The high performance method for obtaining an ARMA model spectral estimate of a wide-sense stationary time series has been found to provide typically superior performance when compared to such contemporary approaches as the Box-Jenkins and maximum entropy methods. In this dissertation, fast recursive algorithmic implementations of the high performance method are developed. They are recursive in the sense that as a new element of the time series is observed, the parameters characterizing an ARMA spectral estimate are algorithmically updated. The number of multiplications and additions required at each recursive stage are of the order p with p being the number of denominator coefficients of the ARMA model. Methods of modification of the data are applied to achieve a significant computational improvement. The development is predicated on utilization of various projection operators. / Ph. D.

This thesis summarizes a senior project on the Active Galactic Nucleus (AGN) Markarian 421 (Mrk 421). Observations of Gev and TeV flux with Fermi Large Area Telescope (LAT) and High Energy Stereoscopic System (H.E.S.S.) were compared with previous reports and publications of flux analyses of the gamma-ray emission from Mrk 421. Power laws with exponential cutoffs made consistent fits to most SEDs in the GeV and TeV bands.

[pt] No Brasil, grandes alterações estruturais ocorreram em diversos setores econômicos a partir de 1995 com a passagem do controle de concessões de serviços públicos à iniciativa privada. O setor de energia elétrica, em especial o segmento de distribuição, foco deste trabalho, foi muito impactado. As mudanças empreendidas, então e novamente a partir de 2004 quando o modelo setorial foi revisto, ancoraram-se na figura do agente regulador. Sua missão é, dentro de um ambiente regulatório derivado da legislação em vigor, buscar um equilíbrio das diversas partes interessadas, com destaque para o poder concedente, os agentes econômicos e a sociedade. É um setor em que os agentes econômicos devem preocupar-se com estratégias políticas para fazer face à regulação, as quais correspondem ao conjunto de ações que as empresas planejam e executam com o propósito de maximizar retornos econômicos ou mitigar perdas econômicas do ambiente regulatório. Com esse fim, relacionam-se com uma ampla gama de atores, além do regulador, constituindo alianças ou não no âmbito de suas redes de valor. Tal orquestração não é simples e necessita de modelos e ferramental que privilegiem a visão relacional para auxílio à gestão estratégica. Dessa forma, o objetivo específico do trabalho aqui desenvolvido foi propor um arcabouço analítico – modelo, metodologia e listas de referência –, na perspectiva relacional, para a Gestão de Estratégias Políticas Empresariais – GEPE, em indústrias reguladas. O arcabouço GEPE foi construído a partir das referências, principalmente, do arcabouço SNA (MACEDO-SOARES, 2002) e do modelo de mercado político (BONARDI; HOLBURN; VANDEN BERGH, 2006). Foram incorporados elementos específicos originados do referencial teórico e da pesquisa empírica: 1) pertinentes às empresas distribuidoras de energia elétrica; e 2) direcionados à gestão de estratégias políticas face à regulação. A base teórica foi composta de: teoria institucional, teoria da agência, teoria de stakeholders, teoria das redes, teoria da ação coletiva e teoria da política positiva. A pesquisa empírica consistiu de: 1) levantamento documental sobre o setor elétrico brasileiro; 2) levantamento de percepções com especialistas e executivos do setor elétrico para confirmação, aprofundamento e ajustes no arcabouço analítico proposto; 3) estudos de casos relativos a processos de mudança na regulação em vigor – a Resolução ANEEL 414/2120 e a Audiência Pública 040/2010; e 4) aplicação do arcabouço GEPE na distribuidora de energia elétrica Light, do Rio de Janeiro. Os dados foram coletados por meio de investigação documental/telematizada e levantamento de percepções por meio de formulário predominantemente estruturado e de entrevistas. A triangulação de métodos permitiu a convergência dos dados e a validação das descobertas. Os resultados evidenciaram a pertinência da aplicação do arcabouço GEPE, no sentido de fornecer insumos para a elaboração de estratégias políticas face à regulação e para uma melhor tomada de decisão pelas empresas distribuidoras de energia elétrica. O trabalho contribuiu para o desenvolvimento de teoria no campo da gestão estratégica de empresas em ambientes regulados. / [en] In Brazil, major structural changes occurred in several industries since 1995 with the passage of control of public service concessions to private enterprises. The electric power sector, particularly the distribution segment, focus of this study, was much affected. The changes undertaken, then and again in 2004, when the sector´s model was revised, were anchored by the figure of a regulatory body. Its mission is, within a regulatory environment derived from the legislation, to seek a balance among the various stakeholders, particularly the grantor, the economic agents and society. It is a sector where the economic agents should be concerned with political strategies facing the regulation, which correspond to the set of actions that companies plan and execute in order to maximize economic returns or mitigate economic losses from the regulatory environment. To this end, they establish relationships with a wide range of actors beyond the regulator, forming alliances or not within their value networks. Such orchestration is not simple and requires models and tools that focus on the relational view. Thus, the specific objective of the work developed here was to propose an analytical framework – model, methodology, and lists of constructs – on the relational perspective to assist the firm political strategies management - FPSM, in regulated industries. The FPSM framework was mainly built upon the SNA framework (MACEDO-SOARES, 2002) and the political market model (BONARDI; HOLBURN; VANDEN BERGH, 2006). Specific elements, originated from theoretical foundation and empirical research, were incorporated: 1) pertinent to distributors of electricity energy; and 2) regarding political strategies face to regulation. The theoretical foundation was composed of: institutional theory, agency theory, stakeholder theory, network theory, theory of collective action, and positive political theory. The empirical research consisted of: 1) documental research to establish a general view of Brazilian electric sector; 2) survey of perceptions with experts and industry executives for additions and adjustments to the proposed framework.; 3) case studies on change processes in the regulation – ANEEL´s Resolution 414/2120 and Public Hearing 040/2010; and 4) a case of applying the FPSM framework in the electricity distributor Light , of Rio de Janeiro. Data were collected through documental / telematic investigations, and perceptions form predominantly structured forms and interviews. The triangulation of methods allowed the convergence of data and validation of the findings. The results demonstrated that the application of the proposed analytical framework is pertinent in the sense of providing administrators of electric energy distributors of better sources of information to deal with political strategies facing regulation and to the decision making process in a large extend. The study also contributed to theory building in the field of strategy management of firms in regulated industries.

