Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica

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Teses de Doutorado

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Dissertações de Mestrado

Data: 26/09/2023 - Horário: 09:30
Local: ---
Aluno: M�gno Otton Schneider
Orientador(a): Thiago Ribeiro de Oliveira
Co-Orientador(a): Eduardo Moreira Vicente
Título: Estudo e Projeto de Conversores de Alto Rendimento Para Interface de Uma Microrrede H�brida
Banca:
Prof. Dr. Thiago Ribeiro de Oliveira - Orientador ((UFMG))
Prof. Dr. Eduardo Moreira Vicente ((UFMG))
Prof. Dr. Gabriel Azevedo Fogli ((UFMG))
Prof. Dr. Lenin Martins Ferreira Morais (DELT (UFMG))
Prof. Dr. Waner Wodson Aparecido Gon�alves Silva (Instituto de Ci�ncias Tecnol�gicas (Universidade Federal de)
Suplente: Prof. Dr. Danilo Iglesias Brand�o (DEE (UFMG))
Resumo/abstract

Resumo

Com o crescimento das fontes de energia renov�vel e a ado��o de microrredes para gerenciamento de energia, os conversores de interface se tornaram fundamentais para conectar essas estruturas � rede el�trica. A efici�ncia desses conversores � um fator-chave para viabilizar a implementa��o de microrredes. Nesse contexto, este trabalho tem como objetivo estudar e projetar um conversor bidirecional c.a./c.c. de 10kW para a interface de uma microrrede h�brida. O projeto do conversor consiste em sintetizar uma tens�o de sa�da de 380Vcc a partir de uma fonte monof�sica de 220Vrms c.a. utilizando um conversor de dois est�gios. Para isso, foram avaliadas 384 combina��es de topologias e configura��es de transistores de pot�ncia (Si IGBTs e SiC MOSFETs), considerando tanto custo quanto efici�ncia na busca pelo projeto �timo. As perdas dos interruptores de pot�ncia foram determinadas usando o m�dulo t�rmico do PSIM, enquanto os indutores foram projetados com uma rotina no MATLAB que calcula o projeto �timo visando baixas perdas. Para aprimorar a efici�ncia do conversor, conduziu-se um estudo abrangente para avaliar o impacto da varia��o dos par�metros de projeto na curva de rendimento. Com o intuito de selecionar o conversor mais adequado, foram escolhidos candidatos a partir do limite de Pareto e realizado um estudo minucioso das perdas.

Abstract

With the growth of renewable energy sources and the adoption of microgrids for energy management, interface converters have become fundamental to connect these structures to the power grid. The efficiency of these converters is a key factor in making microgrids implementation viable. In this context, this work aims to study and design a bidirectional AC/DC converter of 10kW for the interface of a hybrid microgrid. The converter project consists of synthesizing a 380V DC output voltage from a single-phase 220V AC source using a two-stage converter. For this purpose, 384 combinations of power transistor topologies and configurations (Si IGBTs and SiC MOSFETs) were evaluated, considering both cost and efficiency in the search for the optimal design. The power switch losses were determined using the thermal module of PSIM, while the inductors were designed with a routine in MATLAB that calculates the optimal design for low losses. To improve the converter's efficiency, a study was conducted on the impact of design parameter variations on the efficiency curve. To evaluate and choose the optimal converter, Pareto Boundary candidates were selected, and a loss study was conducted.

Data: 28/09/2023 - Horário: 8:00
Local: ---
Aluno: V�tor Gabriel Reis Caitit�
Orientador(a): Ant�nio de P�dua Braga
Co-Orientador(a): Raul Fonseca Neto
Título: Classificadores de Margem Larga Baseados em Redes Neurais de Camada Oculta �nica
Banca:
Prof. Dr. Ant�nio de P�dua Braga - Orientador (DELT (UFMG))
Prof. Dr. Raul Fonseca Neto ((UFMG))
Prof. Dr. Cristiano Leite de Castro ((UFMG))
Prof. Dr. Vitor Angelo Maria Ferreira Torres (DELT (UFMG))
Resumo/abstract

