[pt] Face à complexidade da matriz energética brasileira e em particular de todo o sistema elétrico de potência interligado, torna-se imprescindível garantir que os equipamentos instalados, desde a geração até os consumidores finais, operem em condições satisfatórias e em elevados níveis de confiabilidade. De acordo com a reestruturação do setor e sua inserção em um mercado competitivo, além da elevada confiabilidade exigida, o novo conceito de disponibilidade dos equipamentos e sistemas impõe mais qualidade e planejamento no mercado de energia elétrica. Neste contexto, as empresas de energia elétrica preocupam-se cada vez mais em manter seus equipamentos em boas condições de operação para que tais metas sejam alcançadas. Entre os equipamentos elétricos de potência, os transformadores sem dúvida correspondem ao ativo de maior importância por serem os mais caros e complexos em termos funcionais. A Análise de Gases Dissolvidos no óleo mineral isolante (AGD) é uma ferramenta de diagnóstico de grande aceitação e potencial na detecção de faltas em equipamentos elétricos com isolação papel-óleo, sobretudo nos transformadores de potência. Com o objetivo de fornecer maiores subsídios aos gestores de manutenção na tomada de decisões quanto à intervenções em transformadores, o trabalho desenvolvido propõe um Sistema de Apoio à Decisão composto por um módulo de Inteligência Computacional (IC) que utiliza regras fuzzy para efetuar o diagnóstico do equipamento em conjunto com outro módulo de apoio à decisão que considera as características do transformador e outros parâmetros de influência, fornecendo, além do diagnóstico, recomendações para a tomada de decisão pelos gestores de manutenção. / [en] Given the complexity of the Brazilian energy matrix and in particular of the whole interconnected electrical power system, it is essential to ensure that the equipment, from generation to final consumers, operates in a satisfactory way and high levels of reliability. In accordance with the restructuring of the sector and its integration in a competitive market, in addition to the high reliability required, the new concept of availability of equipment and systems requires more planning and quality in the market of electrical energy. In this context, electrical power companies are increasingly concerned about maintaining their equipment in good operating conditions so that the above targets are attained. Within electrical equipments, power transformers are undoubtedly the most important asset, since they are the most expensive and complex in functional terms. Dissolved Gases Analysis in insulating mineral oil (DGA), is a widely accepted tool for detecting faults in electrical equipments with paper-oil insulation, particularly in power transformers. With the aim of providing more subsidies to maintenance managers when making decisions on interventions in power transformers, this work proposes a Decision Support System composed of a module of Computational Intelligence (CI) which uses fuzzy rules to diagnose the equipment, together with another decision-support module, which considers the power transformer features and other parameters in order to help managers in the decision making process.

[pt] Nas últimas décadas o avanço tecnológico tem atingido altos níveis de desenvolvimento, sendo as técnicas de inteligência computacional um dos principais campos em expansão devido à sua aplicabilidade nas diferentes áreas industriais. Uma das principais técnicas com aplicabilidade no setor da robótica é a Lógica Fuzzy, que permite aumentar as características de autonomia dos robôs. Atualmente a indústria brasileira vem desenvolvendo novos métodos robotizados para as tarefas de monitoramento e inspeção de gasodutos. No caso particular do gasoduto Coari-Manaus, foi desenvolvido o Robô Ambiental Híbrido Médio (RAHM), o qual possui um Sistema Primário de Navegação (SPN), mas não um Sistema Auxiliar de Navegação (SAN) para uso em caso de falha. Este trabalho tem como principal objetivo desenvolver um Sistema de Navegação Auxiliar controlado através da Lógica Fuzzy, de forma a auxiliar a navegação autônoma do robô em case de falha do SPN. O trabalho envolveu o projeto da eletrônica e de um sistema de inferência fuzzy para oferecer um controle adequado na navegação do robô em casos de emergência. O SAN é avaliado através de um estudo de caso comparativo, confirmando os benefícios que a Lógica Fuzzy oferece para o Sistema Auxiliar de Navegação. / [en] Technological progress has reached high levels of development in the last decades and computational intelligence techniques have been one of the main expanding fields due to their applicability in different industrial areas. One of those techniques that can be used in the field of robotics is Fuzzy Logic, which contributes to an increase in the autonomy of robots. Brazilian industry has been developing new robotics methods for monitoring and inspection tasks of pipelines. In the particular case of Coari-Manaus pipeline the Environmental Hybrid Medium Robot (RAHM) has been developed. This robot has a primary navigation system (PNS), but lacks an Auxiliary Navigation System (ANS) to be used in the case of failure. This dissertation has as its main objective developing an Auxiliary Navigation System controlled through Fuzzy Logic to help autonomous navigation in the case of the PNS failure. The work has involoved the electronic project and the design of a fuzzy inference system for an adequate control of the robot navigation of Robot in an emergency. The ANS is evaluated through a comparative case study and results confirm the benefits from using Fuzzy Logic in the design of the Auxiliary Navigation System.

