portfolio enacom a5 - enacom.com.br · condutividade elétrica) através de ondas eletromagnéticas...
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Portfólio
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Portfólio
®ENACOM 2013
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Prefácio
Este livro de portfólio tem como objetivo ilustrar alguns dos projetos desenvolvidos
na ENACOM, a fim de promover e identificar sinergias com empresas clientes ou
parceiras. O conteúdo foi direcionado para não especialistas no assunto, sem a
exigência de conhecimentos técnicos para o seu entendimento. Contudo,
procuramos colocar alguns fundamentos técnicos que julgamos interessantes
como forma de atiçar a curiosidade do leitor. Esperamos que a leitura reflita o
entusiasmo da equipe da ENACOM no desenvolvimento de novas tecnologias
personalizadas às necessidades do mundo.
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Fundada em 2009, a ENACOM desenvolve projetos de tecnologia e inovação
personalizados de acordo com a demanda de seus clientes. A empresa tem como
visão ser referência no desenvolvimento tecnológico, servindo como ponte entre
avanços científicos e as necessidades da indústria. Para tanto, ela conta com
pesquisadores jovens, porém muito bem qualificados (mestres e doutores) para
lidar com inovação tecnológica.
Apesar de ser uma empresa nova, a ENACOM já possui registro de
diversos sistemas junto ao INPI.
A ENACOM vem atuando fortemente no setor elétrico no Brasil, onde
concluiu com sucesso diversos projetos que geraram inovação tecnológica
solidificada por diversas publicações em revistas conceituadas da área.
Principais clientes
ENACOMHandcrafted Technologies
Para desenvolver seus projetos, a ENACOM conta com parcerias de
empresas e universidades.
A ENACOM também realiza projetos de pesquisa, desenvolvimento e
inovação com o apoio de instituições públicas.
Principais parceiras
Principais instituições públicas de apoio
Advanced System Optimization Technologies
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Localização e contato
A ENACOM está localizada no prédio inaugural do Parque Tecnológico de Belo
Horizonte (bh.tec). As empresas participantes da fundação do bh.tec foram
selecionadas através de edital público. Elas foram avaliadas por um comitê
técnico da Universidade Federal de Minas Gerias (UFMG), SEBRAE e Federação
das Indústrias do estado de Minas Gerais (FIEMG) considerando a capacidade de
inovação tecnológica.
Parque tecnológico onde está instalada a ENACOM.
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Informações para contato:
Endereço: Rua Prof. José Vieira de Mendonça, 770, salas 406 e 407
Parque Tecnológico de Belo Horizonte (bh.tec)
Bairro Engenho Nogueira - CEP 31310-260
Belo Horizonte, Minas Gerais, Brasil
Telefone: +55 (31) 3401-1045
E-mail:
Site:
www.enacom.com.br
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Possui pós-doutorado pelo Imperial College London (Inglaterra) onde trabalhou
como pesquisador associado. Também possui pós-doutorado, doutorado e
graduação em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Minas Gerais
(UFMG) e foi pesquisador assistente na Universidade de Oxford (Inglaterra)
durante seu doutorado. Tem mais de 90 publicações científicas nas áreas de
otimização multiobjetivo, aprendizagem de máquina e modelagem numérica.
Orienta e já orientou diversos alunos de mestrado e doutorado junto ao Programa
de Pós-Graduação da Engenharia Elétrica (PPGEE) da UFMG. Atualmente é
bolsista de produtividade em pesquisa pelo CNPq. Com vasta experiência em
inovação tecnológica, já coordenou e coordena projetos para CEMIG S.A.
(geração e distribuição de energia), CTEEP S.A. (transmissão de energia), Aperam
(aços especiais) e também projetos juntos a agências governamentais CNPq e
FAPEMIG.
Douglas Vieiradiretor executivo
Diretores
®ENACOM 2013
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Possui pós-doutorado, doutorado, mestrado e graduação em Engenharia Elétrica
pela Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG). Ao término da graduação foi
condecorado com a medalha Moacir Duval, comenda dada somente a alunos
com desempenho excepcional. Tem mais de 60 publicações científicas nas áreas
de otimização multiobjetivo, modelagem numérica e geometria computacional.