Resumo

Esta disserta��o explorou a relev�ncia dos classificadores de margem larga no campo do aprendizado de m�quina. Buscou-se observar algumas caracter�sticas relevantes desses classificadores, como sua capacidade de generaliza��o, robustez a dados ruidosos, interpre- tabilidade e resist�ncia a overfitting. Foram propostos tr�s m�todos, baseados em redes neurais de uma �nica camada oculta, que buscam obter uma margem larga: RP-IMA primal, IM-RBFNN e RP-IMA dual. Esses algoritmos se baseiam no princ�pio de determinar os pesos da camada escondida da rede de forma n�o supervisionada, enquanto na camada de sa�da � empregado um algoritmo de margem incremental. Todos os modelos foram testados em bases sint�ticas e bases de benchmark e em todos os casos a metodologia de testes utilizada foi a valida��o cruzada com 10 dobras. Os resultados de medi��o de margem r�gida demonstraram que esses modelos foram capazes de obter margens significativamente maiores em compara��o com outros algoritmos, como ELM, RBFNN e ELM dual, respectivamente. Al�m disso, an�lises de acur�cia dos modelos mostraram uma correla��o positiva entre a obten��o de uma margem larga no espa�o de caracter�sticas e o desempenho de classifica��o para os modelos RP-IMA primal e IM-RBFNN. Por fim, uma estrat�gia de poda de neur�nios foi proposta para esses m�todos. Os experimentos demonstraram que a poda de neur�nios � capaz de reduzir significativamente a arquitetura da rede neural, enquanto mant�m um desempenho compar�vel. Essa abordagem permite obter modelos mais compactos e eficientes sem sacrificar a performance na classifica��o.

Abstract

This work explored the relevance of large-margin classifiers in the machine learning field. It was observed some relevant characteristics of these classifiers, such as their generalization capacity, robustness to noisy data, interpretability, and resistance to overfitting. Three methods were proposed, based on neural networks with a single hidden layer, which pursues to obtain a large margin: primal RP-IMA, IM-RBFNN, and dual RP-IMA. These algorithms are based on the principle of determining the hidden layer weights of the network in an unsupervised approach and the output layer weights using an incremental margin algorithm. All models were tested on synthetic and benchmark datasets, and the methodology used was a 10-fold-cross-validation. The 'hard' margin measurement results demonstrated that these models were able to obtain significantly higher margins compared to other algorithms such as ELM, RBFNN, and Dual ELM, respectively. Furthermore, analyses of model accuracy showed a positive correlation between obtaining a large margin in the feature space and classification performance for the primal RP-IMA and IM-RBFNN models. Finally, a neuron pruning strategy was proposed for these methods. The experiments demonstrated that the pruning scheme can significantly reduce neural network architecture while maintaining comparable performance. This approach allows them to obtain more compact and efficient models without reducing classification performance.

Data: 29/09/2023 - Horário: 08:00
Local: ---
Aluno: Rafael Lopes Almeida
Orientador(a): Frederico Gualberto Ferreira Coelho
Co-Orientador(a): Vin�cius Gon�alves Maltarollo
Título: Estima��o de Atividade e Propriedades F�sico-qu�micas de Compostos Antibacterianos Utilizando Aprendizado Profundo
Banca:
Prof. Dr. Frederico Gualberto Ferreira Coelho - Orientador (DELT (UFMG))
Prof. Dr. Vin�cius Gon�alves Maltarollo ((UFMG))
Prof. Dr. Jo�o Paulo Ataide Martins (DQ (UFMG))
Prof. Dr. Ant�nio de P�dua Braga (DELT (UFMG))
Suplente: Prof. Dr. Jadson Castro Gertrudes (DECOM (UFOP))
Resumo/abstract

Resumo

Uma das partes vitais para a manuten��o da sa�de e bem estar das pessoas � a pesquisa e desenvolvimento de novos medicamentos. A busca por compostos inovadores e o reposicionamento de compostos existentes possibilita o tratamento de doen�as e melhoram a qualidade de vida. Contudo, o desenvolvimento de novos f�rmacos � um processo demorado (levando at� 10 anos) e de custo elevado (custando at� 3 bilh�es de d�lares). Nesse contexto, uma classe de f�rmacos que exige uma demanda urgente de novos desenvolvimentos s�o os antibacterianos, devido ao grande crescimento de resist�ncia a antibi�ticos por parte das bact�rias. Infec��es por bact�rias resistentes causam maiores custos m�dicos, interna��es prolongadas e aumento da mortalidade. Ferramentas computacionais compreendem abordagens que, al�m de acelerar e diminuir os custos do processo, mitigam o avan�o de doen�as, incluindo infec��es causadas por bact�rias resistentes. Esse aux�lio computacional � empregado de modo a automatizar testes e reduzir o n�mero de compostos necess�rios nos testes pr�-cl�nicos e nas fases cl�nicas iniciais (fases de maiores �ndices de descontinua��o), focando os recursos nas amostras mais promissoras. Assim, o objetivo deste trabalho � propor modelos que utilizem aprendizado profundo, para estimar atividades antibacterianas e diversos par�metros f�sico-qu�micos de subst�ncias com o intuito de descobrir potenciais antibacterianos. Foram coletados dados da atividade biol�gica de f�rmacos em quatro bact�rias Gram-negativas (Escherichia coli, Acinetobacter baumannii, Pseudomonas aeruginosa e Salmonella typhimurium) e de tr�s propriedades f�sico-qu�micas (solubilidade em �gua, solubilidade em DMSO e lipofilicidade). Foi utilizada a arquitetura de Rede Neural de Grafos para abordar tarefas de classifica��o e regress�o. Os modelos passaram pelo processo de otimiza��o dos hiperpar�metros dos modelos. Dentre outras m�tricas de valida��o avaliadas dos modelos, os resultados alcan�ados demonstraram uma acur�cia acima de 0.70, para modelos de classifica��o, e um coeficiente de determina��o acima de 0.80, para os modelos de regress�o. Os compostos com atividade antibacteriana e propriedades f�sico-qu�micas mais promissores poder�o ser avaliados experimentalmente como potenciais antibacterianos.