Nesta dissertação é proposto e avaliado um modelo de caracterização da carga para utilização no planejamento operacional dos sistemas de distribuição baseado na caracterização dos consumidores através de curvas típicas de carga. A identificação dos padrões de curvas típicas baseou-se na aplicação da rede neural tipo mapa auto organizável, sobre a grande massa de dados de medições de clientes da campanha de medidas realizada pela distribuidora no processo de revisão tarifária o que permitiu a identificação dos padrões de consumo de energia ativa e fator de potência para os consumidores ao longo do dia. O módulo de agrupamento baseado no mapa auto organizável associado a técnica clássica de agrupamento das k-médias mostrou-se uma ferramenta extremamente robusta e eficaz na identificação de padrões para grandes bases de dados. A comparação dos resultados das estimativas de carga para cerca de 200 alimentadores de distribuição medidos através do sistema SCADA complementa e valida a aplicação desta metodologia, que culmina com a proposição de um modelo de otimização, que com base nas medições, possibilita melhorias significativas na estimativa de carga dos alimentadores estudados. A metodologia proposta neste trabalho demonstra ser uma ferramenta eficaz para que a distribuidora de energia elétrica possa constantemente realimentar os dados sobre os hábitos de consumo de seus clientes, garantindo assim a manutenção de estimativas consistentes para o planejamento operacional de seu sistema de distribuição. / This dissertation presents and validate a load characterization framework for the operational planning of electric distribution networks based on characterization of customer typical load curves. The pattern recognition of typical load curves was based on the usage of self organizing maps, a type of neural network, over the huge database of customer field measurements performed by the electric energy utility for tariff review process, allowing the characterization of daily active energy consumption and power factor behaviors. The grouping module is based on self organizing map technique along with classic k-means technique, which proved to be an extremely effective tool for pattern recognition over large databases. The results of load estimation for 200 distribution feeders measured by SCADA system ensures the quality and accuracy of this framework which presents also an optimization model based on such measures, resulting significant improvement on load estimation for these feeders. This framework proves to be an effective tool for electric energy utilities for constant evaluation of customer’s power consumption behavior, allowing the maintenance of accurate estimations for operational planning of distribution networks.