[pt] O consumo de energia elétrica no Brasil tem sido amplamente discutido nos últimos tempos. A crise do abastecimento de energia em 2001, fez com que o Governo Federal tomasse uma série de medidas para tentar corrigir os erros do modelo em vigência. Hoje, entende-se que a situação do setor energético é delicada, fazendo com que o risco de um novo racionamento volte a ser considerado. Neste contexto, as companhias de energia estão se deparando com o desafio de obter previsões de carga mais precisas. Consequentemente, uma vez que esta demanda encontra-se inserida em um cenário instável de economia, estas estimativas requerem métodos mais eficientes e inovadores. O objetivo principal deste estudo é fornecer uma nova abordagem para o problema de previsão do consumo de eletricidade. A metodologia de lógica fuzzy é proposta com o objetivo de extrair regras das variáveis de entrada e fornecer previsões de longo prazo para a demanda de eletricidade no Brasil. Através da modelagem estatística, a identificação das estruturas de dependência e defasagens entre estas variáveis, fornece suporte para os modelos independentes com previsões anuais. A grande vantagem dos modelos de lógica fuzzy vem da habilidade destes de imitar o pensamento humano em cenários de incerteza e imprecisão. Na literatura recente, a formulação destes tipos de modelo tem se limitado a tratar as variáveis explicativas de maneira univariada, ou então envolvendo somente o PIB. Este trabalho propõe a extensão do modelo desenvolvido na literatura, começando com variáveis como a população do Brasil e o valor adicionado do PIB por estados e setores, juntamente com suas variações. Com isso, o modelo proposto será comparado com a formulação oficial vigente fornecida pela EPE. / [en] The consumption of electricity in Brazil has been widely discussed recently. The energy supply crisis in 2001 forced the Federal Government to take a series of measures trying to fix the actual model. Nowadays, it is understood that the energy sector is going through bad times, making the risk of a new rationg plan be considered. In this context, energy companies are facing the challenge of making more accurate load forecast. Consequently, once this need is inserted into a scenario of unstable economy, these estimates require efficient methods combined with innovative features.The aim of this study is to provide a new approach to this electricity prediction problem. A Fuzzy logic methodology is proposed in order to extract rules from the input variables and provide Brazil s Long-term annual electricity demand forecasts. From a statistical modeling point of view, an identification of dependence and lags structure between the input variables provide support for independent models with annual estimates. The advantage of the fuzzy logic model lies on the ability to mimic the human thinking in an environment of uncertainty and imprecision. In recent literature, the formulation of these types of models has been limited to treating the explanatory variables in the univariate form, or involving only the GDP. This study proposes an extension of this model, starting with the Brazilian population and the additional value of the state GDP by sectors with their variations. Then, the proposed model is compared with the official formulation provided by EPE.

[pt] Nessa dissertação é desenvolvido um modelo de previsão de curto prazo para cargas horárias empregando informações climáticas. Tal modelo é montado para a companhia de eletricidade LIGHT. O modelo proposto combina diferentes metodologias, são elas: Redes Neurais, Métodos Estatísticos e Lógica Nebulosa. Primeiramente, emprega-se o Mapa Auto-Organizável de Kohonen para identificar as curvas típicas de carga que são incluídas em um modelo de previsão estatística. Com intuito de melhorar o desempenho do modelo em termos do erro de previsão é adicionado, através de Lógica Nebulosa, o efeito da temperatura na carga. Por fim, é montado um procedimento com alguns conceitos de Lógica Nebulosa para identificar o tipo de curva de carga do dia a ser previsto. / [en] In the dissertation a new model to short-term forecasting of hourly loads using weather information is developed. This model was developed for the electricity distributing utility LIGHT and it combines different methodologies, namely: Neural Networks, Statistical Methods and Fuzzy Logic. First, the Kohonen Self-Organizing Map makes the identification of the load curves profiles and these are included in the statistical model. In order to improve the performance of the model in terms of forecasting error, the effect of temperature on the load is inserted by means of Fuzzy Logic. Finally, a procedure with some concepts of Fuzzy Logic was established to identify the type of curve of the day to be forecasted.