Abstract

One of the essential elements for maintaining people's health and well-being is the research and development of new drugs. Pursuing innovative compounds and repositioning existing compounds enable the treatment of diseases and improve the quality of life. However, developing new drugs is time-consuming (up to 10 years) and expensive (costing up to 3 billion dollars). In this context, a class of drugs that requires an urgent demand for new developments are antibacterials due to bacteria's significant growth of resistance to antibiotics. Resistant bacterial infections cause higher medical costs, prolonged hospital stays, and increased mortality. Computational tools include approaches that, in addition to accelerating and reducing process costs, mitigate the spread of diseases, including infections caused by resistant bacteria. This computational assistance is used to automate tests and reduce the number of compounds needed in preclinical tests and the initial clinical phases (phases with higher discontinuation rates), focusing resources on the most promising samples. Thus, this study aims to propose models that employ deep learning to predict antibacterial activities and various physicochemical parameters of substances to uncover potential antibacterial agents. Biological activity data of drugs against four Gram-negative bacteria (Escherichia coli, Acinetobacter baumannii, Pseudomonas aeruginosa, and Salmonella typhimurium) were collected, along with three physicochemical properties (water solubility, DMSO solubility, and lipophilicity). Graph Neural Network architecture was employed to address classification and regression tasks. The models underwent a process of hyperparameter optimization. Among other validation metrics evaluated for the models, the results demonstrated an accuracy exceeding 0.70 for classification models and a coefficient of determination above 0.80 for regression models. Compounds with antibacterial activity and more promising physicochemical properties may be experimentally evaluated as potential antibacterials.

Data: 29/09/2023 - Horário: 13:00
Local: ---
Aluno: Renan Matheus Soares da Silva
Orientador(a): Jhonattan Cordoba Ramirez
Título: Modelamento de Cristal Fot�nico Ultracompacto Com Guia de Onda de Baixa Perda em Forma de Espiral e Serpentina
Banca:
Prof. Dr. Jhonattan Cordoba Ramirez - Orientador (DELT (UFMG))
Prof. Dr. Andrea Chiuchiarelli (DELT (UFMG))
Prof. Dr. Gilliard Nardel Malheiros Silveira (FEEC (UNICAMP))
Resumo/abstract

Resumo

O modelamento de dispositivos compostos por guia de onda com longo comprimento na rela��o entre entrada e sa�da � comumente desenvolvido no campo da fot�nica para aplica��es diversas, tendo como a principal os amplificadores �pticos param�tricos. Esta caracter�stica requer a compacta��o dos dispositivos, sendo normalmente projetada atrav�s de curvas no guia de onda. Em cristais fot�nicos, � comum ocorrer altas taxas de perda do sinal de entrada na sa�da do guia de onda devido � alta reflex�o da luz imposta pela curvatura, quando implementada. Assim, n�o � comum o desenvolvimento de guias de onda com comprimento na ordem dos cent�metros neste tipo de estrutura devido � dificuldade de implementa��o das curvaturas no processo de compacta��o do dispositivo. O objetivo deste trabalho � o projeto num�rico de um guia de onda de comprimento de aproximadamente 1 cm, baseado em cristal fot�nico bidimensional ultracompacto de baixa perda (<1%). O estudo � composto por cristal fot�nico formado por sil�cio no substrato e cavidades de ar dispostas em uma rede triangular, com propaga��o da luz no comprimento de onda igual 1550 nm. A gera��o das estruturas atrav�s do Photonic Band Gap se deu pelo m�todo Plane Wave Expansion, o comprimento de onda de corte pelo Finite-Difference Eigenmode e os c�lculos da taxa de transmiss�o pelo m�todo Finite-Difference Time-Domain. O trabalho prop�e inicialmente o c�lculo do perfil de transmiss�o de guia de onda reto e com curvatura implementada em todas as estruturas poss�veis geradas baseadas em cristal fot�nico. Com os resultados gerais, se inicia o processo de otimiza��o do dispositivo proposto implementando supercavidades que aumentam a taxa de transmiss�o m�dia das estruturas e as possibilidades de estruturas de baixa perda, al�m do estudo da dist�ncia entre guias de onda paralelos de modo a evitar perdas por acoplamento �ptico. Foi apresentado dois m�todos de compacta��o do cristal fot�nico como alternativas atrav�s da ado��o de um guia de onda em forma de espiral e serpentina. O c�lculo da espessura do guia de onda de baixa dispers�o crom�tica requisitou m�todos de redu��o da espessura do guia de onda reto e nas curvaturas da estrutura, considerando supercavidade implementada. As simula��es finais com aplica��o de todos os requisitos construtivos para as estruturas finais resultaram no melhor caso, possibilitando gerar estruturas ultracompactas com comprimento do guia de onda de aproximadamente 1 cm e de baixa perda (<1%) do sinal de entrada na sa�da. Por fim, utilizando os m�todos matem�ticos de compacta��o apresentados, foram modelados os cristais fot�nicos ultracompactos em forma de espiral e serpentina com dimens�es iguais a 210x184 (m) e 255x188 (m), respectivamente. Este trabalho contribui diretamente para novas pesquisas que envolvam aplica��es que precisam de dispositivos formados por guia de onda de comprimento longo de baixa perda implementado em cristal fot�nico, necessidade de acoplar dois dispositivos em chip utilizando guias de onda com curvatura ou aplica��es diversas, como amplificadores �pticos param�tricos, componentes utilizando multiplexa��o de comprimento de onda densa, regeneradores �pticos, comutadores �pticos e constru��o de linhas de atraso de tempo real.

