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Modelagem matemática e computacional aplicada ao monitoramento de entrada da ferrugem asiática na soja
(2025-02-21) Kuhn, Mateus Diel
Este trabalho explora o uso da tecnologia LoRaWAN para trans- mitir dados meteorológicos oriundos de uma estação meteorológica, visando desenvolver um modelo matemático e computacional que possa computar a favorabilidade de entrada da ferrugem asiática na soja em tempo real. Causada pelo fungo Phakopsora Pachyrhizi, essa do- ença representa uma ameaça significativa à produção de soja. Todos os dados são capturados e transmitidos por uma infraestrutura LoRaWAN insta- lada em Santa Rosa/RS, armazenados em série histórica e acessíveis em tempo real. A implementação de sensores permite o monitoramento contí- nuo das condições ambientais, facilitando a tomada de decisões quanto ao uso de fungicidas, promovendo práticas agrícolas sustentáveis e aumen- tando a produtividade. A integração de LoRaWAN se destaca como uma solução inovadora para enfrentar os desafios impostos pela ferrugem asiá- tica. Como resultado, observou-se que através dos insights gerados pela modelagem, é possível otimizar a aplicação de fungicidas, reduzindo o nú- mero de aplicações necessárias e, consequentemente, minimizando o impacto ambiental e os custos associados ao controle da doença.
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Modelagem matemática como ferramenta pedagógica: promovendo o consumo consciente de energia no ensino médio
(2025-02-20) Xavier, Emília Damásia de Sousa
Esta dissertação investiga a aplicação da modelagem matemática como metodologia de ensino e aprendizagem para ensinar funções polinomiais, com o objetivo de promover o consumo consciente de energia entre estudantes do ensino médio. A pesquisa foi realizada na Escola Estadual Coronel Ondino Rodrigues de Lima, na cidade de Ribeirão Cascalheira, Mato Grosso, envolvendo 19 estudantes do 1º ano B. Inicialmente, foi realizada uma revisão bibliográfica sobre a modelagem matemática, descrevendo seu conceito e etapas, considerando os principais autores que abordam a temática. Em seguida, a pesquisa foi estruturada em três dimensões principais: diagnóstica, empírica e consolidada. A "Dimensão Diagnóstica" focou na análise dos conhecimentos prévios dos estudantes sobre conceitos matemáticos fundamentais, como funções polinomiais, consumo e eficiência energética. Esta etapa revelou que, embora a maioria dos estudantes demonstrasse interesse em aprender, muitos ainda enfrentavam dificuldades significativas na aplicação de conceitos teóricos em situações reais. Na "Dimensão Empírica", as habilidades matemáticas dos estudantes foram avaliadas por meio de atividades práticas que vinculavam diretamente o consumo de energia com cálculos matemáticos. Esta fase foi essencial para verificar a capacidade dos estudantes de aplicar conceitos matemáticos em situações cotidianas, como o cálculo do consumo energético residencial e a análise de eficiência energética, utilizando recursos computacionais para a plotagem de gráficos e análises. A "Dimensão Consolidada" integrou as descobertas das fases anteriores, sintetizando as análises a partir do desenvolvimento da modelagem matemática no consumo consciente de energia por parte dos estudantes, consolidando as competências matemáticas trabalhadas e verificando o impacto da modelagem matemática em sua aprendizagem, nesta etapa recursos computacionais foram utilizados para a plotagem de gráficos e análises. Por fim, nesta dissertação, é concluído que a modelagem matemática é uma ferramenta poderosa não apenas para facilitar a compreensão de conceitos abstratos, mas também para aumentar a conscientização dos estudantes sobre a importância da eficiência energética, contribuindo para a formação de cidadãos mais conscientes e responsáveis, com impactos positivos em suas famílias e na sociedade como um todo.
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Aplicação de conceitos de Smart Grids para otimização através de reconfiguração de sistemas radiais seletivos subterrâneos
(2025-02-20) França, Ronei Eloi Ody
A introdução de Smart Grids em sistemas de distribuição subterrâneos tem sido viabilizada pela tecnologia de informação e comunicação de dados, sensoriamento e controle inteligentes. Devido à alta densidade de carga e ao aumento progressivo da demanda de energia elétrica, dada complexidade do sistema duplo radial, é necessário aprimorar técnicas que incorporam as necessidades operacionais emergentes para melhorar a qualidade de energia e garantir operabilidade. O estudo foca na rede da Companhia Estadual de Energia Elétrica – Distribuição (CEEE-D), destacando a necessidade de inovação e a transição de redes tradicionais para Smart Grids. As reconfiguração de redes de distribuição são extremamente necessárias para evitar contingências e atribuir uma condição ótima entre unidades geradoras, cargas do sistema de distribuição e sistema de proteção. Neste projeto é proposto o desenvolvimento de uma modelagem computacional em que RNA analisam os consumos e as demandas pontuais do sistema de distribuição de energia elétrica através de dados acumulados, analisadores de sinal e sensores em tempo real condicionados nas chaves telecomandadas. O objetivo é aplicar técnicas de IA por redes neurais artificias para reduzir o tempo de reconfiguração de sistemas de distribuição, através da reconfiguração dinâmica. A RNA é utilizada para enfrentar a complexidade dos sistemas elétricos de distribuição subterrâneos, utilizando funções de ativação não-lineares e arquiteturas para reconfigurações. Os resultados obtidos pela RNA com a função de ativação sigmoide na camada oculta e da função linear na camada de saída, em conjunto com o algoritmo Backpropagation e a otimização pelo método de Levenberg-Marquardt, apresentam as configurações de chaveamento, as quais serão aplicadas às chaves de transferência automáticas. A técnica adotada provou ser eficiente, resultando em previsões confiáveis que contribuem para a redução de perdas, respeitando os limites de capacidade de corrente e magnitude de tensão. Os resultados dos testes em três cenários evidenciam a robustez do modelo, que conseguiu capturar variações nas potências de carga e prever configurações de chaveamento, mantendo desempenho elevado mesmo em condições não vistas durante o treinamento. A aplicação de RNA em Smart Grids destaca-se pela precisão e adaptabilidade, mostrando-se promissora para otimizações futuras em sistemas mais complexos.
