o relatório de análise da perturbação concluiu que a divergência entre os modelos e o desempenho real de determinadas usinas foi uma das principais causas do evento. Motivado por essa constatação, este trabalho propõe a aplicação de uma rotina de otimização para a identificação de parâmetros de reguladores automáticos de tensão (RAT) de geradores síncronos. A otimização utilizou um algoritmo meta-heurístico com o objetivo de minimizar a raiz do erro quadrático médio (RMSE) entre a curva oriunda dos testes de comissionamento, e a curva simulada computacionalmente. As constantes de tempo e os ganhos do regulador foram utilizados como variáveis de decisão. A otimização foi implementada integrando uma rotina programada em Python com o programa computacional Anatem. Foram realizados 20 testes, atingindo um RMSE médio de 0,00061186, com dispersão igual ou inferior à 20% para as variáveis de decisão.

ABSTRACT. Os avanços tecnológicos e a redução nos preços de equipamentos têm impulsionado a integração de sistemas de geração distribuída (GD) em redes elétricas, criando oportunidades para otimizar e controlar a energia injetada na rede de distribuição de forma mais eficiente. Este trabalho avalia os impactos do controle volt-var proveniente de geração fotovoltaica em um contexto multiobjetivo, no qual o despacho de outras fontes é otimizado para minimizar as perdas de potência ativa e o número de barras trifásicas com desequilíbrio superior a 2%. Foram implementados diferentes cenários, com ou sem atuação dos dispositivos de controle, utilizando Python integrado ao software OpenDSS, que permite simulações realistas dos componentes do sistema de distribuição. Para resolver o problema de otimização proposto, foi empregado o algoritmo NSGA-II (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II), aplicado ao sistema teste IEEE de 34 barras. Os resultados obtidos mostram que a integração de fontes intermitentes, em conjunto com fontes despacháveis, pode melhorar a eficiência operativa ao reduzir perdas e desequilíbrios de tensão. Entretanto, observa-se que o controle volt-var, dependendo do contexto, pode não oferecer ganhos significativos em relação aos objetivos analisados. Essas conclusões destacam a importância de avaliar cuidadosamente o impacto do controle volt-var em sistemas com múltiplas fontes de geração, visando atender a metas específicas de desempenho operacional.

ABSTRACT. Este artigo propõe uma metodologia eficiente para calcular campos elétricos superficiais em cabos condutores de linhas de transmissão aéreas trifásicas. Utilizando o Método dos Elementos Finitos e o malhador gratuito GMSH, a abordagem apresenta reduzido custo computacional e elevada precisão nos resultados obtidos. Uma modelagem numérica eficiente dos campos elétricos superficiais é fundamental para a análise de geometrias de feixes de condutores não convencionais, ou seja, que não são baseados na distribuição simétrica dos cabos em cada fase. Uma LT real de uma concessionária de energia brasileira tem os campos elétricos superficiais e ao nível do solo modelados numericamente de maneira eficiente e com elevada precisão a partir da metodologia proposta neste estudo. A eficácia do método é validada pela comparação entre os resultados numéricos obtidos e as soluções analíticas disponíveis na literatura.

ABSTRACT. Aiming to monitor the impacts on the operation and control of the Power System (PS) due to new technologies in Distributed Generation (DG) and electromobility, modeling Low Voltage Distribution Networks (LVDNs) using the Geographic Database of the Distributor (GDD) presents computational challenges due to the large amount of data provided, making manual modeling difficult. In this context, the automation of LVDN modeling is proposed using open-source code, such as Python and OpenDSS. Furthermore, the proposed methodology automatically validates the integrity of the networks through routines for voltage, current, and energy consumption, including power losses. The tests of the proposed tool include the modeling and validation of 91 out of 96 electrical network samples from the Amazonas Energia utility in the city of Manaus, due to cadastral issues in the GDD. The results obtained demonstrate a fast modeling process and rejection rates of LVDNs of 15.625% for voltage tests, 12.5% for current, and 14.5% for energy consumption.

ABSTRACT. As evoluções do setor de energia em termos de diversificação da matriz energética e tecnologias de transmissão trazem novos desafios para manter a resiliência e confiabilidade dos esquemas de proteção e controle, em que esses se tornam cada vez mais dependentes dos meios e tecnologias de comunicação. A norma IEC 61850, com sua premissa de digitalização do setor elétrico, propõe o uso de diferentes protocolos para comunicação intra e entre subestações, em destaque os protocolos GOOSE para comunicação a princípio dentro da subestação e sua versão roteável chamada R-GOOSE, criada para envio de sinais entre pontos remotos do sistema. O presente trabalho tem como objetivo avaliar o impacto do roteamento na latência das mensagens de missão crítica R-GOOSE, através da análise do desempenho de um esquema de proteção de Transferência de Disparo Direto (TDD) ao se utilizar cada um desses protocolos.