O presente trabalho tem como objetivo comparar o desempenho de diferentes metaheurísticas bio-inspiradas aplicadas à resolução de problemas de otimização multiobjetivo do controle de tensão e reativos, ou controle Volt/VAr, em redes elétricas inteligentes. Entre os algoritmos implementados estão o algoritmo genético, o algoritmo memético, a otimização por colônia de formigas, a otimização por enxame de partículas e o strength pareto evolutionary algorithm (SPEA2). Aplicações dos algoritmos à resolução de problemas de otimização do controle Volt/VAr, em redes de distribuição de energia elétrica com dimensões reais, são utilizadas para comparação de seus indicadores de desempenho. A avaliação é feita tanto em relação à velocidade de busca quanto em relação à qualidade da solução encontrada. Os algoritmos mostraram resultados promissores para aplicação a redes de distribuição com dimensões reais, encontrando soluções de qualidade em tempos de busca aceitáveis. Parte deste desempenho se dá pelos métodos meta-heurísticos, parte por conta da modelagem adotada no processo de otimização. / The present work aims at comparing the performance of different bio-inspired metaheuristics applied to the Volt/VAr control multiobjective optimization problem in smart grids. Among the algorithms implemented are the genetic algorithm, the memetic algorithm, ant colony optimization, particle swarm optimization and the strength pareto evolutionary algorithm (SPEA2). Applications of the algorithms to solve Volt/VAr control optimization problems in distribution networks with real dimensions are used to compare their performance indicators. The evaluation is done both in relation to the search speed and in relation to the quality of the solution found. The promising results show that the algorithms are applicable to distribution networks with real dimensions, finding quality solutions in acceptable search times. This performance is obtained due to both the metaheuristic methods, and the modeling adopted in the optimization process.

Orientador: Fábio Bertequini Leão / Resumo: Este trabalho propõe abordar o problema de alocação de dispositivos indicadores de faltas (IFs) em redes de distribuição de energia elétrica por meio da técnica do Algoritmo Genético Adaptativo (AGA). O algoritmo busca obter uma configuração eficiente de instalação de IFs no sistema e reduzir o custo anual da energia não suprida (CENS) e por outro lado, o custo anual de investimento dos sensores (CINV). Estes custos conflitantes devem ser minimizados como um problema combinatório utilizando o AGA que possui taxas de recombinação e mutação dinamicamente calibradas baseadas na diversidade de cada população no processo. Os resultados mostram que o AGA é um método efetivo para encontrar soluções para o problema de alocação de IFs. Quando comparado com o AG clássico em vários testes, é observado que o AGA tem uma convergência mais rápida mostrando ser mais eficiente. Além disso, o AGA é utilizado para obter uma variedade de soluções numa Fronteira de Pareto aproximada variando os pesos do CENS e o CINV na função objetivo. Portanto, esta metodologia permite obter um conjunto de soluções em lugar de uma única solução e a partir da Fronteira de Pareto é possível escolher a solução que melhor satisfaz os interesses técnicos e econômicos da concessionária de distribuição de energia elétrica. / Mestre

Nesta dissertação é proposto e avaliado um modelo de caracterização da carga para utilização no planejamento operacional dos sistemas de distribuição baseado na caracterização dos consumidores através de curvas típicas de carga. A identificação dos padrões de curvas típicas baseou-se na aplicação da rede neural tipo mapa auto organizável, sobre a grande massa de dados de medições de clientes da campanha de medidas realizada pela distribuidora no processo de revisão tarifária o que permitiu a identificação dos padrões de consumo de energia ativa e fator de potência para os consumidores ao longo do dia. O módulo de agrupamento baseado no mapa auto organizável associado a técnica clássica de agrupamento das k-médias mostrou-se uma ferramenta extremamente robusta e eficaz na identificação de padrões para grandes bases de dados. A comparação dos resultados das estimativas de carga para cerca de 200 alimentadores de distribuição medidos através do sistema SCADA complementa e valida a aplicação desta metodologia, que culmina com a proposição de um modelo de otimização, que com base nas medições, possibilita melhorias significativas na estimativa de carga dos alimentadores estudados. A metodologia proposta neste trabalho demonstra ser uma ferramenta eficaz para que a distribuidora de energia elétrica possa constantemente realimentar os dados sobre os hábitos de consumo de seus clientes, garantindo assim a manutenção de estimativas consistentes para o planejamento operacional de seu sistema de distribuição. / This dissertation presents and validate a load characterization framework for the operational planning of electric distribution networks based on characterization of customer typical load curves. The pattern recognition of typical load curves was based on the usage of self organizing maps, a type of neural network, over the huge database of customer field measurements performed by the electric energy utility for tariff review process, allowing the characterization of daily active energy consumption and power factor behaviors. The grouping module is based on self organizing map technique along with classic k-means technique, which proved to be an extremely effective tool for pattern recognition over large databases. The results of load estimation for 200 distribution feeders measured by SCADA system ensures the quality and accuracy of this framework which presents also an optimization model based on such measures, resulting significant improvement on load estimation for these feeders. This framework proves to be an effective tool for electric energy utilities for constant evaluation of customer’s power consumption behavior, allowing the maintenance of accurate estimations for operational planning of distribution networks.