[pt] Este trabalho aborda o desenvolvimento de um ambiente gráfico, para simulação, de maneira simples, de um sistema de controle nebuloso. Este ambiente possibilita a introdução e alteração dos diversos parâmetros do controlador nebuloso e do sistema controlado, tais como equação da planta, conjuntos nebulosos, variáveis nebulosas, conjuntos de regras, etc. embora já existam atualmente ferramentas deste tipo, estas estão geralmente atreladas a controladores comerciais. O simulador desenvolvido visa oferecer uma ferramenta para uso também acadêmico, onde se possa ter uma noção melhor do funcionamento da técnica de controle nebuloso, aliada a uma facilidade de implementação e manipulação. São apresentados também alguns resultados de simulações feitas para comprovar o funcionamento do simulador. / [en] In this work a graphical environment for the simulation of a fuzzy control system is developed. In this environment, fuzzy controller and process parameters, such as plant equation, definitions of fuzzy sets, fuzzy variables, set of rules, etc., can be easily entered and changed. Althougth similar tools already exist, these are generaly linked to commercial controllers. The simulator developed in this work aims to provide a tool for academic use too, enabling the user to understand fuzzy control techniques. There are also shown results from experiments carried out in order to check and validate the simulator.

[pt] O Sistema elétrico brasileiro é baseado quase que integralmente em energia produzida por Usinas Hidroelétricas. Estas Máquinas Hidroelétricas possuem um comportamento diferenciado das máquinas turbo geradoras, cujo comportamento já foi identificado e classificado em pesquisas anteriores. Este trabalho investiga o uso de um Sistema baseado em Conhecimento para o diagnóstico precoce de falhas em Máquinas Hidrogeradoras, visando redução de custos advindos principalmente de paradas operacionais não necessárias na máquina para manutenção. O sistema foi criado com informação obtida a partir dos seguintes meios: sistemática de manutenção executada nas Usinas Hidroelétricas, através de entrevistas à equipe responsável pela manutenção da usina de Furnas (MG); da identificação do comportamento eletromecânico da máquina; e do estudo de casos. O Sistema é capaz de identificar, a partir dos sensores localizados nas máquinas, eventuais falhas, permitindo executar paradas programadas de maneira otimizada. Foi criado um protótipo de um sistema computacional baseado em Conhecimento implementando tal modelo de forma bem flexível. A modelagem criada, a implementação do protótipo computacional e, principalmente, a explicação do raciocínio empregado, agregado com a possibilidade da modificação do conhecimento através da aquisição automática, são contribuições inovadoras deste trabalho. É descrito o Domínio do Problema de diagnosticar falhas em Máquinas Hidrogeradoras, identificado durante análise das informações coletadas da equipe de manutenção na usina de Furnas e de especialistas no comportamento eletromecânico das máquinas. É descrito também o modelo simbólico criado, representativo do domínio, utilizando interface projetada, visando a implementação prática nas usinas. É apresentado uma solução de desacoplamento das informações advindas dos sensores eletromecânicos da máquina e o sistema, através de módulo baseado em Lógica Nebulosa (Fuzzy Logic) que converte as informações numéricas em informações simbólicas compreendidas pelo sistema de diagnóstico, permitindo o uso do sistema, sem alteração em máquinas que possuam características diversas. Finalmente, é apresentada a metodologia de testes adotada para validação do modelo implementado através da simulação de dados de vibração e oscilação, cujo relacionamento com eventuais falhas é parcialmente conhecido, assim como uma conclusão sobre a viabilidade e praticidade de um modelo simbólico na solução do diagnóstico das máquinas hidrogeradoras. Durante o desenvolvimento da tese verificou-se que o conhecimento sobre falhas em Máquinas Hidrogeradoras ainda não está consolidado e que então, um Sistema baseado em Conhecimento com aquisição de conhecimento automático mostra-se uma excelente ferramenta de modelagem para os especialistas. / [en] The Brazilian Electrical Energy supply is almost entirely based on the energy produced by the Hydroeletric Power Station Machines. These Hydroeletric Machines own particular behavior in comparison to the turbogenerator behavior. This work investigates the use of Knowledge based system Hydroeletric Machines fault diagnosis. The system was modeled using information obtained by: the maintenance s systematic executed Hydroeletric Power Stations, though Furnas (Minas Gerais) maintenance team interviews; the Machine electromechanical behavior; and a Case Based study. The system is able to identify, from machine located sensors data analysis, eventual faults, allowing the execution of programmed operational