Abstract

The modeling of devices composed by a waveguide with a long length in the relation between input and output is commonly developed in the field of photonics for several applications, having as main the parametric optical amplifiers. This characteristic requires compaction of the devices, being normally projected through curvatures in the waveguide. In photonic crystals, it is common to experience high rates of loss of the input signal at the output of the waveguide due to the high reflection of light imposed by the curvature, when implemented. Thus, it is not common to develop waveguides with lengths in the order of centimeters in this type of structure due to the difficulty of implementing curvatures in the device compaction process. The objective of this work is the numerical design of a waveguide with a length of approximately 1 cm, based on an ultra-compact two-dimensional photonic crystal low-loss (<1%). The study consists of a photonic crystal formed by silicon in the substrate and air cavities arranged in a triangular lattice, with propagation of light at a wavelength equal to 1550 nm. The generation of structures through the Photonic Band Gap was done by the Plane Wave Expansion method, the cut-off thickness of the waveguide by the Finite-Difference Eigenmode and the transmission rate calculations by the Finite-Difference Time-Domain method. The work initially proposes the calculation of the transmission profile of a straight waveguide and waveguide with curvature implemented in all possible structures generated based on photonic crystal. With the general results, the optimization process of the proposed device begins, implementing supercavities that increase the average transmission rate of the structures and the possibilities of low-loss structures, in addition to studying the distance between parallel waveguides in order to avoid losses by optical coupling. Two methods of compaction of the photonic crystal were presented as alternatives through the adoption of a spiral and serpentine waveguide. The calculation of the thickness with low chromatic dispersion waveguide required methods to reduce the thickness of the straight waveguide and the waveguide with curvatures, considering the implemented supercavity. The final simulations with the application of all constructive requirements for the final structures resulted in the best case, making it possible to generate ultra-compact structures with a waveguide length of approximately 1 cm and low-loss (<1%) of the input signal at the output. Finally, using the mathematical compression methods presented, ultra-compact photonic crystals were modeled in the form of a spiral and serpentine with dimensions equal to 210x184 (m) and 255x188 (m), respectively. This work directly contributes to new research involving applications that need devices formed by a low-loss long-length waveguide implemented in a photonic crystal, the need to couple two devices on a chip using waveguides with curvature or various applications, such as parametric optical amplifiers, components using dense wavelength multiplexing, optical regenerators, optical switches and the construction of real-time delay lines.

Data: 10/10/2023 - Horário: 14:00
Local: ---
Aluno: Lucca Garcia Le�o
Orientador(a): Gustavo Medeiros Freitas
Título: Desenvolvimento e Compara��o de T�cnicas de Controle de Um Rob� Manipulador Para Automatiza��o de Uma C�lula de Inspe��o de Pe�as Automotivas
Banca:
Prof. Dr. Gustavo Medeiros Freitas - Orientador (DEE (UFMG))
Prof. Dr. Bruno Naz�rio Coelho (DECAT (UFOP))
Dr. Luiz Fernando Etrusco Moreira ((Invent Vision))
Resumo/abstract