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Modelagem matemática de faltas de alta impedância e análise comparativa de modelos em diferentes cenários: um estudo sobre aplicabilidade
(2025-02-20) Pinto, Fernando Feiten
A Falta de Alta Impedância (FAI) é um problema do Sistema Elétrico de Potência que ocorre devido ao contato de condutores elétricos energizados e deteriorados com superfícies de alta impedância. Esse problema vem sendo estudado desde a década de 70, mas ainda não possui uma solução definitiva. Em geral, as pesquisas são direcionadas a detecção e localização de FAI, enquanto estudos voltados às demais características que compõem a natureza desse distúrbio se configuram como minoria. Uma das etapas fundamentais no desenvolvimento de novas técnicas de detecção e localização de FAI, envolve a seleção de um modelo adequado, que possa simular com precisão as características de tensão e/ou corrente associadas à FAI. Nesse contexto, esta pesquisa tem como foco estudar diferentes modelos de FAI, com o objetivo de realizar a modelagem matemática desse distúrbio e uma análise comparativa entre os modelos, considerando diversos cenários nos quais a FAI pode ocorrer. Quatro modelos são escolhidos e validados no alimentador de testes IEEE - 13 barras, onde são examinadas as características típicas de corrente e tensão, assim como a relação tensão-corrente. Na sequência, os modelos são implementados na rede de Zamora para simular os diferentes cenários, incluindo superfícies, tais como, areia seca, asfalto seco, brita úmida, entre outras. Os resultados das simulações são avaliados em comparação com registros oscilográficos reais de FAI. De modo geral, cada cenário foi modelado de maneira eficaz por um dos quatro modelos escolhidos. Um ponto fundamental no desenvolvimento de abordagens inovadoras para a detecção e localização em simulações de FAI é a seleção adequada de um modelo; assim, este estudo traz uma contribuição inédita ao vincular o modelo mais adequado às características específicas de tensão e corrente da FAI em um determinado cenário. Essa escolha é essencial não somente para a precisão das simulações, mas também para reforçar a eficiência e confiabilidade dos sistemas de proteção que são desenvolvidos com base nessas simulações, promovendo uma atuação mais assertiva em eventos reais.
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Modelagem matemática aplicada no ensino básico: uma abprdagem financeira e sustentável utilizando sistemas fotovoltaicos
(2025-02-20) Alencar, Eduardo de Paula
Um dos grandes desafios da educação básica em relação à matemática é despertar o interesse dos alunos pelo conhecimento do conteúdo proposto e permitir que eles realmente percebam sua aplicabilidade no contexto diário, sendo que muitas vezes, os conteúdos são teóricos e têm poucas aplicações práticas. Todos esses fatores contribuem para o insucesso escolar, o abandono da disciplina e o desinteresse por parte dos alunos. Nesta dissertação, discute-se a importância do uso da Modelagem Matemática como metodologia de ensino e aprendizado, apresentando uma proposta de atividade que pode ser desenvolvida com professores de Ciências da Natureza, Ciências Humanas e Matemática do Ensino Médio, abordando a temática das Energias Renováveis, mais especificamente a Energia Fotovoltaica. A problemática inicial consiste em aplicar a modelagem matemática como ferramenta para representar os custos financeiros associados à instalação e uso de módulos fotovoltaicos, permitindo aos alunos realizar cálculos usando juros compostos e equações exponenciais, além de fazer tabulação de dados. Por fim, os resultados apresentados indicam que a aplicação da modelagem matemática auxilia o aluno na capacidade de pensar, refletir e resolver problemas matemáticos mais complexos, com aplicação prática no dia a dia. Além disso, promove uma maior interação entre alunos e professores, fazendo com que os estudantes desenvolvam as habilidades previstas na Base Nacional Comum Curricular (BNCC) de uma forma mais aplicável e crítica em relação ao conteúdo inserido.