interrupts in the machine in a optimized manner. A computational prototype and, mainly, the interface explain engine in addition to the knowledge modification through acquisition, are the innovative contributions of this work. The machine fault diagnosis problem domain is described, identified in the information, collected from the maintenance team and the electromechanical behavior experts, analysis. It is also described the projected symbolic model, the domain representation, using graphical and friendly interface, aiming its practical implementation in real Power Stations. It is shown a sensor information detach solution, through a Fuzzy Logic based module which converts the numerical data in a symbolic one, known by the diagnosis system, allowing its use, without any modification, in a sort of different machines. Finally, it is shown the test methodology adopted for the prototype validation through oscillation data simulation, which relationship with machine faults is partially known, and the symbolic model praticality and feasibility in the Hidrogenerator Diagnosis solution. Through the thesis development, it was verified that the Hydrogenerator fault knowledge wasn t still consolidated. So, the Knowledge Based system with knowledge acquisition became an excelent modeling tool for the domain experts.

[pt] O presente estudo propõe uma metodologia para medir graus de bilingualidade. A proposta é tentar quantificar esse conceito. Considerando que o comportamento bilíngüe não deve ser descrito como um aspecto universalista ou essencialista do indivíduo bilíngüe, os conhecimentos objetivos de estatística ou de probabilidade e as metodologias formais de coletas de dados, por exemplo, não contemplam os aspectos subjetivos e contextuais de manifestações bilíngües. A ortodoxia e inflexibilidade das metodologias disponíveis não conseguem apreender a fluidez de um conceito como bilingualidade. Nossa questão é mostrar que a lógica fuzzy apresenta-se como uma possível ferramenta de medida porque leva em consideração as percepções individuais e as experiência culturais do observador/pesquisador quando este tenta definir o que constitui o fenômeno observado. A verdade de qualquer afirmação se torna uma questão de gradação. A metodologia usada foi: 1) gravação e transcrição de entrevista com indivíduos bilíngües; 2) seleção das narrativas de histórias de vida presentes nas entrevistas; 3) identificação das variáveis relevantes para a análise; 4) análise das bilingualidades dos indivíduos usando a Fuzzy Logic Toolbox do software MATLAB. As bilingualidades dos indivíduos são analisadas nos contextos familiar, social e profissional. Um aspecto importante a ser considerado é que, devido à fluidez da bilingualidade, fatores diferentes e variáveis múltiplas concorrem para configurar uma análise de manifestações de bilingüismo. Assim, conseguimos mostrar matematicamente, através do uso da lógica fuzzy, o que conhecemos com base em nossa experiência de vida: um mesmo indivíduo apresenta diferentes graus de bilingualidade em diferentes contextos sociais. Da mesma forma, comprovamos que em um mesmo contexto social, um mesmo indivíduo pode apresentar diferentes graus de bilingualidade, dependendo do estágio de vida em que se encontra. / [en] This study proposes a methodology to evaluate degrees of bilinguality. The objective is to quantify the concept bilinguality. Considering that the bilingual behavior should not be taken as one`s universalist or essentialist aspect, objective knowledge of statistics and probability, and formal methodology of data gathering, for example, do not cope with the subjective and contextual aspects of the bilingual manifestations. The orthodoxy and inflexibility of the available methodologies can not apprehend such a fluid concept as bilinguality. The propose of this study is to present Fuzzy Logic as a possible tool to measure bilinguality for it takes into account the observer/researcher`s individual perceptions and cultural experience for defining what constitutes the observed phenomenon. The truth of any affirmation is a matter of gradation. The methodology used was: 1) recording and transcription of interviews with bilingual individuals; 2) selection of life story narratives inside these interviews; 3) identification of the relevant variables for the analysis; 4) analysis of bilinguality using Fuzzy Logic Toolbox in MATLAB. The bilinguality of the individuals is analyzed in real everyday life situations, in contexts such as: familiar, social and professional. An important aspect to be considered is that, due to the fluidity of bilinguality, different factors and multiple variables compete to set up an analysis of bilingualism manifestations. Thus, we could prove mathematically, using fuzzy logic, what we might previously know based on our life experience: one individual presents different degrees of bilinguality, depending on the moment of their life they are.