Resumo

A quarta Revolu��o Industrial, ou Ind�stria 4.0, trouxe uma revolu��o nos sistemas de manufatura e processos de controle de qualidade atrav�s de novas tecnologias como a rob�tica e vis�o de m�quina. A vis�o de m�quina � uma das t�cnicas mais comumente empregadas para controle de qualidade de processos industriais, permitindo capturar, processar, e inspecionar imagens de pe�as e produtos em uma linha de produ��o com o intuito de identificar falhas no processo produtivo, como aus�ncia de componentes, m� fixa��o, manchas e trincas. Contudo, a inspe��o de pe�as com geometria cada vez mais complexas exige que os sistemas de vis�o, normalmente equipados com c�meras fixas, sejam capazes de capturar imagens em diversas orienta��es diferentes. Assim, a combina��o de manipuladores rob�ticos a sistemas de vis�o � uma solu��o que permite que a c�mera seja reposicionada, expandindo a flexibilidade e efic�cia de tais sistemas. Esta disserta��o se baseia em um estudo de caso sobre a c�lula de inspe��o de pe�as automotivas Invent Vision, que conta com um rob� manipulador e uma c�mera montada em seu efetuador para a realiza��o de inspe��es visuais de pe�as complexas. Ao operacionalizar a m�quina, uma pe�a � posicionada em seu interior e o rob� realiza a inspe��o, que � definida como uma sequ�ncia de poses, nas quais s�o capturadas imagens pela c�mera. Entretanto, o rob� espera que a pe�a sempre esteja na mesma posi��o para que as imagens estejam na perspectiva correta e a inspe��o seja bem sucedida, e portanto, problemas podem ocorrer devido ao mau posicionamento de pe�a dentro da c�lula. Nesse sentido, esta disserta��o apresenta uma estrat�gia de replanejamento do movimento realizado pelo rob� na tarefa da c�lula de inspe��o, baseado na pose do objeto estimada a partir da identifica��o de um marcador fiducial. O sistema proposto � baseado em t�cnicas de Controle Servo Visual e tem como objetivo aprimorar o fluxo de inspe��o original da c�lula, e contornar a imposi��o do posicionamento da pe�a, realizando o replanejamento das poses de inspe��o com base na posi��o estimada da pe�a. O sistema foi inicialmente validado em ambiente de simula��o. Em seguida um ambiente experimental de valida��o foi constru�do, utilizando um rob� real Kuka KR4 R600 e uma c�mera industrial Invent Vision id�nticos aos utilizados nos sistemas em produ��o. Resultados experimentais mostram que o sistema foi capaz de realizar a inspe��o da pe�a com sucesso, mesmo com grandes varia��es de pose da pe�a dentro do espa�o de trabalho.

Abstract

The fourth Industrial Revolution, also called Industry 4.0, brought many revolutions to manufacturing systems and quality control processes through new technologies such as robotics and machine vision. Machine vision is one of the most commonly employed techniques for quality control of industrial processes, as it allows the capture, processing and inspection of products and parts with the intent of identifying failures in the production process, such as absence of certain components, displacement, smudges and cracks. However, the inspection of parts with increasingly complex geometry demands machine vision systems, which are commonly composed of one single static camera, to be able to capture images in various different perspectives. Thus, the combination of robotic manipulators and machine vision systems can be a solution to move the camera around to desired positions, increasing the flexibility and effectiveness of said systems. This dissertation is based on the case study of the Invent Vision automated vehicle part inspection cell, which is equipped with a robotic manipulator with a camera mounted in its end-effector to perform visual inspection of complex parts. Upon operating the machine, a part is placed in its interior and the robot performs an inspection, defined by a sequence of desired poses where images are captured. However, the robot expects the inspected part to always be in the same position in order to obtain the correct image perspectives and perform a succesfull inspection, and therefore, problems could occur due to mispositioning of the part inside the cell. In this sense, this dissertation proposes a task replanning strategy for the robot movement during an inspection. The replanning is calculated with relation to the pose of the part, which is estimated by identifying a fiducial marker. The proposed system is based on Visual Servo Control techniques and aims to improve the original workflow of the inspection cell by avoiding the imposition of part position, while performing the task replanning based on the estimated part pose. The system was initially validated in a simulation environment. Then, an experimental setup was constructed with a real Kuka KR4 R600 and an industrial Invent Vision camera identical to the ones in real production environments. Experimental results show that the proposed system was capable of performing the inspection of a part with success, even when subject to great pose variation in the workspace.

Data: 11/10/2023 - Horário: 08:30
Local: ---
Aluno: Hugo Rodrigues Torquato
Orientador(a): Danilo Iglesias Brand�o
Co-Orientador(a): H�LIO MARCOS ANDR� ANTUNES
Título: Enhancement Of Rooftop-pv Hosting-capacity Based On Decentralized Battery Energy Storage Systems
Banca:
Prof. Dr. Danilo Iglesias Brand�o - Orientador (DEE (UFMG))
Prof. Dr. H�LIO MARCOS ANDR� ANTUNES ((UFMG))
Dr. Ricardo Torquato Borges (DSE (UNICAMP))
Prof. Dr. Sidelmo Magalh�es Silva (DEE (UFMG))
Dr. Lucas Savoi de Ara�jo (PPGEE (UFMG))
Resumo/abstract

