O parallelATP é uma aplicação que tem como objetivo acelerar estudos massivos de transitórios eletromagnéticos realizados com o software ATP, por meio de paralelização trivial de cada um dos casos a serem processados. O parallelATP é desenvolvido em linguagem python. Exemplo: Estudo de arco secundário no domínio do tempo para múltiplas frequências Considerando-se que os computadores modernos possuem, em sua grande maioria, mais de um núcleo de processamento, ser capaz de executar tarefas com paralelismo real implica em ganho direto de performance e tempo. Com o parallelATP é possível tirar proveito também do poder de processamento das placas de vídeo […]
Esse semestre estou cursando, como de praxe desde que graduei, mais uma disciplina da pós-graduação como aluno especial. Para ser mais exato, a matéria é Estabilidade em Sistemas de Potência. E, como sempre, nessas matérias há diversas simulações a serem feitas. Na engenharia, não tem jeito, o matlab é o rei dos pacotes numéricos. E para isso há diversos bons motivos: é fácil de utilizar, a documentação é ótima, há toneladas de algoritmos prontos para usar, as diversas toolboxes específicas, etc. Mas, eu tenho dois bons motivos para não gostar dele: não é código aberto e é lerdo. Então, neste […]
O volt2pu é um pequeno programinha, livre, para ajudar no ajuste das tensões dos casos para simulações de transitórios eletromagnéticos no domínio do tempo realizados no software ATP. Como o software ATP apresenta a saída dos dados de tensões em volts de pico-fase-terra, nem sempre é fácil compreender de maneira rápida como estão os ajustes de tensão. É justamente nisso que o volt2pu cumpre sua missão. Passando os dados para pu (por unidade), como todos os engenheiros de sistemas de potência sabem, fica muito mais simples o entedimento dos ajustes das tensões do sistema, bem como a comparação entre barras […]
Desenvolvi esse trabalho para a disciplina Fenômenos de Transporte, a idéia inicial era gerar uma imagem da propagação de calor em regime permanente, simplesmente salvei a foto de cada iteração e depois gerei o vídeo. Achei que ficou bacaninha ;) Comparação da Solução Analítica x Solução Computacional em uma dada linha na placa: Tempo de processamento x Quantidade de Nós (sem geração de vídeo): Iterações: 16957 Tempo de cpu para geração das imagens: 2599.020000 O código foi desenvolvido para Matlab. O vídeo foi feito com o ffmpeg e acelerado com o mencoder. Para a geração do vídeo escrevi um script […]