[pt] A análise fatorial é a denominação atribuída às técnicas estatísticas paramétricas multivariadas utilizadas para estudar o inter- relacionamento entre um conjunto de variáveis observadas. É um processo destinado essencialmente à redução e à sumarização dos dados, tornando-se em vários campos da pesquisa científica uma boa opção para um melhor gerenciamento de informações reais, gerando variáveis remanescentes mais significativas e fáceis de serem trabalhadas. Ainda assim, uma possível limitação da análise fatorial é que não existem testes estatísticos conclusivos ou satisfatoriamente eficazes e que possam ser regularmente empregados, portanto, para a sua significância. Conseqüentemente, é difícil saber se os resultados são meramente acidentais, ou realmente refletem algo significativo. Por esse motivo, esta tese de doutorado visa estabelecer um procedimento inferencial para a análise fatorial utilizando-se de técnicas CIS (Computer Intensive Statistics), tais como o bootstrap e o jackknife, que permitam que a análise fatorial saia do terreno puramente descritivo e ladeando a insuficiência da teoria da distribuição de amostragem que se faz sentir em técnicas multivariadas. / [en] Factor analysis is the denomination attributed to the multivariate parametric statistical techniques used to study the inter- relationship between a set of observed variables. It is a process essentially intended to reduce and summarize data, thus becoming a good option for a better management of real information, generating remainder variables that are more significant and easier to work with, in various fields of scientific research. However, a possible limitation of factor analysis is that there are no conclusive statistical tests regularly employed in testing the hypotheses. Consequently, it is difficult to know if the results are merely accidents, or indeed, reflect something of significance. For this reason, this study intends to establish an inferential procedure for factor analysis, using CIS (Computer Intensive Statistics) techniques, such as the bootstrap and jackknife, which allow factor analysis to pass out of the purely descriptive, solving the problem of the insufficiency of sample distribution theory as seen in multivariate techniques.

No description available.

[pt] Para simular, prever e controlar os sistemas de energia elétrica, engenheiros precisam de ferramentas computacionais para modelar os componentes dessa rede interconectada altamente complexa. Muitos esforços ao longo do século passado foram dedicados a desenvolver modelos matemáticos para geradores, linhas de transmissão, compensadores de potência reativa, transformadores e assim por diante. Os principais componentes dos sistemas de potência são representados precisamente através de modelos matemáticos, mas as cargas ainda são uma fonte de incerteza nas simulações, devido à sua característica de aleatoriedade. Modelos de carga conservadores superestimam a resposta de potência a desvios de tensão, enquanto modelos de carga excessivamente otimistas podem subestimar as margens de estabilidade, deixando o sistema muito próximo do seu limite operacional. É preciso estabelecer representações de cargas tão próximas da realidade quanto possível, a fim de explorar os recursos de rede de modo mais eficiente. Este trabalho fornece uma metodologia para modelagem de carga, investigando e resumindo as etapas do processo, que podem ser implementadas de diversas maneiras. O tratamento de dados, a escolha de uma representação matemática do modelo de carga e sua estimação de parâmetros são apresentados através de estudos de caso reais, tanto para uma aplicação focada na dinâmica do sistema elétrica, quanto para uma aplicação em regime permanente. Discute-se como otimização e conceitos de inferência estatística podem ser ferramentas efetivas para alcançar melhores aproximações sobre como a carga responderá a perturbações causadas por variações de tensão, sejam estas variações espontâneas, ou devido a ações de controle, ou causadas por curtos-circuitos. / [en] To simulate, predict and control Electric Power Systems (EPS), engineers need tools to model the components of this highly complex interconnected network. Many efforts over the past century were dedicated to develop mathematical models for generators, transmission lines, reactive power compensators, transformers and so on. The main components of the power systems are precisely represented by mathematical models, but the loads are still a source of uncertainty in the simulations, due to their random characteristics. It is well known that conservative load models super estimate power response to voltage deviations, and, on the other hand, over-optimistic load models may underestimate stability margins, leading a system to operate too close to its limit. It is necessary to stablish load representations as close to reality as possible, in order to fully exploit grid resources. This work provides a methodology for load modeling, investigating and summarizing the steps of the process, whose can be implemented in a wide variety of ways. Data treatment, the choice of a load model representation and their parameters estimation are presented through real case studies, both for dynamic simulation and a steady state application. It is discussed how optimization and statistical inference concepts can be effective tools to reach better approximations on how load will respond to disturbances caused by voltage variations, whether these were spontaneous, due to control actions, or caused by short-circuits.

No description available.

No description available.