Resumo

Redes de distribui��o de energia est�o cada vez mais se aproximando da respectiva capacidade de suportar novas unidades de gera��o descentralizadas (GD). Na literatura, v�rios estudos e aplica��es empregam estrat�gias de controle de tens�o com o objetivo de incrementar a capacidade de hospedagem (HC) da rede. Entretanto, � fundamental destacar que estrat�gias relacionadas � redu��o da pot�ncia ativa podem restringir o montante efetivamente entregue � rede, impactando negativamente o retorno financeiro do investidor do empreendimento. J� as estrat�gias relacionadas ao controle de pot�ncia reativa podem resultar em uma eleva��o da mesma e causar eleva��o do n�vel de corrente nos elementos, o que pode provocar problemas de qualidade de energia. Com o intuito de proporcionar a eleva��o no HC e amenizar os cen�rios descritos, nesta disserta��o prop�e o dimensionamento de armazenadores, de pequeno porte, a serem instalados juntos das unidades fotovoltaicas. Para a elabora��o deste estudo, a aplica��o OpenDSS foi associada com uma estrutura em banco de dados por meio de uma l�gica desenvolvida em Python, capaz de identificar a rede, calcular o fluxo de pot�ncia, identificar a opera��o em HC e salvar os resultados para processamento posterior. A metodologia proposta � aplicada a uma rede de baixa tens�o de forma a avaliar o caso de estudo em v�rios cen�rios em diferentes perspectivas. Dentre eles o cen�rio operando sem GD, operando com GD, operando com GD e controle Volt-Var, operando com GD e controle Volt-Watt operando com GD e ambos os controles. A capacidade m�xima de redu��o na pot�ncia ativa � avaliada em tr�s configura��es: redu��es de 15%, 30% e 50%. Ao final do estudo, � poss�vel notar uma melhor resposta no incremento do HC da rede quando ambas estrat�gias de controle operam de forma conjunta, resultando em um incremento m�dio de aproximadamente 40%. Especificamente relacionado ao controle de pot�ncia ativa, � not�vel que pequenos bancos de baterias promovem significativa redu��o na perda de energia, principalmente em n�veis de redu��o mais elevados, como 50%. A energia perdida foi mensurada e indicadores de desempenho estabelecidos para quantificar o dimensionamento da bateria. Entre os indicadores, destacam-se a compara��o da pot�ncia perdida com a pot�ncia na unidade geradora, a rela��o E-Rate que associa a pot�ncia m�xima do armazenados com sua respectiva energia, a rela��o entre a energia da GD e a demanda das cargas e, por fim, o coeficiente HCC quantifica a efici�ncia da redu��o da energia em elevar o HC da rede.

Abstract

Many electrical grids are reaching their maximum penetration capacity of distributed generation. In literature, several studies and applications consider voltage control strategies to increase the grid hosting capacity. However, it is important to note that implementing active power curtailment control can limit the amount of active power that distributed generator (DG) owners can supply to the grid, which can negatively affect their revenue. Additionally, reactive power control can increase the reactive power in the system, leading to higher current measurements and potential quality issues. To address these issues, this thesis aims at sizing appropriately the battery storage units to be installed with photovoltaic generators to increase the hosting capacity (HC). The proposed approach involves a methodology that associates the OpenDSS software with a database structure using a logic developed in Python to recognize the grid, trigger the power flow calculation, identify the violation of standard operation requirements for distribution systems, and save the results for further data processing. The final outcome considers various scenarios to analyze the low-voltage grid, defined as a case study for this study, from different perspectives. These include scenarios without distributed generation, with only photovoltaic generation, only operating with volt-var control, only operating with volt-watt control, and with both voltage control strategies combined. The allowable curtailment limits cover three configurations, such as 15%, 30%, and 50% maximum power reduction, and affect specifically the active power control cases. In conclusion, by implementing voltage control techniques that utilize both active and reactive controls simultaneously, the HC results of the case study improved by around 40%. Regarding active power control, it was noticed that utilizing small battery energy storage systems (BESS) can greatly reduce revenue loss and allow greater HC of distribution grids. The amount of curtailed energy was measured, and various performance indicators were used to quantify the appropriate size of the BESS. These indicators include comparing curtailed power with the PV unit, the E-Rate coefficient, which associates the BESS maximum power and energy metrics, the generation ratio between DG and load demand, and the HC coefficient, which measures the effectiveness of curtailed energy in enhancing HC results.

