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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorBARBOSA, Douglas Contente Pimentel-
dc.contributor.authorLIMA, Igor Veloso de-
dc.date.accessioned2025-04-17T15:49:41Z-
dc.date.available2025-04-17T15:49:41Z-
dc.date.issued2025-04-10-
dc.date.submitted2025-04-16-
dc.identifier.citationLIMA, Igor Veloso de. Aplicação de algoritmo de otimização para controle da operação de célula a combustível em microrrede. 2025. 52f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) - Curso de Engenharia de Controle e Automação, Departamento de Engenharia Elétrica, Centro de Tecnologia e Geociências, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2025.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/62408-
dc.description.abstractEste trabalho apresenta um estudo sobre o gerenciamento de microrredes utilizando lógica fuzzy e Particle Swarm Optimization (PSO) para otimizar o funcionamento de uma célula a combustível integrada a um sistema de geração distribuída. O crescimento das cidades e a crescente demanda por energia exigem soluções eficientes para gerenciamento de microrredes, garantindo estabilidade e confiabilidade no fornecimento de energia. A pesquisa explora os principais componentes da microrrede, incluindo células a combustível, geradores a diesel, sistemas fotovoltaicos e baterias (BESS), além das estratégias de controle utilizadas. O estudo implementa um modelo de microrrede no MATLAB/Simulink, onde abordagens de controle são analisadas para minimizar o consumo de hidrogênio e oxigênio, garantindo a eficiência energética e a estabilidade do sistema. Para isso, um controlador fuzzy foi projetado para gerenciar a célula a combustível, ajustando dinamicamente sua operação de acordo com a demanda da microrrede. O algoritmo PSO foi utilizado para otimizar os parâmetros das funções de pertinência da lógica fuzzy, referente a variável de saída do controle, melhorando a resposta do sistema às variações de carga e geração. A abordagem permitiu reduzir cerca de 4% do consumo de combustível da célula, em comparação com trabalhos anteriores.pt_BR
dc.format.extent53p.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectMicrorredept_BR
dc.subjectCélula a combustívelpt_BR
dc.subjectLógica fuzzypt_BR
dc.subjectOtimizaçãopt_BR
dc.titleAplicação de algoritmo de otimização para controle da operação de célula a combustível em microrredept_BR
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.contributor.advisor-coSANTOS, Antônio Gustavo Evangelista Muniz-
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/0104071238273011pt_BR
dc.degree.levelGraduacaopt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/7589154788697615pt_BR
dc.description.abstractxThis work presents a study on the management of microgrids using fuzzy logic and Particle Swarm Optimization (PSO) to optimize the operation of a fuel cell integrated into a distributed generation system. The growth of cities and the increasing demand for energy require efficient solutions for microgrid management, ensuring stability and reliability in energy supply. The research explores the main components of the microgrid, including fuel cells, diesel generators, photovoltaic systems, and battery energy storage systems (BESS), as well as the control strategies used. The study implements a microgrid model in MATLAB/Simulink, where different control approaches are analyzed to minimize hydrogen and oxygen consumption, ensuring energy efficiency and system stability. For this purpose, a fuzzy logic controller was designed to manage the fuel cell, dynamically adjusting its operation according to the microgrid’s demand. The PSO algorithm was employed to optimize the parameters of the fuzzy logic membership functions, specifically the output variable of the control system, improving the system’s response to variations in load and generation. The approach enabled a reduction of approximately 4% in the fuel consumption of the cell, compared to previous studies.pt_BR
dc.degree.departament::(CTG-DEE) - Departamento de Engenharia Elétricapt_BR
dc.degree.graduationEngenharia de Controle e Automaçãopt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal de Pernambucopt_BR
dc.degree.localRecifept_BR
dc.contributor.advisor-coLatteshttp://lattes.cnpq.br/7930600080299731pt_BR
Aparece en las colecciones: (TCC) - Engenharia de Controle e Automação

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