ABSTRACT. This paper presents the development and preliminary validation of a modular experimental test bench for predictive monitoring of insulation in medium-voltage motors used in offshore platforms. The approach combines physical infrastructure and computational modeling, integrating a 4.16 kV panel, surge suppression devices, and high-sensitivity sensors with a simulation environment in ATPDraw. The numerical model reproduces critical phenomena, including overvoltage transients, scenario comparisons with and without capacitors, and the progression of dielectric failures. The challenges encountered in the installation of marine cables, panel mounting, and execution of cable terminations highlight the need for strict compliance with international standards and the importance of multidisciplinary collaboration. Preliminary results indicate that the proposed methodology enhances protection strategies, optimizes motor lifespan, and reduces operational costs, establishing a solid foundation for future research in predictive maintenance of medium-voltage systems.

ABSTRACT. Este artigo apresenta uma avaliação abrangente da exatidão dos terrômetros de alta frequência (HF) na medição da resistência de aterramento de pé de torre em estruturas de linhas de transmissão, combinando resultados de simulação e experimentação. Os resultados demonstram que os terrômetros de HF estimam com precisão a impedância harmônica de aterramento (R_25kHz) em sua frequência de operação, tipicamente 25 kHz, para uma ampla faixa de resistividades do solo e comprimentos de vão típicos. Para as geometrias de torres analisadas, as simulações indicam medições precisas para vãos adjacentes de aproximadamente 300 m e 400 m, correspondentes a configurações com um e dois cabos para-raios, respectivamente. Erros aceitáveis, inferiores a 10%, são observados para vãos superiores a 200 m e 300 m nas mesmas condições. Embora o valor medido de R_25kHz não represente diretamente a resistência em frequência industrial, ele fornece uma medida significativa da impedância do sistema de aterramento, permitindo o monitoramento das condições e a avaliação de impactos sazonais ou relacionados a eventos, como danos após desligamentos. Além disso, a resistência em frequência industrial pode ser estimada por meio de um processo de inversão utilizando um modelo eletromagnético e a geometria dos eletrodos de aterramento. De modo geral, os resultados sugerem que os terrômetros de HF, quando corretamente aplicados com o método de queda de potencial, oferecem uma abordagem confiável para avaliar a resposta de aterramento de estruturas de linhas de transmissão de alta tensão na maioria dos cenários práticos.

ABSTRACT. The article discusses the use of edge computing to estimate harmonic phasors in transmission lines, employing the Fourier Transform for signal analysis. In this approach, processing occurs locally, reducing latency and improving response to network anomalies. Traditionally, this estimation is performed in data centers, but edge computing enhances efficiency by minimizing data transmission. The main benefits include reduced response time, optimized bandwidth usage, and increased system reliability.

ABSTRACT. Este trabalho aborda a evolução da tarifação da energia elétrica no Brasil e a viabilidade econômica da Geração Distribuída (GD) diante das mudanças regulatórias, especialmente após a promulgação da Lei nº 14.300/2022 (Marco legal da GD). Inicialmente, o estudo contextualiza o aumento das tarifas e a importância da GD como alternativa para redução de custos. Em seguida são detalhados os modelos de compensação de energia e os impactos das novas regras sobre diferentes perfis de consumidores. Por fim, é apresentada um estudo avaliação da viabilidade econômica de três usinas fotovoltaicas, em diferentes contextos e enquadramentos regulatórios, utilizando métodos como Valor Presente Líquido (VPL), payback e Taxa Interna de Retorno (TIR), evidenciando os desafios impostos pelas novas tarifas e tributos.

ABSTRACT. This paper explores the optimization of wind turbine positioning using the Dragonfly Algorithm (DA). The goal is to maximize energy capture and reduce costs by considering different wind directions and wake effects. The results show that the DA is effective in improving wind farm layouts compared to traditional methods, leading to increased efficiency in energy generation. This approach offers a promising solution for enhancing the performance of wind farms and reducing operational costs.

ABSTRACT. The study proposes the metaheuristic algorithm Spotted Hyena Optimizer (SHO) for optimizing the location of turbines in a wind farm of a predetermined size. The objective is to analyze the impact of the number and placement of wind turbines on the amount of power extracted and the total cost of the investment, with a focus on reducing the objective function associated with the problem. The model simulates the park in the form of a 10x10 matrix, with 8 incident wind directions and considering the “wake effect”, a phenomenon that reduces the wind speed between two subsequent generators. The optimization results indicate that the optimum number of turbines in a 2000 m² park is 25 to 35, for the case of all simultaneous incident wind directions.

ABSTRACT. A segurança do trabalho com risco de arco elétrico é um desafio para as distribuidoras de energia elétrica. A falta de regulamentação específica no Brasil exige a adoção de boas práticas internacionais. Essas reflexões iniciais remetem ao problema de pesquisa: Como integrar a melhoria contínua à segurança do trabalho com risco de arco elétrico nas distribuidoras brasileiras de energia elétrica? O objetivo é desenvolver um caminho estruturado dentro do ciclo PDCA (Plan, Do, Check, Act) para aprimorar a gestão desse risco. A revisão sistemática da literatura identificou ferramentas para cada etapa do ciclo: Modelo Cynefin (Plan), análise de normativas e benchmarking (Do), matriz SWOT (Check) e matriz de risco (Act). O diferencial da pesquisa está na integração de práticas de qualidade e segurança, visando promover a melhoria contínua e a tomada de decisões estratégicas. Como próximo passo, a metodologia desenvolvida dentro do Ciclo PDCA será aplicada ao contexto de uma distribuidora de energia em um projeto de P,D&I.

