Defesa de Exame de Qualificação – José Dolores Vergara Dietrich – 31/07/2017
31/07/2017 17:01
| Defesa de Exame de Qualificação | |
| Aluno | José Dolores Vergara Dietrich |
| Orientador
Coorientador Coorientador |
Prof. Julio Elias Normey-Rico, Dr. – DAS/UFSC
Prof. Daniel Limón Marruedo, Dr. – Universidad de Seville Prof. Marcus Vinícius Americano da Costa Filho, Dr. – DEQ/UFBA |
| Data
Local |
31/07/2017 13h30 (segunda-feira)
Sala PPGEAS I (piso superior) |
| Prof. Daniel Ferreira Coutinho, Dr. – DAS/UFSC (presidente)
Prof. Darci Odloak, Dr. – POLI/USP Prof. Aguinaldo Silveira e Silva, Dr. – EEL/UFSC Prof. Ubirajara Franco Moreno, Dr. – DAS/UFSC (suplente) |
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| Título
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Controle Preditivo Econômico Robusto Aplicado a Sistemas de Geração de Energia Renovável |
| Resumo: Sistemas eficientes, sustentáveis e diversificados de geração de energia elétrica são uma preocupação crescente na maioria dos países, de tal forma que o aprimoramento dos sistemas de controle na geração e gerenciamento da energia é um tema de grande relevância no contexto econômico e social do país. Particularmente, na geração de energia elétrica utilizando fontes renováveis, destaca-se a forma como se enfrentam as incertezas que há tanto na produção quanto na demanda da energia elétrica, sendo que muitos trabalhos abordam este problema através de técnicas determinísticas. Por outro lado, métodos estocásticos têm sido pesquisados apresentando resultados promissores na captura das incertezas associadas à geração de energia utilizando fontes renováveis e configuram um tema importante a ser estudado. Entretanto, muitas propostas de MPC robusto e estocástico são provavelmente muito complexas para a implementação nas indústrias de processos, onde a maioria das aplicações é encontrada e, normalmente, incentiva-se o desenvolvimento de alternativas mais simples. Desta forma, este trabalho visa desenvolver e aplicar, com base em estratégias de controle preditivo, sistemas de controle e otimização econômica para processos de geração e gestão de energia, principalmente considerando o comportamento estocástico dos sistemas com fontes de energia renováveis. | |
