Génie électrique

L'objectif principal de ce PFE est l’optimisation de la machine "Dissoluteur Tank 300 Propack".
Le rôle de cette machine est de préparer du vrac (chauffage ou refroidissement) pour une utilisation dans la deuxième zone de préparation du produit (filtration).
Notre projet est une étude d'amélioration de la machine, il comporte principalement une première partie pneumatique et électrique mise en œuvre à l'aide du programme électrique AutoCAD. La seconde partie est dédiée à la réalisation de l'automatisation de la machine à l'aide du logiciel TiaPortal v15 avec langage de programmation Ladder.
A travers ce document, nous allons décrire en détails les différentes étapes de conception et de réalisation de ce projet.

This paper aims to present an implementation of the DEA cross-efficiency models in the environment R. R is a free software and open source, highly extensible that offers a variety of functions and graphical routines for data analysis. We develop R codes for both formulations aggressive and benevolent of the DEA cross-efficiency models. In order to illustrate a practical application of the R codes we use inputs and outputs from Brazilian electricity distribution utilities.

RESUMO A perspectiva de uma maior participação das fontes eólicas no Sistema Interligado Nacional aponta para a necessidade de incluir a previsão de curto prazo da geração eólica nos procedimentos da operação em tempo real e da programação diária da operação. No presente trabalho apresentam-se duas abordagens para previsão probabilística da geração eólica: regressão quantílica e uma metodologia híbrida que congrega processos gaussianos, estimador de densidade de probabilidade e simulação de Monte Carlo. Uma avaliação comparativa das duas abordagens propostas foi conduzida por meio de um experimento computacional com dados reais de um parque eólico localizado na Galícia, Espanha. PALAVRAS-CHAVE Energia eólica, Estimação de densidade, Previsão probabilística, Processo gaussiano, Regressão quantílica 1.0-INTRODUÇÃO O comportamento intermitente da velocidade do vento impõe desafios para a integração segura e econômica dos aproveitamentos eólicos aos sistemas de potência. Para viabilizar a integração da geração eólica os centros de operação demandam novas ferramentas de gerenciamento de energia elétrica, entre as quais se destaca a previsão da geração eólica [1]. Em geral, os métodos de previsão privilegiam a predição do valor esperado da geração eólica sem, contudo, quantificar e informar apropriadamente a incerteza associada à previsão. Em virtude do comportamento aleatório e intermitente do vento, a previsão do valor esperado da geração eólica sem uma quantificação adequada da incerteza não atende completamente as necessidades da operação. Por exemplo, em sistemas com grande participação de fontes eólicas a reserva operativa deve ser dimensionada de maneira a cobrir as incertezas nas previsões de carga e de geração eólica [2]. A densidade de probabilidade contém toda a informação de uma variável aleatória, portanto, para lidar com a incerteza deve-se considerar as previsões de densidade de probabilidade da geração eólica fornecidas por métodos de previsão probabilística [3]. O presente trabalho tem por objetivo descrever e comparar duas propostas para previsão probabilística da geração eólica: a regressão quantílica [4] e uma metodologia híbrida que congrega processos gaussianos [5], estimador de densidade de probabilidade [6] e simulação de Monte Carlo [7]. A implementação e análise comparativa das duas abordagens foi conduzida por meio de um programa em linguagem R [8] aplicado em um experimento computacional que contou com dados reais provenientes de um parque eólico localizado na Galícia, Espanha. A seguir, na seção 2 tem-se uma descrição da metodologia híbrida e na seção 3 uma breve introdução à regressão quantílica. Na sequência, na seção 4 apresentam-se algumas métricas para avaliação da qualidade de previsões probabilísticas. Os principais resultados são descritos na seção 5, em especial, as previsões probabilísticas das médias horárias da geração eólica até 48 horas à frente, ao longo de uma semana. Por fim, na seção 6 tem-se as conclusões do trabalho.

The typical load profiles are used in formulating the electricity distribution tariffs. Usually, clustering
algorithms are used in identification of typical load profiles from a sample with load curves
measurements. These methods group together load curves having similar shapes, from the which are
extracted the typical profiles. The various clustering algorithms can be applied to identify load profiles
but only the Self-Organising Map also known as Kohonen Map, a kind of neural network, can
organize a map where the clusters with similar load diagrams appears together in the map. The map
shows simultaneously all clusters and allows the visual identification of the load profiles. This paper
shows some results of a case study performed with Kohonen map applied on a sample with 125 load
curves.

The performance evaluation of a power system can be
carried out through deterministic and probabilistic approaches. Deterministic methods presents the basic limitation of not considering the essentially stochastic nature of power systems behavior mainly due to random equipment outages and load. Therefore, the adequacy analysis of a power system should be performed by using stochastic methods such as probabilistic power flow and composite generation/transmission reliability. The performance indicators are based on the analysis of several
possible system operating states, including combination of
generator, transformer and line outages, load fluctuations, etc. To achieve a reasonable accuracy in estimating the probabilistic indices we may have to perform a great number of system contingencies. Therefore, in the contingency analysis process, specially in dealing with heavily stressed systems, there may be situations where the Newton-Raphson algorithm does not converge to a solution. These system solvability problems may be alleviated by calculating the minimum load shedding in order to bring solvability to an otherwise unsolvable power flow. In the considered approach, the process of computing the minimum load
shedding is carried out by an OPF solved by a direct interior point (IP) method based on the primal-dual logarithm barrier algorithm. This paper describes the adopted approach to calculate probabilistic indicators of power system performance by combining the nonlinear OPF solved by the IP algorithm and the Monte Carlo simulation method. Applications to a 1600-bus network derived from the Brazilian South/Southeast/Central West system are presented and discussed.

The long-term electric power demand forecasting is
based on a set of basic premises that includes the macroeconomic
scenarios, the growth of the population and of the number of
households. The latter is the main determinant to calculate the
number of residential customers served by the utilities. This paper
presents the headship rate method and its projections for the
number of households in Brazil for the years 2010 and 2020. These
projections are based on the long term forecasting of the age
pyramid of the Brazilian population provided by the Brazilian
Institute of Geography and Statistics (IBGE). In order to forecast
the number of residential customers in the next ten years, the
projections for the number of households are combined with the
goals established by the Brazilian Electricity Regulatory Agency
(ANEEL) for universalization access to electricity.

Neste trabalho é descrita uma metodologia para previsão do consumo de energia elétrica da
classe residencial, na qual são consideradas diversas estatísticas produzidas pelo IBGE, em
especial, nas PNADs, nos Censos demográficos e nas projeções demográficas.

This work presents an R package to calculate the potential distribution on the surface above square or rectangular grounding grids, composed of parallel and orthogonal conductors buried horizontally in homogeneous soils. Despite assuming simplifying assumptions, the package can be useful for designing and teaching grounding grids, for example, it allows show the effect of the conductor arrangement in the grounding grid on the potential distributions over the ground surface, as illustrated by the case study with grounding grid with non-uniform spacing between the conductors. / Este trabalho apresenta um pacote R para calcular a distribuição de potencial na superfície acima de malhas de aterramento quadradas ou retangulares, compostas por condutores paralelos e ortogonais enterrados horizontalmente em solos homogêneos. Apesar de assumir premissas simplificadoras, o pacote pode ser útil para projetar e ensinar malhas de aterramento, por exemplo, permite mostrar o efeito do arranjo dos condutores nas malhas de aterramento sobre as distribuições de potencial na superfície do solo, conforme ilustrado pelo estudo de caso com malha de aterramento com espaçamento não uniforme entre os condutores.