ABSTRACT. This study investigates machine learning (ML) methods for fault classification in transmission lines integrated with inverter-based resources (IBRs), with a specific focus on current transformer (CT) saturation effects, signal noise, and feature extraction. The modeled system includes a Type-III Wind Turbine Generator (WTG) connected to the CIGRE North American high-voltage transmission network, simulated in PSCAD. Two fault datasets are generated: one examining CT saturation effects and another extending the analysis to currents without saturation. Six ML models—Decision Trees, Random Forests, Extreme Trees Classifiers, Support Vector Machines, K-Nearest Neighbors, and Artificial Neural Networks—are trained and tested on these datasets. Among these, the Extreme Trees Classifier (ETC) demonstrates the highest accuracy and resilience, consistently maintaining over 98% accuracy across various feature configurations, even with saturated currents. The findings also underscore the value of the second derivative of consecutive measurements of currents as part of comprehensive feature selection and highlight its ability to be used when facing studies of ML methods for fault classification in Transmission Lines.

ABSTRACT. A avaliação da confiabilidade composta (geração e transmissão) se apresenta como uma abordagem importante na identificação de riscos e vulnerabilidades de sistemas elétricos em um ambiente de incertezas. Neste contexto, métodos tradicionais baseados em simulação Monte Carlo (SMC) podem demandar elevado esforço computacional, especialmente na análise do impacto das falhas nos índices de confiabilidade através de algoritmos de fluxo de potência ótimo (FPO). Para mitigar esse problema, diversas estratégias têm sido estudadas, incluindo a aplicação de técnicas de aprendizado de máquina (AM). Entretanto, alguns desafios permanecem, principalmente quando as falhas estão associadas à inflexibilidade da transmissão, cuja identificação de padrões é mais complexa. Essa questão é discutida por meio de um estudo que avalia o desempenho de duas técnicas de AM combinadas a SMC não-sequencial: regressão logística e rede neural perceptron multicamadas. Os resultados são amplamente discutidos através de métricas de performance, utilizando dois sistemas teste padrões.

ABSTRACT. This work analyzes the impact of different loss functions (MAE, MSE, and Huber Loss) on the performance of LSTM neural networks for recursive multi-step prediction in submerged centrifugal oil pumping systems. Using experimental data collected in the laboratory, several network architectures and training configurations were evaluated. The results indicate that, although models trained with MAE present better performance in direct predictions, they are more susceptible to the hallucination phenomenon during long-term recursive predictions. In contrast, models trained with MSE and Huber Loss demonstrate greater stability and reliability in recursive predictions, even with a small degradation in the performance of direct predictions. The study shows that good training and validation metrics do not guarantee stable recursive predictions, highlighting the importance of choosing the appropriate loss function for industrial applications that require reliable predictions over extended time horizons.

ABSTRACT. Energy fraud in electricity consumption, particularly non-technical losses caused by electricity theft, presents significant financial and operational challenges for utility companies. This study compares various classification and anomaly detection methods applied to the real-world electricity consumption dataset from State Grid Corporation of China (SGCC) for electricity theft detection (ETD). The investigation focuses on handling missing values using Linear Interpolation, also addresses class imbalance with Synthetic Minority Over-sampling Technique. Classification methods, including Random Forest and Light Gradient Boost, are compared to anomaly detection methods One-Class SVM, Isolation Forest and AutoEncoders. Performance evaluation uses metrics like Recall and F1-Score. Preliminary results from the comparison between the two approaches favor classification with class balancing; however, this represents a non-realistic scenario for the energy distribution company. Currently, we are evaluating strategies to improve the performance of anomaly detection methods (i.e., one-class classification), as these can be applied in more realistic scenarios.

ABSTRACT. This paper presents the ANN (Artificial Neural Networks) approach to estimating total real and reactive power losses in electrical power systems. Two networks were presented: the MLP (multilayer perceptron) and the RBF (radial basis function) networks. The key advantage of our methodology is the speed of obtaining power loss values across the system. ANN models are particularly beneficial as they capture the nonlinear characteristics of the system, eliminating the need for iterative procedures. The applicability and effectiveness of the proposed methodology have been investigated on IEEE test systems (14 buses) and compared with the continuation power flow method, which calculates power losses based on conventional numerical techniques. The results show that the ANN approach performed well, achieving a mean squared error (MSE) in training below the specified threshold. The network successfully estimated 98.5% of the total power loss values within the expected range, with residuals around 10⁻⁴ and an accuracy of approximately 98%. The RBF (radial basis function) network demonstrated superior performance compared to the MLP (multilayer perceptron) network.

ABSTRACT. Sistemas de armazenamento de energia em baterias são amplamente utilizados com fontes renováveis, mas enfrentam desafios que reduzem a vida útil e a eficiência energética. Este trabalho analisa os impactos da operação em corrente pulsada em sistemas de armazenamento em baterias com conversor integrado, uma estratégia que reduz o estresse eletroquímico, melhora a eficiência do carregamento e minimiza o aumento da resistência interna das baterias. A metodologia adotada utiliza um conversor meia-ponte, que garante uma operação segura e eficaz. Simulações realizadas no PLECS validam a abordagem, demonstrando que a corrente pulsada não afeta significativamente a potência entregue à rede nem a potência absorvida pelo sistema.

