Energia renovável tornou-se um dos tópicos de p...energia renovável tornou-se um dos tópicos de pesquisa mais importantes nas últimas décadas devido a várias razões, tais como o aumento da consciência pública para a proteção do ambiente, o aumento do nível de emissões co_2 e o desejo comum de buscar recursos energéticos sustentáveis. algumas das mais importantes fontes de energia renováveis são: fotovoltaica, energia eólica, hídrica, biomassa, geotérmica, ondas e marés do oceano [1]. muitas vezes, a energia proveniente de fontes renováveis deve ser primeiro convertida em eletricidade, de modo que pode depois ser usada em aplicações relacionadas com as nossas necessidades gerais. assim, o processo de conversão de energia é fundamental em sistemas de energias renováveis e tem sido estudado há mais de um século. em particular, a conversão de energia renovável através de máquinas elétricas desempenha um papel fundamental nos sistemas de conversão de energia renováveis atuais [2]. hoje em dia, com o desenvolvimento dos computadores modernos, a análise e o projeto de máquinas eléctricas dependem fortemente de simulações computacionais. métodos numéricos, como o método de elementos finitos (fem, em inglês), podem calcular com precisão campos eletromagnéticos dentro de uma máquina elétrica qualquer. esta técnica é muitas vezes chamada de prototipagem virtual, uma vez que evitam que os engenheiros construam protótipos físicos cada vez que quiserem avaliar um novo projeto de máquina. desta maneira, a análise e concepção de máquinas eléctricas pode ser realizada mais rapidamente e a um custo significativamente mais baixo [3]. mesmo que as ferramentas numéricas existentes podem determinar de forma eficaz campos elétromagnéticos de um projeto de máquina elétrica arbitrária - prevendo assim o seu comportamento - na realidade, quando várias máquinas são fabricadas e colocadas em uso em sistemas de conversão de energias renováveis, elas estão sujeitas a incertezas [4]. as incertezas podem estar presentes devido a várias razões, tais como a dispersão de produção no processo de fabricação, o envelhecimento, a variação da temperatura ambiente e a demanda de carga desconhecida. estas variações nas condições de fabricação e operação podem reduzir o desempenho do sistema e até mesmo causar falha. assim, é de suma importância minimizar o impacto das incertezas em máquinas elétricas. máquinas imunes à incertezas podem ser chamadas de máquinas elétricas robustas. a fim de conseguir um projeto robusto, é crucial desenvolver métodos de análise de robustez eficientes para máquinas elétricas. este problema pode ser abordado de forma determinística ou estocástica. uma discussão mais detalhada sobre estas duas abordagens distintas de quantificação de incertezas pode ser encontrada em [5]. neste projeto, vamos considerar o problema da análise de robustez de máquinas elétricas, tanto no domínio do tempo, quanto no domínio da frequência. este problema pode ser descrito da seguinte maneira. dado um projeto de máquina elétrica arbitrária com n parâmetros incertos e uma descrição da incerteza, determine o efeito destas incertezas sobre as m variáveis de interesse. o projeto de uma máquina elétrica é descrito pelo tipo de máquina a ser considerado, por exemplo uma máquina assíncrona ac ou uma máquina cc sem escovas, as propriedades geométricas e as características do material ferromagnético. o valor dessas propriedades pode estar sujeito a incertezas e, portanto, pertencem ao espaço n dimensional dos parâmetros incertos. a descrição da incerteza pode ser dada, para cada parâmetro incerto, como a média e o desvio padrão, uma função de densidade de probabilidade ou um intervalo com os valores mínimo e máximo. finalmente, as m variáveis de interesse são as quantidades que são relevantes para o projeto da máquina elétrica, tais como o torque, a eficiência ou as emissões conduzidas geradas pela máquina. o principal objetivo deste projeto é desenvolver métodos para resolver o problema proposto e que têm as seguintes propriedades: baixa complexidade computacional e alta precisão. estes objetivos são, obviamente, conflitantes. no entanto, o estado da arte em quantificação de incertezas oferece alguns métodos muito interessantes para resolver o problema proposto. estes métodos ainda não foram aplicados extensivamente em análise e projeto de máquinas elétricas. alguns exemplos destes métodos podem ser encontrados em [5,6,7]. [1] m. h. nehrir et al., “a review of hybrid renewable/alternative energy systems for electric power generation: configurations, control, and applications,” in ieee transactions on sustainable energy, vol. 2, no. 4, pp. 392-403, oct. 2011. [2] bent sørensen, “renewable energy conversion, transmission and storage,” academic press, burlington, 2007. [3] j. p. a. bastos, n. sadowski, “magnetic materials and 3d finite element modeling”, new york, usa crc press (taylor & francis group) - 295pp, isbn 978-1-4665-9251-3 , 2013. [4] p. offermann, h. mac, t. t. nguyen, s. clénet, h. de gersem and k. hameyer, “uncertainty quantification and sensitivity analysis in electrical machines with stochastically varying machine parameters,” in ieee transactions on magnetics, vol. 51, no. 3, pp. 1-4, march 2015. [5] m. ferber, a. korniienko, g. scorletti, c. vollaire, f. morel and l. krähenbühl, “systematic lft derivation of uncertain electrical circuits for the worst-case tolerance analysis,” in ieee transactions on electromagnetic compatibility, vol. 57, no. 5, pp. 937-946, oct. 2015. [6] m. ferber, c. vollaire, l. krähenbühl, j. l. coulomb and j. a. vasconcelos, “conducted emi of dc–dc converters with parametric uncertainties,” in ieee transactions on electromagnetic compatibility, vol. 55, no. 4, pp. 699-706, aug. 2013. [7] ferber, m.; vollaire, c. ; krähenbühl, l. ; vasconcelos, j. a. . “adaptive unscented transform for uncertainty quantification in emc large-scale systems,” compel (bradford), v. 33, p. 1, 2014.