https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/75141 Sat, 05 Sep 2026 12:30:10 GMT 2026-09-05T12:30:10Z https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/275308 Detecção de erros em modelos dinâmicos de sistemas elétricos de potência utilizando algoritmos de aprendizado de máquina para classificação Nascimento, Leonardo Lameira do As ferramentas de simulação dinâmica em Sistemas Elétricos de Potência (SEP) são de extrema importância para realização de estudos para operação e planejamento. A confiabilidade dos resultados é intrinsecamente relacionada à qualidade dos Modelos Físicos empregados, e um dos principais problemas que podem ocorrer é a utilização de parâmetros incorretos. Com base nisto, este trabalho propõe uma metodologia para identificação de erros em parâmetros em Modelos Físicos, com abordagem de Validação Sistêmica. Para atingir este objetivo, é utilizado Aprendizado de Máquina Supervisionado para Classificação. Enquanto a escolha da abordagem de Validação Sistêmica se deva à capacidade de avaliar modelos no contexto do SEP completo, a escolha do uso de Aprendizado de Máquina é apropriado porque emula análises próximas àquelas realizadas por um especialista humano, com a vantagem de processar, comparar e classificar uma quantidade muito maior de dados e em menor tempo. A partir da geração de casos utilizando o software ANATEM (Análise de Transitórios Eletromecânicos), foram criadas duas bases de dados para o treinamento posterior teste dos modelos de Aprendizado de Máquina, um contendo erros e o outro sem nenhum tipo de erro de parâmetros. Com etapas adequadas de processamento de dados, como filtragem de sinais e redução de dimensionalidade, além de abordagem estatística para escolha do melhor modelo de classificador, experimentos em um sistema fictício de 68 barras demonstram que a aplicação da nova técnica permite não apenas verificar erros em parâmetros de Modelos Físicos com grande precisão, mas também identificar quais deles estão incorretos e em qual região do SEP ocorrem os problemas. A metodologia permite complementar também técnicas já presentes na literatura, como uma etapa inicial na seleção dos equipamentos ou subsistemas que necessitam de atenção, especialmente em SEP de grande porte.; Abstract: Dynamic simulation tools in Electrical Power Systems (EPS) are of most importance for conducting studies on operation and planning. The reliability of the results is intrinsically related to the quality of the Physical-Based Models (PBMs) employed, and one of the main issues that may occur is the use of incorrect parameters. Based on this, the present work proposes a methodology for identifying parameter errors in PBMs, using a Systemic Validation approach. To achieve this goal, Supervised Machine Learning for Classification is employed. While the choice of a Systemic Validation approach is due to its ability to evaluate models in the context of the complete EPS, the use of Machine Learning is appropriate because it emulates analyses similar to those carried out by a human expert, with the advantage of processing, comparing, and classifying a much larger amount of data in less time. From the generation of cases using the ANATEM software (Analysis of Electromechanical Transients), two datasets were created for the subsequent training and tests of the Machine Learning models: one containing errors and the other without any type of parameter errors. With appropriate data processing steps, such as signal filtering and dimensionality reduction, in addition to a statistical approach for selecting the best classifier model, experiments on a fictitious 68-bus system demonstrate that the application of the new technique not only allows verifying parameter errors in PBMs with high accuracy, but also identifying which of them are incorrect and in which region of the EPS the problems occur. The methodology also complements techniques already present in the literature, serving as an initial step in selecting the equipment or subsystems that require attention, especially in large-scale EPS. Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2026. Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/275308 2026-01-01T00:00:00Z https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/275209 Projeto, análise e otimização de um motor de fluxo axial de ímãs permanentes em SMC para aplicação em veículos elétricos Figueiredo, João José Medeiros de Máquinas de fluxo axial com ímãs permanentes destacam-se pela elevada densidade de potência e compacidade, sendo especialmente atrativas para aplicações como veículos elétricos, embora imponham desafios quanto à seleção de materiais que conciliem eficiência, viabilidade econômica e menor impacto ambiental. Neste trabalho, propõe-se uma metodologia integrada para análise, modelagem e otimização de um motor síncrono de fluxo axial com ímãs permanentes, combinando fundamentos analíticos, circuitos de relutâncias magnéticas e simulação pelo método de elementos finitos, associados à otimização multiobjetivo via NSGA-II. O modelo analítico foi empregado no pré-dimensionamento do motor e na identificação de parâmetros críticos com baixo custo computacional. O circuito de relutâncias magnéticas permitiu a avaliação do cogging torque e da força contraeletromotriz, considerando o movimento relativo entre rotor e estator. O método de elementos finitos foi utilizado para a validação final do projeto, oferecendo maior fidelidade na representação dos fenômenos magnéticos. Os resultados demonstram que a integração entre modelagem analítica, circuitos magnéticos e simulação numérica constitui uma abordagem eficaz para o projeto de motores de fluxo axial com ímãs permanentes, proporcionando um equilíbrio entre eficiência