ABSTRACT. O crescente fluxo de energia e o aumento das tarifas, especialmente para consumidores industriais (Grupo A), intensificam a relevância dos Sistemas de Armazenamento de Energia com Baterias (BESS). Esses sistemas armazenam energia em horários de menor demanda e a liberam nos picos, reduzindo custos e otimizando o consumo. Este estudo avalia a viabilidade financeira do BESS para estratégias de Peak Shaving e redução da demanda contratada em um cliente industrial de Cruz das Almas, Bahia, utilizando a BDGD, simulações no OpenDSS e automações em Python. Os resultados indicam um payback de quatro anos para aquisição à vista, com potencial de redução da demanda contratada em até 8,6% e economia anual de 4,68% nos custos com energia elétrica, antecipando o retorno financeiro. Embora o investimento inicial ainda seja uma barreira para consumidores de menor porte, os resultados comprovam a viabilidade econômica do BESS em aplicações industriais, promovendo eficiência e sustentabilidade na rede elétrica.

ABSTRACT. This work investigates the use of batteries with integrated converters for active state-of-charge balancing in a battery energy storage system (BESS). Battery modeling with integrated converters is performed, followed by the design of a control system to ensure proper operation. Two balancing techniques are proposed: proportional control and proportional-integral control. Computational simulations validate the system's operation, demonstrating that both controllers maintain a constant DC bus voltage and perform state-of-charge balancing, with the PI controller completely eliminating steady-state error.

ABSTRACT. A transição para veículos elétricos é uma solução promissora para mitigar os impactos ambientais do setor de transportes. No entanto, as baterias de íon-lítio, amplamente utilizadas, ainda enfrentam desafios como o tempo de recarga e a disponibilidade limitada de matéria-prima. Nesse contexto, as baterias de íon-sódio emergem como uma alternativa viável, devido à sua abundância, menor custo e previsibilidade de estimar o estado de carga. Este estudo investiga o desempenho das baterias de íon-sódio por meio de testes experimentais que avaliam a tensão, resistência interna e estado de carga em diferentes condições operacionais. Os resultados indicam que essas baterias apresentam um comportamento linear durante ciclos de carga e descarga, além de demonstrar potencial para aplicações em sistemas de armazenamento de energia e veículos elétricos.

ABSTRACT. Este trabalho aborda o dimensionamento de um Sistema Híbrido de Armazenamento de Energia, desenvolvido para o projeto de retrofit de um caminhão diesel-elétrico de mineração. São apresentados o sistema original e as propostas de modificação, com foco na melhoria do desempenho e da eficiência energética. Por fim, é realizada a simulação do perfil de potência de um caminhão real, utilizando o sistema híbrido projetado.

ABSTRACT. A identificação da alimentação da máquina por tensões desequilibradas é essencial para assegurar a confiabilidade e a longevidade dessa máquina. A variação nos módulos e/ou ângulos de fases das tensões pode reduzir o rendimento, aumentar o aquecimento dos enrolamentos e intensificar a vibração do motor. A detecção rápida dessa falha permite a adoção de ações corretivas antes que o problema evolua para danos mais graves, minimizando riscos e otimizando a eficiência operacional. Nesse contexto, um sistema de monitoramento contínuo e automatizado das tensões é essencial para garantir uma operação segura e econômica na manutenção industrial. Esse trabalho apresenta e valida de forma experimental uma nova metodologia para o diagnóstico online do desiquilíbrio das tensões de alimentação de motores de indução. Utilizando um protótipo baseado no ESP32 e sensores de baixo custo, é possível obter sinais de tensão e extrair atributos relevantes e robustos para caracterizar essa falha de forma eficiente. Os resultados demostraram a viabilidade prática da aplicação da técnica desenvolvida como ferramenta de monitoramento on-line da condição desiquilíbrio de tensão auxiliando, assim, o setor de manutenção.

ABSTRACT. Mathematical models are essential in science, enabling the representation and understanding of experimental systems. To facilitate their derivation, a new functionality was developed for PYDAQ (Martins, 2023), a Python library focused on empirical data acquisition. Initially designed for this purpose, the tool has evolved with new features and remains under development. Its intuitive interface supports research in electrical engineering, allowing users with little programming experience to collect high-quality data using commercially available acquisition boards. The new functionality integrates SysIdentPy into PYDAQ, enabling the identification of mathematical models based on the NARMAX representation in Python. SysIdentPy estimates parameters and structures from input and output data, in addition to validating the obtained model, demonstrating its effectiveness in representing the relationship between signals (Lacerda Junior et al., 2020). Combined, PYDAQ and SysIdentPy offer an efficient solution for real-time model identification, optimizing the analysis of dynamic systems. To validate the new functionality, a representative model of the 2208 Datapool® Servomechanism Didactic Module (Datapool, 2025) was obtained.