Orienta e já orientou diversos alunos de mestrado e doutorado junto ao Programa
de Pós-Graduação da Engenharia Elétrica (PPGEE) da UFMG. Com vasta
experiência em desenvolvimento tecnológico, já coordenou e coordena projetos
para a CEMIG S.A. (geração e comercialização de energia), Light S.A.
(distribuição de energia), além de projetos financiados pela FAPEMIG.
Adriano Lisboadiretor de tecnologia
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Portfólio de projetos
Neste livro serão apresentados alguns projetos desenvolvidos na ENACOM:
Reconfigurador ótimo de redes ........................................................... 1
Analisador automático de faltas ......................................................... 3
Otimização de portfólio de energia ..................................................... 5
Radar de penetração no solo .............................................................. 7
Desenho ótimo de grafos floresta ........................................................ 9
Geração ótima de energia elétrica .................................................... 11
Planejamento da expansão .............................................................. 13
Detecção de eventos ambientais ....................................................... 15
Previsão de temperatura .................................................................. 17
Mobilidade urbana ......................................................................... 19
Projeto ótimo de antenas ................................................................. 21
Outros projetos realizados e mais detalhes podem ser encontrados em
nosso site: .www.enacom.com.br
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®ENACOM 2013
Na execução de seus projetos, a qualidade do trabalho da ENACOM foi
reconhecida com duas premiações em congressos no ano de 2012:
Prêmio de segundo melhor artigo na área depesquisa operacional no no XIX Simpósio deEngenharia de Produção (SIMPEP 2012).
Prêmio de segundo melhor pôsterno 11th International Conference on MachineLearning and Applications (ICMLA 2012), realizado nos EUA.
Prêmios recebidos em 2012
Fluxo de potênciaindica tensõesbaixas (variação acimade 5%) na regiãocirculada.
Entre as suas atividades, a Light S.A é uma empresa distribuidora de energia
elétrica com quase 4 milhões de clientes e uma rede de distribuição de 52.000km.
Para uma correta operação do sistema de distribuição de energia elétrica, as
tensões e correntes ao longo da linha devem estar dentro de certos limites. Além
disso, é desejado que a perda total na distribuição e a sobrecarga dos fios sejam
as menores possíveis. Esses requerimentos induzem naturalmente a um problema
de otimização: qual a melhor configuração realizável da rede? A resposta a essa
pergunta gera menores custos de operação da rede e maior confiabilidade do
sistema como um todo, implicando benefícios não só para a operadora do sistema
como também para os clientes consumidores de energia elétrica.
Para se avaliar o desempenho elétrico do sistema é necessário realizar um
método de fluxo de potência. O método clássico de fluxo foi aprimorado pelas
Reconfigurador ótimo de redes
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0.95
0.955
0.96
0.965
0.97
0.975
0.98
0.985
0.99
0.995
1
Mais informações disponíveis emhttp://www.enacom.com.br/projetos.php?opc=reconfigurador
1
0.97
0.975
0.98
0.985
0.99
0.995
1
equipes da ENACOM e UFMG visando melhor desempenho computacional e
precisão.
Neste projeto, a equipe da ENACOM em parceria com a UFMG
trabalhou no desenvolvimento de métodos de fluxo de potência rápidos e de
heurísticas multiobjetivo de reconfiguração. O resultado desse trabalho encontra-
se em operação na Light em um sistema de análise e reconfiguração de redes
implementado pela AXXIOM. A contratante obteve redução das perdas de energia
e dos casos de sobrecarga, com consequente melhoria da qualidade de serviços e
aumento dos ganhos financeiros e de imagem. Além disso, esse trabalho deu
origem a uma publicação na conceituada revista IEEE Transactions on Power
Delivery.
Artigo por L. S. M. Guedes, A. C. Lisboa, D. A. G. Vieira, R. R. Saldanha. "A multiobjective
heuristic for reconfiguration of electrical radial network", IEEE Transactions on Power Delivery,
2013.
Algumas produções científicas da ENACOM sobre o tema
Após reconfiguração,todas as tensões seencontram dentrodo limite aceitável(5% de variação).
Cliente Parceiras
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Oscilografias.
