Power Systems CPQD | Power Systems
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    Technologies for the smart grids of the future

The ever-more intense use of technologies in applications such as smart homes, electric vehicles and a massive number of electrical network-connected sensors of diverse kinds, the resulting trend is a steep increase in the demand for power. At the same time, the concern with sustainability and with the preservation of the environment leads to an increased search for solutions that ensure greater operational and power efficiency by using distributed and renewable energy sources.

CPQD has been active in the development of technologies, methods and algorithms applied to energy systems, with the purpose of increasing the capacity, reliability, availability and quality of the electric power supply.

CPQD has developed countless R,D&I projects, involving themes such as:

  • The development of batteries and charging and traction systems for electric vehicles.
  • The evaluation of the performance of electric mobility components (electric vehicles, charging stations, electric infrastructure, etc.).
  • The evaluation of the impact of electric vehicles, distributed generation and Advanced Metering Infrastructure (AMI) in the distribution system.
  • The development of advanced batteries for use in distributed generation.
  • The development of methods to improve the real time operation, planning and maintenance of distribution systems.

The developments are mapped in technological components that comprise energy storage systems, advanced metering, advanced automation, methods and algorithms, energy conversion, power system architecture and topology, and conformance and regulations. This set of know-how allows CPQD to develop research, development and innovation projects involving themes such as electric mobility, renewable sources, distributed generation and planning, maintenance and real time operation systems.

The most important CPQD know-how for this platform includes:

Energy Storage

Technologies applied to Energy Storage Systems (ESS) for peak-shaving, power quality, backup systems, electric vehicles, energy harvesting, among others. Examples of this technology include:

  • Electrochemical storage system (lead-acid, alkaline, lithium-ion, hydrogen, fuel cell, etc.)
  • Electric storage system (supercapacitors/ultracapacitors)
  • Thermal storage (cryogenic, vapor/melted salt)
  • Mechanical storage (compressed air, water pumping, flywheel, motor-generator)
  • Mechanical and thermal packaging

Advanced Energy Automation

Advanced automated technologies for power systems focusing on the evaluation of electrical network in different applications. Know-how includes:

  • Automated protocols for power systems (e.g. ICCP, DNP3, IEC 61850, etc.).
  • Protection systems (relay, alarms, etc.) that detect defects or other potentially dangerous or intolerable conditions of equipment, monitoring system conditions, etc.
  • Power Line Communication (PLC) for data transmission using the transmission and distribution power lines.

Advanced Energy Metering

Technologies for measuring, controlling and managing utility gauge and asset reading, allowing the interaction of data, information and commands. Examples of this know-how include:

  • Metering protocols (e.g.: ABNT, SIBMA, DLMS, etc.)
  • Multi-metering
  • Smart plug
  • Power quality
  • Power metering

Advanced Methods and Algorithms

Specialized methods and algorithms for different power system applications. Some examples:

  • Mathematical modeling and optimization techniques for operational problem solving and electrical network planning (self-healing, dispatch of field service personnel, Volt-VAr control, fault location, etc.)
  • Energy quality assessment
  • Interconnection and interoperability among electric vehicles and charging stations
  • Smart meter security
  • Battery useful life or degradation verification
  • Battery Management System (BMS)

Energy System Architecture/Topology

Technologies for the architectural conception of power generation, transmission and distribution systems and new equipment that will make up this system (distributed generation, electric vehicle).

Energy Conversion

Technologies for the conversion and management energy (AC/DC, DC/DC, DC/AC), using high frequency switching devices for low, medium and high power. Some examples:

  • AC and DC charging stations for electric vehicles (slow, semi-fast and fast charging)
  • Management and control systems
  • Inverters and converters
  • Battery Management Systems (BMS)

Conformity and Regulations

Techniques and methods for assessing the conformity of products in order to establish and meet quality standards adequate for functioning, operation and use. Examples: acoustic analysis, batteries, mechanical vibration analysis, inverters and charge controllers for photovoltaic systems. Conformity with ABNT, Anatel and Inmetro regulations and technical standards.

Todos os direitos reservados ao CPQD.

Plano de Contingência Coronavírus (Covid-19)

Mediante o cenário que estamos acompanhando e vivenciando sobre a transmissão e evolução dos casos registrados do novo Coronavírus (COVID-19) e considerando as recomendações da Organização Mundial de Saúde (OMS) e do Serviço de Saúde do CPQD, informamos que adotamos as seguintes medidas para a preservação da saúde e bem-estar de nossos colaboradores, familiares, clientes, parceiros e fornecedores e para a continuidade de nossos negócios:

  • Regime de home office para todas as equipes, mantendo o trabalho presencial somente em atividades estritamente necessárias, como serviços de laboratórios, em esquema de revezamento;
  • Suspensão de viagens nacionais e internacionais;
  • Cancelamento de visitas e reuniões presenciais. As reuniões deverão ser realizadas somente por telefone, hangout, videoconferência ou outra ferramenta de comunicação;
  • Cancelamento de participação em eventos externos (treinamentos, feiras, convenções, etc);
  • Cancelamento de eventos internos.