ABSTRACT. A iluminação pública evoluiu de lâmpadas incandescentes para fluorescentes, vapor de sódio e, atualmente, LEDs, que são mais eficientes, duráveis e permitem a aplicação de novas técnicas. Com a Internet das Coisas, esses sistemas possibilitam controle e monitoramento remoto. Este estudo propõe um dispositivo de telegestão para iluminação pública, calibrando sensores de baixo custo para aumentar a precisão das medições elétricas. Por meio de aproximação polinomial, a calibração corrige a não linearidade das leituras, comparando-as com medições de referência obtidas por um osciloscópio. O sistema se comunica via rede sem fio com uma plataforma centralizada, permitindo monitoramento remoto e manutenção preditiva. Os resultados demonstram que a calibração reduz os erros relativos para no máximo 2,00% na corrente eficaz, 0,89% na tensão eficaz, 4,65% na potência ativa e 1,01% no fator de potência, viabilizando o uso de sensores de baixo custo com alta precisão. A solução proposta é acessível e escalável para aplicações de medição de grandezas elétricas.

ABSTRACT. A transição para a mobilidade elétrica é crucial para a sustentabilidade global, impulsionada por políticas ambientais e o Acordo de Paris. A eletrificação de veículos, incluindo frotas de carga, reduz a dependência de combustíveis fósseis e as emissões de gases de efeito estufa. Na mineração, caminhões fora de estrada movidos a diesel contribuem significativamente para as emissões de CO2. Este estudo propõe o uso do conversor FSBB, controlado por um sistema proporcional-integral com linearização por realimentação, para gerenciar o carregamento de baterias em caminhões submetidos a retrofitting. Validado via simulação e experimentação no modelo Komatsu 730E, o sistema demonstrou robustez e eficiência, destacando-se como uma solução viável para a eletrificação de frotas pesadas e redução de emissões.

ABSTRACT. Este trabalho apresenta uma proposta de uma metodologia de controle ótimo baseado na solução do problema linear quadrático para inversores de frequência monofásicos em D-Q. O modelo do inversor de frequência foi obtido através de um espaço de estados contendo os parâmetros e as dinâmicas de um filtro LC em sua saída e convertido posteriormente ao espaço D-Q através das transformadas de Park e Clarke. A estratégia de controle foi desenvolvida de forma a zerar o erro em relação a uma referência para que controle-se a tensão ou corrente no sistema e obtenha a potência desejada. Para o desenvolvimento do controlador, expandiu-se os polos do sistema para obter as características desejadas de erro e resolveu-se o problema Linear Quadratic Regulator para obter os ganhos K de controle para a realização da implementação. Os primeiros resultados foram obtidos através de simulações numéricas no Matlab para estudar as características do controlador, então realizou-se uma simulação através do Simulink para obter resultados do controlador aplicado a diferentes tipos de sistema e observar a robustez e o desempenho para variação de parâmetros.

ABSTRACT. Este trabalho trata o problema de controle robusto por aproximação de modelo baseado em realimentação de saída para sistemas lineares com parâmetros variantes a tempo discreto. A condição de síntese proposta é descrita por meio de desigualdades matriciais bilineares, considerando função de Lyapunov dependente de parâmetros e variáveis de folga. Para obter um problema baseado em desigualdades matriciais lineares, é necessário determinar a priori parte das variáveis de folga. Como alternativa, propõe-se o uso de algoritmos de otimização evolucionária para determinação dessas variáveis de ajuste. Ao final, um experimento numérico demonstra o desempenho da nova condição.

ABSTRACT. Este estudo investiga a precisão de vários modelos dinâmicos para estimar a trajetória de aeronaves em manobra, utilizando o conjunto de dados TrajAir. Comparamos o Constant Velocity Model, White Noise Jerk Model, Wiener-Sequence Acceleration Model, Singer Model e Mean Adaptive Acceleration Model. O Filtro de Kalman é aplicado para refinar essas estimativas, e a métrica Erro Quadrático Médio (RMSE) é usada para avaliar a precisão. Análise estatística, incluindo ANOVA e teste de Tukey, é conduzida para determinar diferenças significativas entre os modelos. Os resultados visam aprimorar os sistemas de controle de tráfego aéreo, navegação e defesa do espaço aéreo, especialmente em ambientes de alta manobra.

ABSTRACT. Os sistemas em chip (SoCs, Systems-on-Chip) comerciais enfrentam desafios quando aplicados em ambientes hostis, como o ambiente espacial, o qual se caracteriza pela presença de radiação proveniente de diversas fontes. Assim, estratégias de tolerância a falhas baseadas em redundância são comumente utilizadas com o objetivo de mitigar os efeitos da radiação em sistemas de processamento. Neste artigo é apresentada uma versão básica da técnica de Redundância Modular Dupla Baseada em Paridade (PDMR), a qual visa a mitigação de falhas na transmissão de dados em interfaces de comunicação de SoCs que integram processador hardcore e área reconfigurável. A PDMR foi comparada com a técnica de Redundância Modular Tripla (TMR, Triple Modular Redundancy) em termos de quantidade de portas lógicas e entradas de porta necessárias para implementação da lógica responsável por mascarar/corrigir falhas. Por meio de simulação em Python, foi realizada uma análise da capacidade de correção de ambas as técnicas. Os resultados mostram que, a depender da quantidade de bits transmitidos, bem como da quantidade de bits de paridade adicionados ao dado original, há uma redução na utilização de recursos da PDMR em relação à TMR. Além disso, para taxas de erro pequenas, a capacidade de correção da PDMR se equipara com a da TMR.