computacional, flexibilidade de projeto e precisão na análise.; Abstract: Permanent magnet axial flux machines stand out due to their high power density and compactness, making them particularly attractive for applications such as electric vehicles, although they pose challenges regarding the selection of materials that reconcile efficiency, economic feasibility, and reduced environmental impact. This work proposes an integrated methodology for the analysis, modeling, and optimization of a permanent magnet synchronous axial flux motor, combining analytical formulations, magnetic reluctance circuit modeling, and finite element method simulations, together with multiobjective optimization based on NSGA-II.The analytical model is employed for the preliminary motor design and the identification of critical parameters with low computational cost. The magnetic reluctance circuit model enables the evaluation of cogging torque and back electromotive force, considering the relative motion between the rotor and the stator. The finite element method is used for the final validation of the design, providing higher fidelity in representing magnetic phenomena.The results demonstrate that the integration of analytical modeling, magnetic circuit modeling, and numerical simulation constitutes an effective approach for the design of permanent magnet axial flux motors, providing a balance between computational efficiency, design flexibility, and analysis accuracy. Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2026. Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/275209 2026-01-01T00:00:00Z https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/275147 Design and analysis methodology for a flyback photovoltaic microinverter with hybrid modulation and GaN technology for operation up to 1 MHz Rosa, Fellipe dos Passos Esta dissertação de mestrado apresenta a metodologia de projeto e análise de um microinversor fotovoltaico de 450 W, baseado na topologia Flyback intercalada (interleaved) utilizando semicondutores de Nitreto de Gálio (GaN) para operação em frequências de até 1 MHz. O trabalho descreve os requisitos necessários para atingir compacidade e eficiência, tais como a otimização de magnéticos em alta frequência, minimização de indutâncias parasitas e conformidade com os padrões de conexão à rede elétrica. Diante destes requisitos, propõe-se uma estratégia de Modulação Híbrida digital que alterna dinamicamente entre os modos de condução Controle Quase-Ressonante Crítico (QRC-BCM) e Descontínuo (QRC-DCM). Enquanto o modo QRC-BCM maximiza a eficiência em cargas elevadas, a transição para o modo QRC-DCM limita a frequência de chaveamento em cargas leves, sendo a comutação no vale (VS) assegurada em toda a faixa operacional através de um algoritmo de compensação polinomial do tempo de ressonância, cujos parâmetros foram obtidos experimentalmente. Para atenuar a oscilação de potência em 120 Hz (típica de sistemas monofásicos), é dimensionado um filtro capacitivo de entrada que garante a estabilidade da tensão do módulo fotovoltaico, enquanto o filtro de saída é projetado para atenuar as componentes de alta frequência decorrentes da comutação do conversor. Ainda, é realizada a implementação de um inversor de desdobramento (unfolding bridge) em baixa frequência para a injeção de corrente na rede. Além do equacionamento teórico, modelagem estática e simulações, o trabalho apresenta resultados experimentais de um protótipo, evidenciando alta eficiência de conversão que atinge valores de até 96%, Fator de Potência (PF) unitário e Distorção Harmônica Total (THD) inferior a 3,5%.; Abstract: This master?s thesis presents the design methodology and analysis of a 450 W photovoltaic microinverter based on the interleaved Flyback topology, using Gallium Nitride (GaN) semiconductors for operation at frequencies up to 1 MHz. The work describes the requirements necessary to achieve compactness and efficiency, such as the optimization of high-frequency magnetics, minimization of parasitic inductances, and compliance with grid connection standards. Given these requirements, a digital Hybrid Modulation strategy is proposed, which dynamically alternates between Quasi-Resonant Control at Boundary Conduction Mode (QRC-BCM) and Discontinuous Conduction Mode (QRC-DCM). While the QRC-BCM mode maximizes efficiency at high loads, the transition to the QRC-DCM mode limits the switching frequency at light loads, ensuring Valley Switching (VS) across the entire operating range through a polynomial resonance time compensation algorithm, whose parameters were obtained experimentally. To attenuate the 120 Hz power oscillation (typical of single-phase systems), an input capacitive filter is dimensioned to guarantee the stability of the photovoltaic module voltage, while the output filter is designed to attenuate the high-frequency components resulting from the converter switching. Furthermore, a low-frequency unfolding bridge inverter is implemented for current injection into the grid. In addition to theoretical equations, static modeling, and simulations, the work presents experimental results of a prototype, evidencing high conversion efficiency reaching values up to 96%, unity Power Factor (PF), and Total Harmonic Distortion (THD) lower than 3.5%. Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2026. Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/275147 2026-01-01T00:00:00Z https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/275143 Projeto, modelagem e validação experimental de sensores SPR multicamadas para detecção de acetona na faixa UV-visível Fernandes, Gabriel Bruno Monteiro O diagnóstico médico não invasivo tem impulsionado o desenvolvimento de novas abordagens para a detecção de biomarcadores, com destaque para a análise de compostos orgânicos voláteis (VOCs) presentes no ar exalado humano. Esses compostos estão associados a processos metabólicos e podem refletir alterações fisiológicas e patológicas, tornando-se candidatos relevantes para a classificação e o monitoramento de doenças em contextos clínicos. Entretanto, a viabilização do monitoramento cotidiano desses elementos ainda depende do desenvolvimento de dispositivos capazes de realizar a coleta e a análise de amostras de forma eficiente e confiável. Além disso, a detecção dessas espécies em baixas concentrações impõe desafios significativos relacionados à sensibilidade e à estabilidade dos sistemas de medição. Nesse contexto, sensores baseados em Ressonância de Plasmon de Superfície (SPR) apresentam-se como uma alternativa promissora, em virtude de sua elevada sensibilidade a variações do índice de refração na interface sensora. Diante desse cenário, este trabalho adota a acetona como estudo de caso, sendo investigada como analito representativo para a avaliação do desempenho de sensores SPR. A tese desenvolve-se a partir de duas investigações teóricas e uma etapa experimental. Inicialmente, foi conduzido um estudo voltado à seletividade do sensor, no qual se avaliou a influência da incorporação de diferentes materiais de sobrecamada, incluindo grafeno, quitosana e polianilina, sobre a resposta do sistema, evidenciando a dependência crítica da interação entre material, analito e meio. Em seguida, foi realizada uma análise teórica da sensibilidade, na qual foram propostos critérios de projeto para sensores SPR multicamadas, com foco na identificação e otimização dos pontos de máxima sensibilidade. Como parte dessa análise, foi realizada uma avaliação crítica da adoção do comprimento de onda de 633 nm em sensores operando no modo angular, amplamente difundido na literatura. Com base nos resultados teóricos, fundamentou-se a escolha do alumínio para a etapa experimental, devido à sua capacidade de viabilizar a operação em faixas espectrais mais amplas, incluindo regiões próximas ao ultravioleta. No entanto, limitações instrumentais associadas à polarização restringiram a avaliação experimental à região de transição UV?visível, direcionando a análise para a caracterização do comportamento sensorial em cenários com restrições espectrais e de polarização. Nessas condições, foram identificados regimes de operação nos quais a resposta do sensor mantém comportamento linear em função da concentração do analito, mesmo diante dessas limitações. A tese é concluída destacando as contribuições para a caracterização de limitações e o estabelecimento de novos critérios de projeto de sensores SPR, reforçando seu potencial como plataforma versátil para a detecção de acetona, com aplicações na análise do ar exalado humano.; Abstract: Non-invasive medical diagnostics have driven the development of new approaches for biomarker detection, with particular emphasis on the analysis of volatile organic compounds (VOCs) present in exhaled human breath. These compounds are associated with metabolic processes and may reflect physiological and pathological alterations, making them relevant candidates for disease classification and monitoring in clinical contexts. However, enabling the routine monitoring of these elements still depends on the development of devices capable of efficiently and reliably collecting and analyzing samples. Furthermore, the detection of these species at low concentrations poses significant challenges related to sensitivity and stability of measurement systems. In this context, sensors based on Surface Plasmon Resonance (SPR) emerge as a promising alternative due to their high sensitivity to variations in the refractive index at the sensing interface. Within this framework, this work adopts acetone as a case study, investigating it as a representative analyte for evaluating the performance of SPR-based sensors. The thesis is structured around two theoretical investigations and one experimental study. Initially, a study focused on sensor selectivity was conducted, in which the influence of incorporating different overlayer materials?including graphene, chitosan, and polyaniline?on the system response was evaluated, highlighting the critical dependence of the interaction between material, analyte, and medium. Subsequently, a theoretical analysis of sensitivity was carried out, proposing design criteria for multilayer SPR sensors, with emphasis on identifying and optimizing points of maximum sensitivity. As part of this analysis, a critical assessment of the widely adopted use of a fixed wavelength of 633 nm in angular interrogation SPR systems was performed. Based on the theoretical findings, aluminum was selected for the experimental implementation due to its ability to enable operation over broader spectral ranges, including regions near the ultraviolet. However, instrumental limitations related to polarization restricted the experimental evaluation to the UV?visible transition region, directing the analysis toward the characterization of sensor behavior under constrained spectral and polarization conditions. Under these conditions, operating regimes were identified in which the sensor response maintains a linear relationship with analyte concentration, even in the presence of such limitations. The thesis concludes by highlighting contributions to the characterization of limitations and the establishment of new design criteria for SPR sensors, reinforcing their potential as a versatile platform for acetone detection, with applications in the analysis of exhaled human breath. Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2026. Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/275143 2026-01-01T00:00:00Z