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22/07/2022
Homologa��o e Resultado Reuni�o 328
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01/07/2022
Resultado final do Processo Seletivo de Mestrado 2022/2
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03/05/2022
PPGEE divulga cronograma de Sele��o de Mestrado 2022/2
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14/04/2022
Homologa��o e Resultados Reuni�o 323
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08/04/2022
APROVADOS DISCIPLINA ISOLADA 2022/1
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22/03/2022
INSCRI��O PARA DISCIPLINA ISOLADA 2022 1�
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15/02/2022
Homologa��o e Resultados Reuni�o 320
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15/02/2022
RESULTADO DO DEFERIMENTO DAS INSCRI��ES - MESTRADO - 2022/1
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23/12/2021
Portaria 013/2021 - Comiss�o de Credenciamento e de Ranqueamento Docentes
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17/12/2021
Homologa��o e Resultados Reuni�o do Colegiado 318
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10/11/2021
Homologa��o e Resultados Reuni�o do Colegiado 317
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08/11/2021
Retorno ao Atendimento Presencial
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05/11/2021
Altera��o de endere�o de e-mail
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29/10/2021
Semana do Conhecimento � encerrada com premia��o dos trabalhos de destaque
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28/10/2021
Grande Pr�mio UFMG de Teses contempla pesquisas do PPGEE
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19/10/2021
Homologa��o e Resultados Reuni�o do Colegiado 316
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15/10/2021
UFMG � a melhor federal em ranking de cientistas mais produtivos e influentes
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13/10/2021
Suspens�o das taxas escolares para exepdi��o de documentos
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08/10/2021
Resultado dos Requerimentos de Disciplina Isoladas 2021/2
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07/10/2021
Ponto facultativo 11/10/2021
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04/10/2021
Desligamento Autom�tico por N�o Matr�cula
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28/09/2021
PPGEE informa sobre a oferta de Disciplinas Isoladas em Ensino Remoto Emergencial
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24/09/2021
Divulgada listas de Resultado do Mestrado 2021/2
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17/09/2021
Resultado Eleitoral para Recomposi��o do Colegiado do PPGEE
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16/09/2021
Divulgado resultado das inscri��es homologadas e indeferidas para Mestrado 2021/2
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10/09/2021
Secretaria do PPGEE retifica a lista dos Candidatos referente ao Edital 001/2021
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09/09/2021
Colegiado divulga Comiss�o de Sele��o do Mestrado 2021/2
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08/09/2021
Secretaria do PPGEE divulga lista dos Candidatos referente ao Edital 001/2021
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08/09/2021
Colegiado do PPGEE define distribui��o de Vagas para o Mestrado
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08/09/2021
Homologa��o e Resultados Reuni�o do Colegiado 314
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31/08/2021
PPGEE divulga cronograma de Sele��o de Mestrado 2021/2
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31/08/2021
Certificado Digital Pessoal � ICPEdu
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26/08/2021
Coordena��o do PPGEE digulga Edital para recomposi��o dos membros do Colegiado
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24/08/2021
PPGEE divulga calend�rio para matr�cula no segundo semestre de 2021
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20/08/2021
PPGEE divulga Edital de Sele��o para Bolsista PNPD da Linha CAR - ATUALIZA��O
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16/08/2021
Bolsista recebe pr�mio de melhor tese do mundo
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16/08/2021
Homologa��o e Resultados Reuni�o do Colegiado 313
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14/08/2021
PPGEE divulga Edital de Sele��o para Bolsista PNPD da Linha CAR
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15/07/2021
Homologa��o e Resultados Reuni�o do Colegiado 312
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12/07/2021
Discente recebe Pr�mio Internacional
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23/06/2021
Consulta de Calend�rios de Exames de Profici�ncia do Cenex da Faculdade de Letras
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11/06/2021
Divulgado Resultado Doutorado Fluxo Cont�nuo da Reuni�o 311 do Colegiado
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02/06/2021
Nova Coordena��o do PPGEE
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25/05/2021
Resultado dos Requerimentos de Disciplina Isoladas
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18/05/2021
Homologa��o e Resultados Reuni�o do Colegiado 310
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06/05/2021
Candidatos Homologados para Coordena��o do PPEGEE
[ Detalhes ]

03/05/2021
Candidatos Inscritos para Coordena��o do PPGEE
[ Detalhes ]

03/05/2021
Certificado de Disciplina Isolada
[ Detalhes ]

03/05/2021
Comunidade da UFMG pode visualizar conte�do da ABNT Cole��o
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01/05/2021
Data limite para envio de documentos
[ Detalhes ]

26/04/2021
PPGEE informa sobre a oferta de Disciplinas Isoladas em Ensino Remoto Emergencial
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25/04/2021
Divulgado Resultado do Mestrado 2021/1 - LEIA COM ATEN��O
[ Detalhes ]

13/04/2021
Divulgado resultado das inscri��es homologadas e indeferidas para Mestrado 2021/1
[ Link ]

13/04/2021
Divulgado �ltimo resulltado do Doutorado Fluxo Cont�nuo 2020, Ad Referendum
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11/04/2021
Divulgado Edital 019/2021 para elei��o da Coordena��o do PPGEE
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24/03/2021
Divulgado Resultado Doutorado Fluxo Cont�nuo da Reuni�o 308 do Colegiado
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01/03/2021
Divulgado Resultado Doutorado Fluxo Cont�nuo da Reuni�o 307 do Colegiado
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01/03/2021
Grade de Hor�rios para 2021/1
[ Detalhes ]

26/02/2021
Calend�rio Acad�mico 2021
[ Link ]