ABSTRACT. The least squares method is widely used for its conceptual simplicity and ease of implementation, making it an essential tool for energy reconstruction in high-energy particle collisions. With the LHC upgrade to the high-luminosity phase, the free-running format of input data and the signal pile-up effect make processing more challenging. In this context, this work investigates and compares the performance of the least squares method with and without constraints, using data generated by a hadronic calorimeter simulator. The results show that the LS method outperformed the CLS method, although the accuracy of the latter can be improved by applying a shift in the distribution.

ABSTRACT. This work presents the implementation and experimental validation of robust H_2 and H_8 controllers applied to an active suspension system manufactured by Quanser. Unlike traditional synthesis conditions, the method adopted in this study is based on the extension of quadratic Lyapunov stability, enabling the formulation of less conservative conditions for the synthesis of robust controllers. The control problem considers parametric variations in the stiffness of the suspension and tire, modeled as a convex polytope. The controllers synthesis is performed through the iterative solution of linear matrix inequalities (LMIs), ensuring performance and robustness for different operating conditions of the system. The practical implementation validates the proposed methods and reinforces their applicability in mechanical systems subject to structural uncertainties.

ABSTRACT. The constant evolution of industrial automation demands faster and more efficient production processes. In foundry operations, quality inspection is traditionally performed visually, which increases risks and production costs while reducing efficiency. This study aims to employ computer vision and deep learning techniques to develop a classification system for defect detection in impellers. Defect labels were annotated in the used dataset, segregating defect images into multiple classes. Two deep learning models were used: MobileNet and ConvNet. The selection of image contours was performed using different thresholds in Canny edge detection. Additionally, contour features were extracted using entropy calculation and incorporated into the original dataset. Classification results showed accuracy rates exceeding 90%. It was also observed that adding information to the images positively impacted the classification of different defects. This study demonstrates the potential of computer vision and deep learning techniques for improving automated quality inspection in industrial processes.

ABSTRACT. This paper presents the application of a methodology for nonlinear model predictive control within the context of evolving fuzzy modeling. Evolving fuzzy modeling aims to identify models capable of acquiring process knowledge in the form of IF-THEN fuzzy rules, while also updating their structure and parameters. The nonlinear predictive control technique employed was the Practical Nonlinear Model Predictive Control, which computes the control signal based on an approximation of the nonlinear prediction model of the process to be controlled. This model was obtained using an evolving version of the Gustafson-Kessel fuzzy clustering technique combined with a recursive least squares algorithm. To validate the approach, the methodology was applied to the control of a solar thermal concentration system model.

ABSTRACT. Neste estudo, propõe-se a aplicação da meta-heurística Symbiotic Organism Search (SOS) para a identificação da condição de falta que gera Variações de Tensão de Curta Duração (VTCDs) em uma parte do sistema de distribuição de energia elétrica. Os curtos-circuitos são os principais responsáveis por VTCDs, podendo causar afundamentos ou elevações de tensão em determinados grupos de consumidores, o que pode resultar em prejuízos significativos, como a interrupção de equipamentos e processos industriais. Devido à sua natureza imprevisível e inevitável, esses eventos geram preocupação para consumidores com cargas sensíveis às variações de tensão e representam um desafio adicional para as concessionárias de energia, que precisam identificar e mitigar suas ocorrências. A condição de falta é caracterizada pelos seguintes parâmetros: tipo de falta, impedância de falta, localização da falta e tempo de falta. Neste contexto, a meta-heurística SOS foi adaptada para a resolução desse problema, uma vez que permite a consideração simultânea de variáveis contínuas e discretas. Os resultados obtidos na rede de teste de 33 barras demonstram a eficiência da abordagem proposta, assim como sua aplicabilidade na solução de outros problemas de otimização na operação de sistemas elétricos.

ABSTRACT. Este trabalho propõe um novo índice de sensibilidade, fundamentado no Energy Index of Reliability, para solucionar o problema de Unit Commitment térmico. A abordagem proposta busca determinar, em um horizonte de planejamento diário, as unidades geradoras a serem acionadas para o Despacho Econômico (DE), de forma a atender à demanda e à reserva, respeitando as restrições técnicas e operacionais do sistema. O problema de otimização é formulado como uma Programação Não Linear Inteira Mista, caracterizada por uma região de solução não convexa, o que impõe desafios computacionais à sua resolução. A metodologia adotada consiste em uma abordagem em dois estágios: inicialmente, uma heurística construtiva estabelece a ordem de acionamento das unidades com base em uma lista de prioridade definida segundo critérios operacionais, econômicos e de confiabilidade; em seguida, o DE é resolvido por meio do Método de Pontos Interiores. Os resultados das simulações indicam que o índice proposto impacta diretamente o perfil operacional do sistema, promovendo melhorias como a redução de custos e o aumento da confiabilidade, o que reforça sua importância para o processo de otimização.