Analisador automático de falta
A CTEEP (Companhia de Transmissão de Energia Elétrica Paulista) conta com mais
de 18.000km de circuitos, sendo que 30% da energia consumida no Brasil trafega
em sua rede. Quando uma falta ocorre no sistema de transmissão, existe uma
necessidade urgente em saber onde ela se localiza para efetuar a correção. Tal
tarefa é ainda mais relevante e difícil se considerarmos que as linhas de
transmissão podem se estender por centenas de quilômetros. A análise automática
visa acelerar o restabelecimento do fornecimento de energia e pode incluir:
localização da falta, causa da falta, natureza elétrica da falta, duração da falta e
relatório da coordenação da proteção.
Toda a análise de uma falta pode ser feita considerando medidas de
tensão e corrente nos terminais das linhas de transmissão: as oscilografias.
®ENACOM 2013
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Mais informações disponíveis emhttp://www.enacom.com.br/projetos.php?opc=falta
3
Neste projeto, a equipe da ENACOM em parceria com a ASOTECH
focou seu trabalho no desenvolvimento de novas soluções com forte e inovadora
base teórica para localização de faltas. Uma interface com o usuário foi
implementada pela própria equipe da ENACOM para fazer a análise automática
de faltas e a visualização de oscilografias, com as vantagens de:
funcionar com terminais não sincronizados;
ser resistente a ruídos;
definir automaticamente períodos de falta e pré-falta;
gerar relatório com oscilografias.
. O resultado desse trabalho é utilizado atualmente para analisar as faltas
automaticamente na companhia de transmissão de energia elétrica CTEEP,
reduzindo o tempo de correção de problemas e os custos com manutenção, com
consequente aumento da confiabilidade do sistema e melhoria da qualidade dos
serviços prestados.
Artigo por D. A. G. Vieira, A. C. Lisboa, D. B. Olivieira. "A closed form solution for transmission
line fault location without the need of terminalsynchronization or line parameters", IEEE
Transactions on Power Delivery, 2012.
Artigo por D. A. G. Vieira, D. B. Olivieira, A. C. Lisboa . "A Closed Form Solution for
Untransposed Transmission Lines Fault Location With Non-Synchronized Terminals", IEEE
Transactions on Power Delivery, 2012.
Algumas produções científicas da ENACOM sobre o tema
Cliente Parceira
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Mais informações disponíveis emhttp://www.enacom.com.br/projetos.php?opc=sazonal
Otimização de portfólio de energia
As empresas do grupo CEMIG são líderes na comercialização de energia direta
para os grandes consumidores, representando 23% do mercado total em 2011.
Em 2011 a CEMIG investiu mais de 4 bilhões de reais na compra de energia para
revenda. Nesse contexto, dado um cenário futuro, quais tipos de contratos de
venda de energia devemos oferecer para obtermos o maior lucro? Dado que os
cenários são incertos, qual carteira reduz a exposição ao risco futuro? Essas
perguntas são muito frequentes em contextos econômicos e constituem por
natureza um problema de otimização com dois objetivos.
De uma forma geral e especialmente considerando mais de um objetivo, o
conjunto de soluções ótimas de um problema de otimização é chamado de
conjunto Pareto ótimo. Ele é formado por todas as configurações dos parâmetros
de controle que implicam pelo menos um dos objetivos ser melhor quando
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 120
5
10
15
20
25
30
35
40
período de tempo, D ti (mês)
GH
(x10
3M
W)
sudeste sul nordeste norte
potê
nci
a m
édia
da h
idro
-ger
açã
o,
Incerteza futurana geração em usinas
hidrelétricas.
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®ENACOM 20135
comparado a qualquer outra configuração. A relação de compromisso entre os
objetivos pode ser visualizada colocando cada objetivo em cada eixo ordenado e
plotando os respectivos valores do conjunto de soluções ótimas. O resultado é
chamado de fronteira Pareto ótima. Para dois objetivos ela é uma curva e assim
pode ser facilmente visualizada, o que facilita o processo de decisão sobre qual
solução ótima escolher para implementar. Em seu contexto específico, a
otimização de portfólio consiste em determinar em quais contratos alocar energia
em períodos de tempo futuros de forma a obter a maior receita e o menor risco.
Neste projeto, a equipe da ENACOM desenvolve modelos de
comercialização, modelos de incertezas e métodos determinísticos de otimização
multiobjetivo eficientes. Esse trabalho foi reconhecido com o prêmio de segundo
melhor artigo no Simpósio de Engenharia de Produção de 2012 (SIMPEP 2012) na
área de pesquisa operacional.