19/01/2021
Divulgado Resultado Doutorado Fluxo Cont�nuo da Reuni�o 306 do Colegiado
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04/01/2021
Retorno de Emiss�o de Documentos
[ Detalhes ]

04/01/2021
Voc� est� irregular no PPGEE?
[ Detalhes ]

18/12/2020
Hist�rico com QRcode para ex-alunos
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18/12/2020
�MonitoraCovid UFMG� acompanha pessoas da comunidade em atividade presencial e semipresencial
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10/12/2020
Resultado dos Requerimentos de Disciplina Isoladas
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09/12/2020
Divulgado Resultado Doutorado Fluxo Cont�nuo da Reuni�o 305 do Colegiado
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27/11/2020
Abertura de Edital para preenchimento de vagas remanescentes para Doutorado
[ Detalhes ]

26/11/2020
Pr�mio SOBRAEP de Melhor Tese Conferido a Tese Realizada no PPGEE
[ Detalhes ]

18/11/2020
PPGEE informa sobre a oferta de Disciplinas Isoladas em Ensino Remoto Emergencial
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17/11/2020
Tutorial Emiss�o de Hist�rico e Comprovante de Matr�cula
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03/11/2020
Divulgado Resultado de Sele��o do Mestrado 2020/2
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22/10/2020
Envio de Mensagens
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10/10/2020
Instru��es para entrega da vers�o final no Reposit�rio Institucional
[ Detalhes ]

29/09/2020
Grade de Hor�rios para 2020/2
[ Detalhes ]

23/09/2020
Divulgado Edital de Sele��o para Mestrado
[ Detalhes ]

28/08/2020
Retifica��o do Edital Regular de Sele��o 2020 - Mestrado e Doutorado publicado
[ Detalhes ]

24/08/2020
Calend�rio Acad�mico Atualizado
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30/07/2020
Ferramentas para Ensino Remoto Emergencial
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30/07/2020
Atualiza��o de Listas de E-mail
[ Detalhes ]

11/07/2020
UFMG define Calend�rio
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29/06/2020
Retorno das Atividades Acad�micas do PPGEE
[ Detalhes ]

10/06/2020
Solicita��o de Diploma
[ Detalhes ]

04/06/2020
Retifica��o do Edital Regular de Sele��o 2020 - Mestrado e Doutorado publicado
[ Detalhes ]

11/05/2020
Instru��es para as Defesas e Exames que ocorrerem remotamente
[ Detalhes ]

24/03/2020
Comunicado do Comit� Coronav�rus � Escola de Engenharia - 23/03/20
[ Detalhes ]

23/03/2020
Breve Relat�rio de Produ��o T�cnico-Cient�fica do Programa de P�s-Gradua��o em Engenharia El�trica, 2015 a 2019
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21/03/2020
UFMG suspende atividades administrativas presenciais a partir de segunda, 23
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19/03/2020
Medidas Emergenciais
[ Detalhes ]

16/03/2020
UFMG anuncia suspens�o das aulas presenciais a partir de quarta-feira, 18
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15/03/2020
CORONAVIRUS: Atendimento Presencial suspenso
[ Detalhes ]

09/03/2020
Resultado dos Requerimentos de Disciplina Isoladas
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04/03/2020
Mudan�as Administrativas PPGEE
[ Detalhes ]

23/01/2020
Solicita��o de Documentos
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02/01/2020
Voc� est� irregular no PPGEE?
[ Detalhes ]

13/12/2019
Altera��o de Prazo para Realiza��o de Matr�cula pelo Discente
[ Detalhes ]

21/11/2019
Resultado ao Edital 02/2019 de Sele��o de bolsista PNPD/CAPES
[ Detalhes ]

29/10/2019
Resultado Eleitoral para Recomposi��o do Colegiado do PPGEE
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18/10/2019
Edital 02/2019 de Sele��o PNPD/CAPES
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17/10/2019
Edital de recomposi��o do Colegiado do PPGEE
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03/09/2019
Resultado ao Edital de Sele��o de bolsista PNPD/CAPES
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02/08/2019
Edital de recomposi��o do Colegiado do PPGEE
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29/07/2019
Edital de Sele��o PNPD/CAPES - 2019
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29/05/2019
HOMOLOGA��O DE CANDIDATURAS AO PROCESSO SELETIVO DO MESTRADO DO PPGEE/UFMG
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05/12/2018
Edital de recomposi��o do Colegiado do PPGEE
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12/11/2018
Resultado da Sele��o PNPD/CAPES
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05/10/2018
Edital de recomposi��o do Colegiado do PPGEE
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05/10/2017
Edital de Sele��o PNPD/CAPES
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07/12/2016
Portaria 032/2016 - Resultado do Processo Seletivo do Mestrado com entrada no 1� semestre de 2017
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27/09/2016
Nova Diretoria SBMicro 2016-2018
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Universidade Federal de Minas Gerais

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