ABSTRACT. O gerenciamento de microrredes exige estratégias avançadas de controle que conciliem a operação econômica e a segurança do fornecimento. Neste contexto, este artigo propõe uma estratégia de controle distribuído para a gestão de microrredes, permitindo a coordenação eficiente dos recursos energéticos distribuídos sem depender de uma unidade centralizada, o que melhora a escalabilidade e a resiliência do sistema. A formulação original do problema é dividida em subproblemas que podem ser otimizados localmente. Para isso, o método de direção alternada de multiplicadores (ADMM) é empregado, possibilitando que cada subproblema troque uma quantidade mínima de informações com seus vizinhos e otimize sua operação de forma distribuída. A metodologia foi validada em uma microrrede composta por um sistema de armazenamento de energia, um grupo motor gerador, um sistema fotovoltaico e cargas controláveis. Os resultados dos casos de estudo demonstram que a estratégia de controle distribuído permite uma operação mais econômica e eficiente da microrrede, adaptando-se às variações tarifárias e aos custos do gerador, otimizando o uso do armazenamento e reduzindo a dependência da rede elétrica.

ABSTRACT. This work aims to implement and test in real situations an optimization of the sizing of Battery Energy Storage Systems (BESS) seeking the greatest savings in energy costs associated with the shortest payback in behind-the-meter applications for large consumers in the sanitation sector, through the use of lower-cost energy, either from the distribution network outside peak hours or distributed generation from renewable sources. This optimization also aims to improve the reliability of the installation with a backup energy source of better quality, thus ensuring better service to the population. The results indicate that BESS is a promising technology for installations with high energy consumption, especially in the sanitation sector, with the potential to provide financial cost reduction, significant operational gains and greater reliability in the provision of services. The results show that the use of BESS in conjunction with distributed generation enhances financial returns and greater system reliability.

ABSTRACT. Este trabalho compara três métodos de MPPT para sistemas fotovoltaicos: GA-FOCV-1D, GA-FOCV-2D e P&O. Simulações com diferentes temperaturas e irradiâncias mostraram que o GA-FOCV-1D é eficiente próximo à temperatura de referência, mas apresenta erros em regime permanente em condições extremas. O GA-FOCV-2D garante alta eficiência em diferentes ambientes, mas requer mais memória. O método P&O mantém boa eficiência, porém com maior tempo de resposta e oscilações. Este estudo auxilia na escolha de técnicas de MPPT adequadas a diferentes condições operacionais e restrições de implementação.

ABSTRACT. Energy consumption caused by globalization and population growth has led society to look for renewable energy sources, with an emphasis on distributed generation. The emergence of distributed solar generation systems is a way of diversifying the energy matrix of the national interconnected system, bringing generation points closer to loads. Due to the growth in distributed generation connections, there is a need to analyze the impact of disturbances generated by the connections on the distribution network. The regulatory model stipulates that the connection of distributed systems must not compromise the quality of the electricity supply to consumers, nor the level of performance of the distribution network. Therefore, the aim of this work is to analyze the real distribution system of the city of Barreiras-BA using the ANAREDE program, in which the disturbances caused by the insertion of distributed generation into distribution systems under high load, close to the bus, are identified.

ABSTRACT. This study investigates the response of out-of-step protection (ANSI 78) in synchronous generators connected to transmission lines (TL) compensated by FACTS devices, specifically a Static Var Compensator (SVC). The IEEE 9-Bus system was modeled in PSCAD, and an alternative method based on the derivative of active and reactive power was implemented in MATLAB to detect loss of synchronism. The results indicate that the dPxdQ method is effective but experiences a delay in actuation when an SVC is present. This occurs because the SVC modifies the system dynamics, altering the oscillations of active and reactive power, which can hinder instability detection. Comparisons with traditional methods (ANSI 78) demonstrate that dPxdQ is a viable and easy-to implement approach, relying only on local generator variables.

ABSTRACT. Tensões e correntes induzidas em linhas de distribuição por descargas atmosféricas indiretas podem causar danos aos dispositivos presentes na redes, tais como, cadeia de isoladores, transformadores, sistema de proteção, dentre outros. Além disso, os surtos de tensão e de corrente gerado pelas descargas indiretas podem acarretar numa interrupção temporária do fornecimento de energia elétrica, como também, comprometer a qualidade da energia elétrica suprida às cargas, o que compromete o funcionamento adequado das mesmas. Neste contexto, o presente trabalho tem por objetivo investigar o campo eletromagnético que ilumina uma linha de distribuição em função da distância da incidência da descarga indireta em relação à linha de distribuição, do comprimento do canal de descarga e da magnitude e forma de onda da corrente de descarga.