1.6155 1.616 1.6165 1.617 1.6175 1.618 1.6185
x 104
8200
8250
8300
8350
8400
8450
receita média, E (milhões R$)
méd
ia d
as
5%
pio
res
rece
itas,
E -
ePa
R (m
ilhões
R$
)
Fronteira Pareto ótimapara receita e
risco.
Cliente Parceira
®ENACOM 2013 6
Radar de penetração no solo
O radar de penetração no solo permite o mapeamento de grandezas físicas (e.g.
condutividade elétrica) através de ondas eletromagnéticas refletidas ou refratadas
no meio sondado. Com ele é possível mapear uma gama enorme de
características do solo, como lençol freático, vazamento em tubulações de
distribuição de água, aglomerações de minerais em camadas do solo, objetos
enterrados em sítios arqueológicos, enfim, é um verdadeiro exercício para a
imaginação listar toda a gama de aplicações de um radar de penetração no solo.
Uma das principais vantagens do uso do radar é o fato de não se tratar de um
método geofísico destrutivo, uma vez que não requer a perfuração do meio sob
análise.
ar
ardósia
ferro
Problema inverso para 3 barrasde metal sobre uma mesa.
Radargrama.
®ENACOM 2013
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Mais informações disponíveis emhttp://www.enacom.com.br/projetos.php?opc=georadar
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O radar é constituído de uma antena emissora e outra receptora. O
conjunto de sinais recebidos é chamado de radargrama e deve ser processado
para permitir a identificação e localização dos materiais que compõem o meio
sondado. Como normalmente é desejado mapear grandezas que não podem ser
observadas diretamente, o processo é chamado de problema inverso.
Neste projeto, a equipe da ENACOM trabalha em problemas específicos,
como o de identificação de camadas do solo ou de tubulações enterradas.
Espera-se atingir com esse trabalho produtos baratos de funcionalidade
especializada, como para medição de espessura das camadas de estradas
asfaltadas e para o auxílio na identificação de vazamentos de água em tubulações
de distribuição de água. Nessa evolução de pesquisa, desenvolvimento e
inovação, a ENACOM já publicou alguns resultados obtidos e foi premiada como
segundo melhor poster no 11th International Conference on Machine Learning
and Applications (ICMLA 2012).
Artigo por X. L. Travassos, A. C. Lisboa, D. A. G. Vieira. "Design of Meander-Line Antennas
for Radio Frequency Identification Based on Multiobjective Optimization". International
Journal of Antennas and Propagation, 2012.
Artigo por F. A. A .Queiroz, D. A. G. Vieira, X. L. Travassos. "Analyzing the Relevant Features
of GPR Scattered Waves in Time- and Frequency-Domain". Research in Nondestructive
Evaluation, 2013.
Algumas produções científicas da ENACOM sobre o tema
ParceirasApoio
®ENACOM 2013 8
Desenho ótimo de grafos floresta
Nos últimos anos, com a popularização de medidas de GPS (global positioning
system) é cada vez mais comum empresas manterem banco de dados
georreferenciados. Entretanto, a visualização desses dados para estudos técnicos
é em geral requerida na forma de esquemáticos. Em geral, o processo de transferir
uma configuração georreferenciada para um desenho de esquemático é realizado
de forma manual, sendo suscetível a diversas imprecisões. Este projeto
desenvolveu métodos computacionais para gerar o grafo ótimo para visualização.
Grafos representam conexões entre elementos de um sistema. Floresta é
um grafo caracterizado por um caminho único entre qualquer par de elementos.
Um bom desenho de grafos permite fácil visualização em relação a diversos
critérios (e.g. conexões sem interseções, pequena área ocupada pelo desenho,
conexões ortogonais, posicionamento de elementos de acordo com fluxos)
trazendo benefícios como:
Grafo ótimo parafluxo, compactação esimetria.
Grafo ótimo paracompactação eortogonalidade.
®ENACOM 2013
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Grafogeorreferenciado.
Mais informações disponíveis emhttp://www.enacom.com.br/projetos.php?opc=desenhofloresta
9
maior agilidade de identificação de elementos e conexões;
desenho mais harmônico;
redução de erros de interpretação dos diagramas;
padronização de desenhos;
compactação de esquemáticos.