Nossos colaboradores estão orientados a seguir as políticas e protocolos determinados pelos clientes em relação às práticas no local de trabalho quando estão em suas instalações.

Essas medidas adotadas possuem tempo indeterminado e poderão ser alteradas de acordo com o panorama dos acontecimentos e as próximas recomendações da Organização Mundial da Saúde. Uma equipe executiva está responsável por analisar regularmente as orientações e recomendações oficiais para garantir que estamos cientes e aderimos às melhores práticas para lidar com esta pandemia.

Estamos aptos a utilizar um conjunto completo de recursos e plataformas virtuais para garantir a continuidade dos serviços prestados aos nossos clientes. Nossa equipe Comercial e Técnica segue à disposição e todos os pontos de contato permanecem os mesmos. As atividades continuam a ser desenvolvidas normalmente e todos podem ser acessados conforme habitualmente por telefone, e-mail, hangout ou outra ferramenta de comunicação.

Continuamos comprometidos com os nossos clientes e parceiros e trabalhando com muito afinco e seriedade com o objetivo de garantirmos a qualidade dos serviços e os prazos de entrega sem causar impactos nos resultados.

Esperamos que sua organização esteja adotando medidas semelhantes para garantir a continuidade de seus negócios e para minimizar as consequências dos efeitos adversos desta pandemia.

Estamos à disposição para conversar sobre como podemos, neste cenário, trabalhar juntos de forma cada vez mais eficaz. Se tiver alguma dúvida ou quiser discutir nosso plano de continuidade com mais detalhes, não hesite em entrar em contato conosco.

Juntos vamos superar mais esse desafio!

Sebastião Sahão Júnior
Presidente do CPQD

21ª edição do WRNP

O 21º WRNP, ocorrido na modalidade online, nos dias 7 e 8 de dezembro de 2020, contou com uma demonstração da Plataforma de IA para o Agronegócio (PlatIAgro) pelo arquiteto do projeto, Fábio Beranizo F. Lopes.

Foram apresentados os motivadores para o projeto e a demonstração de como utilizar as funcionalidades da PlatIAgro, tais como:
• Construção de fluxo de tarefas para treinamento de modelos
• Comparação de resultados dos modelos
• Implantação dos fluxos de tarefas com os modelos treinados
• Demonstração de um modelo em funcionamento por meio de um dashboard que exibe a probabilidade de falha em máquinas agrícolas.

O WRNP é um evento anual que acontece junto ao Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC).

Parceria com a WestRock

No início de 2020, CPQD e WestRock assinaram parceria para uso de componentes da Plataforma de Inteligência Artificial para o Agronegócio (PlatIAgro), visando a geração de modelo de machine learning para estimar a melhor data para a próxima manutenção de máquinas carregadeiras utilizadas em sua cadeia produtiva.

O papel desempenhado pelos componentes da PlatIAgro incluía não somente o processamento de dados das máquinas para a geração do modelo mas, também, a implantação e atualização do modelo executado a cada nova captura de dados.

Uma aplicação foi também desenvolvida visando o envio de informações consolidadas para a PlatIAgro, a qual executa o modelo e devolve para a aplicação a quantidade de horas até a próxima manutenção, habilitando a apresentação em um calendário de manutenção das máquinas.

Parceria com a Fundação ABC

A Fundação ABC é uma instituição privada, sem fins lucrativos, que realiza pesquisa aplicada para desenvolver e adaptar novas tecnologias, com o objetivo de promover soluções tecnológicas para o agronegócio aos mais de 5 mil produtores rurais filiados. Ao longo de 2020, foi firmada uma parceria entre o CPQD e a Fundação ABC com o objetivo de utilizar a Plataforma de IA para o Agronegócio, para estimar a quantidade de grãos de milho em uma amostra de espiga. Mais especificamente, a ideia foi realizar essa estimativa a partir de uma foto de uma espiga.

Dessa forma, considerando o conjunto de imagens fornecidas pela Fundação ABC, foram iniciados os primeiros desenvolvimentos em relação à aplicação de predição de número de grãos na espiga do milho. A partir de então, o projeto consistiu em utilizar técnicas de processamento digital de imagens (PDI) e aprendizado profundo com redes convolucionais (deep learning) para atingir esse objetivo.