ABSTRACT. Electricity plays a fundamental role in several sectors, with industry being one of the largest consumers of this type of energy. There are different distribution network topologies to ensure efficient supply, with overhead and underground networks being the most common. In this context, the underground network is a more suitable option compared to the overhead network. Underground installation avoids problems related to falling trees, vehicle collisions and direct lightning strikes on power lines. However, some limiting aspects were identified for the adoption of the underground network in the case study in question. The main ones are the higher costs associated with installing underground cables and the lack of flexibility in the installation process, especially in areas already established with existing overhead infrastructure. These factors made the underground network unfeasible for the specific application analysed. In the industrial context, where production systems are usually continuous and cannot be interrupted, problems in power distribution can lead to large production losses and affect the monitoring of systems essential for the safety of employees. This work carries out a comparative study between overhead and underground electricity distribution networks in an industrial environment. Analyses were carried out considering a case study of a redundant power grid to meet the energy needs of a mining plant dam. Due to the limitations of underground networks, an overhead power grid was adopted. This choice was motivated by the availability of installation sites, lower costs compared to the underground network, and the ability to perform fast and effective maintenance.

ABSTRACT. Voltage imbalance is a significant issue in power quality, potentially causing losses and negative impacts on equipment and distribution networks. This study proposes the use of batteries as a solution to minimize this phenomenon by optimally redistributing power among the system's phases. Using OpenDSS software for simulations and a genetic algorithm for optimization, it was possible to determine the best allocation and configuration of batteries within the system. The results demonstrated that the adopted strategy significantly reduced the imbalance factor, ensuring greater stability and compliance with regulatory standards

ABSTRACT. Microrredes são sistemas de baixa e média tensão que integram geradores despacháveis e não despacháveis (como fontes renováveis), baterias e outros recursos energéticos distribuídos. Esses sistemas podem operar conectados à rede ou de forma isolada. Quando operam ilhadas em corrente alternada, enfrentam desafios na regulação de frequência, que pode exceder limites máximos devido à alta penetração de renováveis ou cair abaixo do mínimo em situações de alta demanda. Para mitigar o último problema, é fundamental implementar ferramentas de corte de carga, que permitem desligar temporariamente uma parcela (corte contínuo) ou a totalidade da carga (corte discreto) em transformadores do sistema. Este trabalho apresenta duas metodologias de fluxo de potência ótimo, direcionadas aos cortes contínuo e discreto, desenvolvidas em Python e validadas em microrredes presentes na literatura.

ABSTRACT. The use of photovoltaic solar energy has grown steadily - including in Brazil over the last few years - mainly due to the increasing demand for alternative energy sources and the rise in tariffs related to this consumer good. In line with this growth, the use of software in the design of photovoltaic projects has also become widespread, as it guarantees several benefits, the main one being an increase in the efficiency of the photovoltaic system. This paper carries out a comparative analysis of the PVsyst and PV*SOL software. The study aims to observe the performance of the two computational tools in solar photovoltaic projects. A real photovoltaic plant in Alagoas was used to make the comparison more realistic. The results showed that PV*SOL performed better for the case analyzed.

ABSTRACT. This paper presents the development of a bidirectional solar tracking system to optimize photovoltaic energy capture. Using a solar geometry algorithm implemented in Python and controlled by an Arduino Uno microcontroller, the system dynamically adjusts the orientation of solar panels according to the sun's position throughout the day. Additionally, a universal configuration software was developed to enable automatic parameter adjustments for different locations and applications. The system's performance was evaluated by comparing a fixed panel with a tracked one under different environmental conditions. Preliminary results indicate a significant increase in energy efficiency with the use of tracking

ABSTRACT. With an extensive road mesh, and the great need of the industry to consume LPG or Anhydrous Ammonia, transport of such products is intense. Because of risks relevant to storage, loading and unloading of such tanks should switch to using only level meters that do not compromise the health of the operator. Thus, their development is crucial to improve the logistics of such products. Using national and international standards such as query and reporting, the equipment is designed using computational tools (CAD / CAE) to minimize possible errors in manufacturing.

ABSTRACT. Distúrbios vocais são comuns em indivíduos que utilizam a voz de forma intensa no ambiente de trabalho, impactando significativamente sua qualidade de vida. Métodos diagnósticos invasivos, embora precisos, são frequentemente associados a custos elevados e desconforto para os pacientes. Diante disso, pesquisas recentes têm explorado alternativas não invasivas para a detecção desses distúrbios, empregando técnicas como modelos neurais que usam parâmetros extraídos de sinais de voz gravados. Além disso, abordagens baseadas em aprendizado profundo têm sido investigadas para a classificação de sinais biológicos, incluindo os de fala. No entanto, a aplicação dessas técnicas em sinais de fala amostrados em baixa frequência ainda é pouco explorada na literatura. Assim, neste estudo, compararam-se os desempenhos de redes convolucionais bidimensionais baseadas em VGGNet, usando mel-espectrogramas como entrada, para a classificação de distúrbios vocais. Para tanto, considerou-se um banco de dados público composto por amostras coletadas com baixa taxa de amostragem, 8000 Hz, de quatro classes: uma saudável e três patológicas, sendo disfonias hipercinéticas, hipocinéticas e refluxo laringofaríngeo. Com base nos resultados, concluiu-se que as topologias propostas apresentaram dificuldades na classificação simultânea de múltiplos distúrbios, com acurácia inferior a 60%. Em contrapartida, a identificação individual dos distúrbios apresentou acurácias variando entre 68 e 86%. Para estudos futuros, recomenda-se aprofundar os métodos de treinamento das redes e comparar com outras arquiteturas, como redes convolucionais unidimensionais, a fim de aprimorar a precisão e a generalização dos modelos.