Florestas são de interesse especial de aplicação pois sempre possuem
representações gráficas sem interseções, algoritmos com provas de compactação
e ortogonalidade, além de uma orientação natural dada pelos elementos raízes.
O desenho automático de florestas apresenta diversas aplicações, como desenho
de redes de computadores centralizadas, esquemáticos elétricos de redes de
distribuição de energia elétrica e diagramação da hierarquia de um grupo de
trabalho.
Neste projeto a equipe da ENACOM trabalhou em formulações
matriciais eficientes para desenho de grafos, as quais se estendem naturalmente
em restrições lineares de problemas de otimização. Com isso, foram obtidas
formulações eficientes e elegantes para o desenho de grafos floresta. Com as
formulações matriciais desenvolvidas neste projeto, o desenho de um grafo
floresta com mais de 1 milhão de nós pode ser feito em menos de 1 segundo
utilizando encaminhamentos em grafos em um computador convencional.
Apoio
®ENACOM 2013 10
Com 57 usinas hidrelétricas espalhadas por diversas bacias hidrográficas, a
CEMIG GT é uma das maiores geradoras de energia elétrica do Brasil. A geração
de energia elétrica é atividade fundamental para a sociedade, por causa disso,
deve-se buscar a máxima produtividade e confiabilidade do parque gerador. O
Brasil possui um sistema de geração de grande porte e predominantemente
composto por usinas hidrelétricas. O uso intensivo de hidrelétricas possibilita a
geração em larga escala com baixo custo e baixa emissão de gases do efeito
estufa, porém implica desenvolvimento de metodologias capazes de lidar com a
incerteza sobre o volume das chuvas, níveis de evaporação da água armazenada
e respeitar as restrições de uso múltiplo da água (e.g. irrigação e uso industrial e
residencial).
Geração ótima de energia elétrica
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®ENACOM 2013
chuvasincertas
At
tempo, t
volume, V(t)
Mt
Jt
Vt+1 = V + A + M - Jt t t t
modelo discreto no tempo
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Com o intuito de aproveitar o grande potencial energético das bacias
hidrográficas, diversas usinas foram implementadas ao longo de um mesmo rio,
tornando-as acopladas hidraulicamente. Dessa forma, a operação de uma usina
interfere diretamente na operação da usina a frente na cascata, aumentando a
complexidade do sistema. As incertezas da precipitação natural tornam ainda
mais desafiadoras a modelagem e formulação de um problema de otimização.
Além disso, pode-se adicionar o agendamento de manutenções preventivas ao
modelo, para que essa decisão contemple os impactos na produção e
atendimento da demanda no horizonte de otimização.
O objetivo da otimização de usinas hidrelétricas é ter a máxima geração
sem faltar água. Assim, constitui naturalmente um problema multiobjetivo. A
precipitação natural pode ser modelada como possíveis cenários futuros, os quais
devem ser amostrados sem polarização. O balanço hídrico na presença de
diversos cenários é um desafio que pode ser tratado com o auxílio da curva guia de
armazenamento dos reservatórios.
A equipe da ENACOM se dedica a pesquisa de modelos e métodos de
otimização que irão fornecer subsídios para a tomada de decisão como, por
exemplo, no controle ótimo do nível do reservatório ao longo do horizonte de
planejamento ou no planejamento de manutenção do sistema gerador.
Cliente
®ENACOM 2013 12
Planejamento da expansão
A demanda cada vez maior por energia elétrica em uma dada região pode
sobrecarregar as subestações, tornando necessário o seu redimensionamento ou
a alocação de novas unidades para atender a demanda criada. A CEMIG
Distribuição S.A. investiu em 2011 o valor de 1,2 bilhões de reais na sua rede de
energia elétrica para o atendimento aos seus mais de 7 milhões de consumidores.
Para investimentos dessa escala é fundamental que sejam realizados estudos
aprofundados. O planejamento da expansão busca responder quando haverá
excesso de carga e onde alocar de maneira ótima novas subestações. Um bom
planejamento da expansão melhora o atendimento aos consumidores de energia,
uma vez que diminui o risco de falta de abastecimento em momentos de pico de
consumo, e reduz gastos com infraestrutura de subestações.
®
®ENACOM 2013
Mapa de custo paralocalização de nova
subestação e localizaçãoótima para uma nova
subestação (ponto vermelho) para ligação
de cargas desconectadas(arestas pretas).
