Real‐Time Reconfiguration of Distribution Network with Distributed Generation

This chapter shows a methodology to accomplish the real‐time reconfiguration of distribution networks considering distributed generation in normal operating conditions. The availability of the wind power generation, solar photovoltaic power generation, and hydroelectric power generation is considered in the reconfiguration procedure. The real‐time reconfiguration methodology is based on the branch‐exchange technique and assumes that only remote‐controlled switches are considered in the analysis. The multicriteria analysis, analytic hierarchy process (AHP) method, is used to determine the best switching sequence. The developed algorithms are integrated into a supervisory system, which allows real‐time communication with the network equipment. The methodology is verified in a real network of a power utility in Brazil with different typical daily demand curves and distributed generation scenarios

QUANTUM TEAM - AMBIENTE CRIATIVO E INOVADOR DE UMA EQUIPE DE COMPETIÇÃO ROBÓTICA

A robótica é um tema multidisciplinar, que envolve desafios tecnológicos e pesquisa, e também permite a aplicação direta do conhecimento adquirido pelos estudantes em suas disciplinas de graduação. Na extensão, a robótica permite o contato direto principalmente com o público infanto-juvenil, nos quais desperta o interesse pelas ciências tecnológicas e pode despertar a vocação para o ensino superior. O projeto Quantum Team foi criado inicialmente com o objetivo de representar a Universidade Federal de Santa Catarina em competições robóticas. Formada por estudantes da Engenharia de Energia, Engenharia da Computação e Tecnologias da Informação e Comunicação, a equipe Quantum Team trabalha com a inovação na construção de robôs para diferentes tipos de competições, e tem como uma segunda frente de trabalho, o objetivo de transformar o seu laboratório em um espaço de inovação e criação. Esse artigo tem como objetivo demonstrar que é possível aliar os conceitos e metodologias utilizados na construção dos robôs da equipe Quantum Team, e usar a inovação, como formas de aproximar a universidade da sociedade em que o projeto está inserido. O resultado do trabalho da equipe é socializado com a comunidade por meio da participação em feiras escolares, eventos com empresários, e nas competições em que a equipe trabalha. Dessa forma, espera-se que esses resultados impactem positivamente na perspectiva de formação acadêmica de estudantes do ensino médio, principalmente, e na valorização das competições acadêmicas de modo geral, como um espaço de construção de soluções inovadoras e criativas

Sistema Neural Artificial para Identificação de Perdas Não Técnicas em Consumidores Rurais / Artificial Neural System to Identify Energy Losses in Rural Feeders

Perdas não técnicas possuem um impacto significante em redes de distribuição de energia e elas estão entre as principais preocupações dos agentes envolvido nos sistemas de energia. Em redes de distribuição rural, particularmente, consumidores com lavouras com sistemas de irrigação caracterizam difícil detecção de perdas não técnicas, considerando os diferentes modos de irrigação, processos, características climáticas, além da dificuldade da inspeção local. Este trabalho apresenta uma proposta para a identificação de perdas de energia não técnicas em consumidores rurais que possuam sistemas de bombeamento de irrigação para lavouras de arroz. A metodologia é baseada na correlação de padrões no consumo de energia elétrica, nas características da área irrigada e nas condições climáticas do período irrigado. A metodologia utiliza um sistema neural artificial composto por redes neurais artificiais e usa como entrada: precipitação, temperatura, incidência solar, umidade relativa do ar, carga instalada, área irrigada, tipo de solo, elevação do solo, nível de automação e modo de irrigação. Os resultados indicam, para cada consumidor, o risco percentual de perdas não técnicas. O sistema neural artificial permite a análise de qualquer lavoura de arroz irrigado do Brazil, independente das características da lavoura, solo ou ambiente. Os resultados deste trabalho foram obtidos e validados com dados reais de safras de lavouras de arroz do Rio Grande do Sul, obtidos entre 2009 e 2014