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Plasma enhanced chemical vapor deposition systems are massively deployed to grow numerous thin film coatings including hydrogenated amorphous silicon. A new deposition chamber was designed, procured, and constructed to investigate the plasma properties of a 100% silane (SiH4) glow discharge with varying chamber pressure and inter-electrode spacing. A Hiden EQP1000 ion mass spectrometer sampled the plasma from the substrates point of view. Ion energy distributions were obtained using four different excitation sources +DC, –DC, radio frequency (at 13.56 MHz), and the DC Saddle Field (DCSF) in the tetrode configuration. The shape of the ion energy distributions was constant for the capacitively coupled +DC, –DC, and rf (at higher pressures of 75 and 160 mTorr) glow discharges. The shape of the ion energy distributions for the DCSF plasma exhibited a double peak or saddle structure analogous to radio frequency plasmas. The width between the peaks (peak separation) was controlled by the pressure and the semi-transparent cathode to semi-transparent anode distance. Ion energy distributions from the DCSF plasma concurred with rf and +DC ion energy distributions at specific pressures and inter-electrode distances. This result demonstrates the versatility of the DCSF glow discharge system. Moreover, control of the peak separation is modeled to be iii equivalent to controlling the critical ratio (ion transit time in the sheath to the electron oscillating period), and/or the inferred electron oscillating sheath potential. The DCSF possesses a fusion of rf and +DC methods. The long high energy tail or constant background are indicative of a +DC high voltage sheath in which there is an increasing fraction of collisionless ions as the anode-cathode distance increases. These collisionless ions are provided by the oscillating electrons (or rf nature) of the DCSF method. Higher order silane (silicon containing) ions increase in relative intensity with increasing inter-electrode spacing for the +DC, –DC, and rf plasmas. These higher order silane ions are also detected in the DCSF plasma, and can be reduced at either lower pressure or lower cathode to anode or cathode to substrate distances.

Plasma enhanced chemical vapor deposition systems are massively deployed to grow numerous thin film coatings including hydrogenated amorphous silicon. A new deposition chamber was designed, procured, and constructed to investigate the plasma properties of a 100% silane (SiH4) glow discharge with varying chamber pressure and inter-electrode spacing. A Hiden EQP1000 ion mass spectrometer sampled the plasma from the substrates point of view. Ion energy distributions were obtained using four different excitation sources +DC, –DC, radio frequency (at 13.56 MHz), and the DC Saddle Field (DCSF) in the tetrode configuration. The shape of the ion energy distributions was constant for the capacitively coupled +DC, –DC, and rf (at higher pressures of 75 and 160 mTorr) glow discharges. The shape of the ion energy distributions for the DCSF plasma exhibited a double peak or saddle structure analogous to radio frequency plasmas. The width between the peaks (peak separation) was controlled by the pressure and the semi-transparent cathode to semi-transparent anode distance. Ion energy distributions from the DCSF plasma concurred with rf and +DC ion energy distributions at specific pressures and inter-electrode distances. This result demonstrates the versatility of the DCSF glow discharge system. Moreover, control of the peak separation is modeled to be iii equivalent to controlling the critical ratio (ion transit time in the sheath to the electron oscillating period), and/or the inferred electron oscillating sheath potential. The DCSF possesses a fusion of rf and +DC methods. The long high energy tail or constant background are indicative of a +DC high voltage sheath in which there is an increasing fraction of collisionless ions as the anode-cathode distance increases. These collisionless ions are provided by the oscillating electrons (or rf nature) of the DCSF method. Higher order silane (silicon containing) ions increase in relative intensity with increasing inter-electrode spacing for the +DC, –DC, and rf plasmas. These higher order silane ions are also detected in the DCSF plasma, and can be reduced at either lower pressure or lower cathode to anode or cathode to substrate distances.