[pt] A presente tese investiga a representação explícita de conhecimento específico na interpretação de imagens de baixa resolução multitemporais adquiridas por satélite. Neste contexto, o termo conhecimento específico, se refere a todo e qualquer tipo de conhecimento que torna um indivíduo capaz de ou mais apto para realizar uma determinada tarefa. Dentro do escopo desta tese, conhecimento específico compreende o conjunto das informações necessárias para a interpretação de imagens de satélite de baixa resolução, como por exemplo: as características das classes presentes, o manejo agronômico e a ecologia da região de interesse. Assim sendo, a presente tese propõe um modelo para a interpretação baseada em conhecimento de imagens de satélite de baixa resolução visando reproduzir o raciocínio empregado pelo foto-intéprete ao realizar a interpretação visual. Neste modelo são empregadas diferentes formas de conhecimento específico: 1) Conhecimento espectral que associa as diversas assinaturas espectrais observadas na imagem de entrada às classes da legenda, agrupando em uma única classe espectral as classes da legenda cujas assinaturas espectrais sejam de difícil discriminação. 2) Conhecimento contextual que indica os diversos contextos relevantes para a discriminação de classes da legenda com assinaturas espectrais semelhantes. 3) Conhecimento multitemporal que relaciona, considerando a classificação anterior, as classificações possíveis no presente momento e a possibilidade de ocorrência de cada uma delas. A potencialidade desta abordagem foi avaliada através de uma série de experimentos, onde, como base de dados, são utilizadas imagens de duas regiões inseridas na Alta Bacia do Rio Taquari ao leste do pantanal mato-grossense. O objetivo primordial destes experimentos foi explicitar a contribuição de cada forma de conhecimento. Os resultados obtidos foram animadores e indicam que o uso de abordagens baseadas em conhecimento pode automatizar grande parte do processo de fotointerpretação, aumentando a produtividade dos foto-intérpretes. No futuro, os resultados da presente pesquisa contribuirão para a construção de sistemas capazes de realizar uma estratégia de interpretação qualquer a ser definida pelo próprio foto-intérprete, acelerando o monitoramento do uso do solo com base em imagens de baixa resolução adquiridas por satélite. / [en] The present thesis investigates the explicit representation of specific knowledge for the automatic interpretation of multitemporal low resolution satellite images. In this context, the term specific knowledge refers to all and any type of knowledge that makes an individual capable or more competent to carry out one determined task. In the scope of this thesis, specific knowledge comprehends the necessary information for the interpretation of low resolution satellite images, for instance: the characteristics of the classes in the legend, the agronomic management, and the ecology of the region under interest. Thus, the present thesis proposes a framework for the knowledge based interpretation of low-resolution satellite images which concerns at reproducing the reasoning used by the photo-interpreter while performing the visual interpretation. This model employs three different kinds of specific knowledge: 1) Spectral knowledge, that associates the diverse observed spectral signatures in the input image to the correspondent classes in the legend, grouping under a single spectral class the classes of the legend whose spectral signatures are difficult to be discriminated. 2) Contextual knowledge, which indicates the diverse contexts for the discrimination of the classes in the legend with similar spectral signatures. 3) Multitemporal knowledge, which relates, considering the previous classification, the possible classifications at the present moment and their respective possibility of occurrence. The potentiality of this methodology was evaluated through a series of experiments. The dataset consisted of images of two regions inserted in the Upper Watershed of the Taquari River, situated at the east of the Brazilian Pantanal, a lowlands ecological sanctuary located in the States of Mato Grosso and Mato Grosso do Sul. The main objective of the experiments was to evaluate the contribution of each sort of knowledge. The results indicate that the use of knowledge based methods can automate great part of the interpretation process, increasing the productivity of the photointerpreters. In the future, the results of the present research can guide the development of systems capable to automatically perform any interpretation strategy, defined by the proper photointerpreter, speeding up the monitoring of land use based on low resolution satellite images.