Todo o pipeline de treinamento do modelo e de inferência foi disponibilizado na PlatIAgro e, a partir do módulo de implantação, a Fundação ABC já poderá conectar sua aplicação para conseguir ter as estimativas da quantidade de grãos a partir de uma foto da espiga.

TDC 2019

O 21º WRNP, ocorrido na modalidade online, nos dias 7 e 8 de dezembro de 2020, contou com uma demonstração da Plataforma de IA para o Agronegócio (PlatIAgro) pelo arquiteto do projeto, Fábio Beranizo F. Lopes.

Foram apresentados os motivadores para o projeto e a demonstração de como utilizar as funcionalidades da PlatIAgro, tais como:
• Construção de fluxo de tarefas para treinamento de modelos
• Comparação de resultados dos modelos
• Implantação dos fluxos de tarefas com os modelos treinados
• Demonstração de um modelo em funcionamento por meio de um dashboard que exibe a probabilidade de falha em máquinas agrícolas.

O WRNP é um evento anual que acontece junto ao Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC).

20º WRNP

O 20º WRNP, ocorrido nos dias 6 e 7 de maio de 2019, contou com uma apresentação geral da PlatIAgro pela líder técnica do projeto Graziella Cardoso Bonadia. Essa foi a primeira exposição dos resultados do projeto, inclusive com a disponibilização de uma aplicação de demonstração criada com o uso dos componentes da plataforma.

Essa aplicação de demonstração foi apresentada aos participantes do evento na ala de exposição pela Graziella C. Bonadia e o colaborador Marcelo Ribeiro, então arquiteto da plataforma. O WRNP é um evento anual que acontece junto ao Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC).

ForAgri 2019

Em outubro deste ano, o CPQD hospedou o evento ForAgri, que visa a promoção do empreendedorismo e da inovação em Tecnologias da Informação e Comunicação para o agronegócio brasileiro.

O evento contou com três trilhas: Inovação, Tecnologia e Plataformas dojot e IA. Na trilha das plataformas, a líder técnica Graziella Bonadia apresentou uma visão geral da plataforma IA para o agronegócio. Também explorou o ciclo de desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina com utilização das tarefas de IA voltadas para automatizar a modelagem de problemas de classificação e regressão comuns ao agronegócio. Além disso, o líder técnico Rafael Scaraficci fez uma introdução à plataforma dojot com exploração do potencial de sinergia entre as duas plataformas.

Após essa exposição de conceitos, deu-se início a um treinamento (hands on) da versão inicial de teste da PlatIAgro. Neste momento, os participantes receberam um link com dados históricos de 3 problemas fictícios relacionados ao agronegócio. A tarefa era criar um modelo de predição utilizando técnicas de machine learning disponibilizados pela plataforma. Um desses problemas demonstrava a sinergia entre a plataforma de IA e IoT (dojot), com a implantação do modelo construído na PlatIAgro em um dispositivo gerenciado pela dojot.

Neste treinamento, os participantes puderam comparar diversos modelos e implantar aquele que trouxe melhor resultado para cada um dos três problemas. O modelo escolhido pôde ser implantado em uma aplicação desenvolvida previamente e seu funcionamento foi observado em tempo real.

Workshop e Hands On com Startups

A Plataforma de Inteligência Artificial para o Agronegócio (PlatIAgro) foi o foco de um workshop promovido pelo CPQD e AgTech Garage, que terminou na terça-feira, 20/4. Com um público de mais de 150 inscritos, entre os quais muitas startups, o workshop começou no dia 6, com uma introdução à tecnologia de Inteligência Artificial (IA) e a apresentação da PlatIAgro – uma plataforma aberta de IA que vem sendo desenvolvida pelo CPQD em parceria com a Rede Nacional de Ensino e Pesquisa (RNP), com fomento do Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovações (MCTI). Durante a apresentação, foram realizadas demonstrações e discussões com o público sobre os recursos oferecidos pela PlatIAgro que podem contribuir para a otimização e maior agilidade no desenvolvimento de aplicações IA voltadas ao agronegócio.

Nos dias 14 e 20/04, o evento consistiu em sessões de hands-on, com três horas de duração (por dia), durante as quais os participantes tiveram a oportunidade de usar a plataforma para executar o processo de geração de modelos de IA. A PlatIAgro foi idealizada para prover um ambiente que facilite o gerenciamento desses modelos, a realização de experimentações, comparação de resultados e a implantação dos modelos gerados. Seu desenvolvimento contou com parcerias com empresas brasileiras, que forneceram diversos dados (imagens de satélites e de drones, informações de máquinas em operação, etc.) para provas de conceito localizadas.
O Workshop pode ser assistido em: https://www.youtube.com/watch?v=boKuRnfhxWc&t=2235s