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metadata.dc.type: Trabalho de Graduação
Title: Redes neurais artificiais aplicada a transmissão automática adaptativa
Authors: Domiciano, Carlos Henrique, 1980-
Abstract: Resumo: Este trabalho propõe o dimensionamento de configurações otimizadas de um sistema de iluminação pública autossuficiente, que capta a energia solar através de painéis fotovoltaicos, e a armazena em ultracapacitores, o que elimina a necessidade de uso das tóxicas baterias eletroquímicas. O foco é encontrar uma configuração otimizada do conversor de potência chaveado boost, responsável por adequar os níveis de tensão e corrente do banco de ultracapacitores, e alimentar a luminária de LED. O motivo de se buscar uma configuração otimizada para este sistema, é reduzir desperdícios de energia, e reduzir o custo de implementação do sistema. Outra proposta deste trabalho é estabelecer um funcionamento pulsante para os LEDs, de forma a aumentar a confiabilidade luminosa do sistema, sem comprometer o consumo de energia, utilizando a persistência do LED. Buscou-se através de pesquisas bibliográficas, projetar um sistema eficiente, respeitando os limites de operação da luminária de LEDs e as normas técnicas. Fez-se uma análise do comportamento dinâmico do conversor boost, e a comprovação dos cálculos foi feita utilizando o software Matlab/Simulink
Abstract: This theme is comprehensive in small, medium and large companies, due to the investment with low payback and improved visual quality, contributing to growth and competitiveness in the market. An in-depth study was carried out to reduce the electric power consumption of a motor company, showing that the largest energy gap was in the lighting system by fluorescent lamps and metal vapor, negatively impacting the finances and the final result of the product. Thus, it was analyzed that the greatest potential gain was in the exchange of obsolete lighting for the use of LED's lamp technology. .
Keywords: Autossuficiente
Ultracapacitores
metadata.dc.language: Português
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
URI: http://repositorio.unitau.br/jspui/handle/20.500.11874/7110
Issue Date: 2023
Appears in Collections:Dissertações - Engenharia Mecânica - PPGEM/MEM

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