13
Um dos passos fundamentais de um planejamento de expansão é a
previsão espacial de carga, i.e. quanto e onde a carga irá crescer. Essa previsão é
influenciada por áreas de restrição (e.g. lagos, reservas ambientais), polos de
atração (e.g. instalação de shoppings, estradas de acesso rápido) e índices de
verticalização. Uma boa invariante nesse contexto é a influência da vizinhança no
crescimento de uma região: uma carga tende a se espalhar geograficamente ao
longo do tempo. Outro fator é que a carga tende a saturar dentro de uma certa
região, com um comportamento semelhante a um S. Enfim, saber onde a carga irá
crescer influencia diretamente na localização ótima de novas subestações.
Neste projeto, a equipe da ENACOM trabalha na previsão espacial de
carga para contextos onde não é conhecido o histórico de evolução da carga e na
montagem de mapas de custo para alocação de novas subestações. O projeto é
desenvolvido junto à CEMIG Distribuição e o sistema será implementado pela
AXXIOM.
Cliente Parceira
®ENACOM 2013
100
101
102
103
104
105
106
107
-48.8 -48.6 -48.4 -48.2 -48 -47.8
-19.4
-19.2
-19
-18.8
-18.6
-18.4
longitude
latit
ude
Previsão de mapade carga para uma
região.
14
Detecção de eventos ambientais
A CEMIG conta com mais de 10.000km de linhas de transmissão em 13 estados
brasileiros e no Chile. Eventos ambientais constituem a principal causa de
interrupções no fornecimento de energia elétrica. Dentre eles, se destacam as
descargas atmosféricas e as queimadas, as quais podem ser detectadas por meio
de imagens. Sendo assim, é natural que câmeras sejam usadas para a detecção
automática de eventos ambientais para agilizar o diagnóstico e a correção de
interrupções no sistema de energia elétrica.
O uso de computadores para a identificação de padrões em imagens é
chamado de visão computacional. O que às vezes identificamos de maneira muito
fácil e instantânea, nem sempre é facilmente transferível para a linguagem de um
computador. Por exemplo, ao mostrar fotos do céu para alguém e perguntar quais
Um dos canais da representação HSV
(esquerda) para a imagemde queimada (acima).
®ENACOM 2013
®
15
contêm relâmpagos e onde eles estão, as respostas irão parecer óbvias, mas
desenvolver um algoritmo de computador que faça tal tarefa não é fácil,
especialmente para a diferenciação de eventos com efeitos semelhantes, como
flashes de fotos ou fogos de artifício.
Neste projeto, a equipe da ENACOM trabalha em conjunto com a UFMG,
na área de visão computacional, para identificar eventos ambientais a partir de
imagens digitais. O projeto é desenvolvido junto à CEMIG Distribuição e o sistema
será implementado pela AXXIOM.
Foto com relâmpago(acima), respectiva
imagem em tonsde cinza (centro) elimiar de tom para
intensificação dorelâmpago (abaixo).
Cliente Parceiras
®ENACOM 2013 16
Previsão de temperatura
®
®ENACOM 2013
ºC
A Aperam é a principal produtora mundial de aços inoxidáveis do mundo e faz
parte do grupo Arcelor-Mittal. Durante a produção de bobinas de aço através da
laminação a quente, o controle de temperatura é fundamental para garantir a
qualidade mecânica. Uma variação de temperatura indesejada nesse processo
pode provocar alteração nas microestruturas do material, alterando suas
propriedades mecânicas. Tais não conformidades podem gerar perdas no
processo de produção.
Um primeiro passo para fazer um modelo computacional do mundo real
é estabelecer quais variáveis do sistema são mais relevantes para atingir a
precisão desejada. Isso permite chegar a resultados mais precisos com menor
complexidade, permitindo especialmente a simulação de instâncias extensas do
modelo. Após definir as variáveis de entrada, resta então encontrar qual a relação
entre elas e a saída, de forma que possamos prever qual será o resultado dado um
estado do sistema. Esse passo é naturalmente chamado de treinamento pois é feito
tipicamente a partir de amostras de entrada com respectivas saídas.
Ilustração dapressão sobre uma lâmina de
aço quente para afinamento noprocesso de bobinamento:o controle de temperatura
é fundamental para garantir a qualidade.
