Banca de QUALIFICAÇÃO: CARLOS ANTONIO ALVES DE ARAÚJO JUNIOR

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: CARLOS ANTONIO ALVES DE ARAÚJO JUNIOR
DATA: 28/08/2020
HORA: 15:00
LOCAL: Videoconferência
TÍTULO: METODOLOGIA PARA A EXTRAÇÃO AUTOMÁTICA DE REGRAS PARA A MODELAGEM DE UM SISTEMA DE REFRIGERAÇÃO DE ÁGUA UTILIZANDO ABORDAGEM DIGITAL TWIN
PALAVRAS-CHAVES: Setor Elétrico; Planta Térmica; Gêmeo Digital; Inteligência Artificial; Lógica Fuzzy; Extração Automática de Regras.
PÁGINAS: 60
RESUMO: Na busca do aumento da produtividade a indústria desenvolveu estratégias tecnológicas para atingir esse objetivo, estratégia esta chamada de Indústria 4.0. No setor elétrico, plantas termelétricas buscam ferramentas capazes de otimizar a produção de energia e diminuir o intervalo de tempo de parada não programada. Este trabalho propõe realizar a modelagem do sistema de refrigeração de água a partir da abordagem “Digital Twin” (Gêmeo Digital), utilizando técnicas de inteligência artificial como a lógica fuzzy e extração automática de regras fuzzy. O sistema de refrigeração de água é um sistema que possue um grande número de ventiladores para realizar a troca térmica entre a água e o ar ambiente, porém, a forte característica de não-linearidade do sistema faz com que os controladores PID convencionais não desempenhem bem, induzindo o operador a acionar todos os ventiladores para garantir a temperatura da água abaixo do necessário e, consequetemente, aumentando o gasto energético sem necessidade. Nesta abordagem se utiliza os dados de uma planta termelétrica localizada na capital da Paraíba, João Pessoa, para criar um banco de conhecimento para o sistema através do histórico do sistema e assim criar um gêmeo digital capaz de simular todo o sistema para auxílio na otimização do consumo de energia desse sistema, que chega a consumo cerca de 3% de toda energia gerada na planta. Também foi proposto um algoritmo de atualização de regras do modelo em tempo real. A atualização tem o objetivo de garantir que o sistema tenha um baixo erro percentual instâneo, como também adquirir novos conhecimentos de situações o qual o modelo não foi treinado. Os resultados apresentados pelo modelo a partir de testes, em três cenários diferentes, mostraram a robustez do modelo proposto, e em todos os cenários o erro percentual médio foi abaixo de 5% e error absoluto médio abaixo de 3 °C.
MEMBROS DA BANCA:
Interno - 1636976 - FABIANO SALVADORI
Presidente - 1972280 - JUAN MOISES MAURICIO VILLANUEVA
Externo à Instituição - RICARDO TANSCHEIT