[pt] O objetivo principal desta dissertação é desenvolver um método de previsão de carga elétrica de curto prazo (previsão horária), através de um sistema híbrido (Redes Neurais e Lógica Fuzzy) utilizando temperaturas máximas e mínimas como variáveis explicativas. Como primeiro passo, foram definidos os perfis homogêneos das curvas de carga diárias através de um classificador utilizando os Mapas Auto Organizáveis (Self-Organizing Maps- SOM). Um previsor será adicionado ao esquema de previsão através da Lógica Fuzzy que associará as variáveis climáticas aos perfis criados pela SOM produzindo as previsões. O modelo foi aplicado em dados de duas concessionárias de energia elétrica do Brasil usando dados horários coletados durante dois anos. / [en] This dissertation presents a short-term load forecasting procedure mixing a classifier scheme and a predictive scheme. The classifier is implemented through an artificial neural network using a non-supervised learning procedure (SOM). Concerning the predictive scheme, a fuzzy logic procedure uses climatic variables and their prediction to choose the appropriate profiles created by SOM and then combines them to produce the desired forecast. The model is applied to two utilities in Brazil using hourly observations collected during two calendar years and the results obtained, in terms of mean absolute percentage error (MAPE) through the period analyzed, are presented.

[pt] A previsão de séries temporais é um assunto de grande importância para diversas áreas, podendo servir como base para planejamento e controle, entre outros. As formas mais comuns de previsão são as pontuais. É arriscado, no entanto, planejadores tomarem decisões unicamente com base em previsões pontuais, pois séries reais são compostas por uma parte aleatória que não pode ser definida por modelagem matemática. Um modo de contornar este problema é realizando previsões intervalares. Estas fornecem informações sobre as incertezas das previsões pontuais, o que auxilia o planejador em suas decisões. Modelos de lógica fuzzy têm sido investigados na literatura de previsão devido a sua capacidade de modelar incertezas. Apesar disso, sistemas de lógica fuzzy Mamdani (MFLS) foram pouco investigados no tema, comparando-se a outros tipos de modelagens fuzzy. Ademais, entende-se que a literatura de previsão intervalar com modelos fuzzy é limitada. Neste contexto, este trabalho propõe um método para construção de previsões intervalares a partir das previsões pontuais do modelo MFLS de tipo-1 (T1 MFLS). O método proposto para construção de previsões intervalares do MFLS é baseado na reamostragem de erros in-sample. O modelo T1 MFLS é construído com uma heurística (para partição do universo de discurso das variáveis do modelo) e com a seleção da entrada do modelo. Previsões pontuais e intervalares são produzidas para séries horárias de carga de energia elétrica. A literatura de modelos fuzzy de previsão é revisada. / [en] Time series forecasting is an important subject for many areas; it can serve as basis for planning and control, among others. The most common type of forecast is the point forecast. It is, nevertheless, risky to make decisions based on point forecasts, considering that real time series are composed by a random part that cannot be exactly defined by mathematical modeling. One way to by-pass this problem is by producing interval forecasts. These provide information about point forecasts reliability, what helps the planner make his decisions. Fuzzy logic models have been investigated in the forecasting literature due to their ability to model uncertainties. In spite of this, Mamdani fuzzy logic systems (MFLS) have been less investigated in this subject than other types of fuzzy modeling approaches. Furthermore, it is understood that the literature of interval forecasting with fuzzy models is very limited. In this context, this work proposes a method for creating interval prediction from point forecasts of a type-1 MFLS (T1 MFLS). The proposed method for interval forecast construction is based on the resampling of in-sample errors. The T1 MFLS model is constructed with a heuristic (that makes the partition of the universe of discourse of the model s variables) and with selection of the model s inputs. Point and interval forecasts are produced for hourly electricity load series. The literature of fuzzy models applied in forecasting is reviewed.