17
®ENACOM 2013
A capacidade de descobrir automaticamente através de treinamento
relações entre pares de entrada e saída é denominada inteligência
computacional. Existem diversas técnicas de inteligência computacional, dentre
elas as redes neurais inspiradas no sistema nervoso dos animais. A rede neural
com camadas paralelas foi proposta por um dos membros da ENACOM com a
parceria de professores da UFMG.
Neste projeto, a equipe da ENACOM trabalha na definição de relações
entre variáveis do processo (e.g. espessura da lâmina de aço, fluxo de água) e o
coeficiente de transferência de calor a fim de estimar a temperatura de
bobinamento. Essa predição pode ser usada juntamente com técnicas de controle
para melhorar o processo de bobinamento de aço.
Comparação entre atemperatura prevista
(em vermelho) ea temperatura medida
(em preto), ondeo erro relativo é
menor que 10%.
Parceiras
0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000500
550
600
650
700
750
800
Amostra
Tem
per
atu
ra (
° C)
RealEstimado
18
Mobilidade urbana
Um dos grandes problemas de uma grande cidade é a mobilidade. Um alto tempo
de transporte, além do impacto direto de redução da dinâmica da cidade, implica
em aumento do consumo de combustível e aumento do estresse de pessoas no
trânsito. Um problema típico é o engarrafamento nos momentos de maior
demanda. Boas soluções para esse problema incluem oferecimento de itinerários
alternativos em caso de bloqueios de uma via e coordenação inteligente dos sinais
de trânsito. Outro problema típico é o fluxo de veículos em um estacionamento,
especialmente na chegada e saída de eventos pontuais (e.g. jogo de futebol,
concertos musicais). Boas soluções para esse problema incluem uma otimização
do desenho do estacionamento e uma coordenação da entrada e saída de
Simulação de trânsitoonde pontos azuis
representam carros epontos vermelhos
representam ônibus.
®ENACOM 2013
®
19
veículos do local de modo a obter o menor tempo possível de enchimento e
esvaziamento.
Uma possível abordagem para a modelagem do trânsito de veículos é
utilizar grandezas macroscópicas (e.g. fluxo, densidade e velocidade média),
fazendo uma analogia com fluidos. Outra possível abordagem é considerar
comportamentos microscópicos, onde cada elemento do sistema importa para a
simulação.
Neste projeto, a equipe da ENACOM trabalha no desenvolvimento de
modelos para extração de grandezas macro do sistema de transporte (e.g. fluxo
médio de veículos, tempo máximo de espera em engarrafamentos) baseados em
comportamentos micro do sistema de transporte (e.g. comportamento de
ultrapassagem de um veículo, estratégia de busca de vagas de estacionamento).
Manobras paraestacionamentode um veículo.
®ENACOM 2013
Parceira
20
Mais informações disponíveis emhttp://www.enacom.com.br/projetos.php?opc=refletora
Projeto ótimo de antenas
Ao projetar uma antena, deseja-se um bom compromisso para fins específicos
conflitantes (e.g. direcionalidade, casamento de impedância, largura de banda e
polarização). Tais requisitos inspiram naturalmente técnicas de otimização
multiobjetivo.
®ENACOM 2013
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50 10 15 2520 30 35 40 45 dBi
Antena refletora paracobertura via satélitepara diretividade e polarização.
21
A equipe da ENACOM possui uma vasta experiência em projeto ótimo de
antenas, incluindo antenas filamentares, impressas e refletoras. Por exemplo, um
projeto ótimo de antena refletora para cobertura do Brasil atingiu 33dBi de ganho
médio ao longo de todo o território. Isso significa dizer que, em relação a uma
antena que irradia igualmente em todas as direções, a antena refletora otimizada
conseguiu concentrar cerca de 2.000 vezes mais energia nas direções que
atingiriam o território brasileiro. Um dos artigos resultantes deste projeto foi
premiado como artigo convidado no Conference on the Computation of
Electromagnetic Fields de 2009 (COMPUMAG 2009).
Artigo por D. A. G Vieira, A. C. Lisboa, R. R. Saldanha. "An enhanced ellipsoid method for
electromagnetic devices optimisation and design" - IEEE Transactions on Magnetics, 46:
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Algumas produções científicas da ENACOM sobre antenas refletoras
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