[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] O investimento em infraestrutura computacional para suportar picos de processamento de curta duração ou sazonais pode gerar desperdícios financeiros, em razão de, na maior parte do tempo, estes recursos ficarem ociosos. Além disso, em muitas soluções, o tempo de resposta é crítico para atendimento dos requisitos do negócio, tornando, muitas vezes, a solução economicamente inviável. Neste cenário é fundamental a alocação inteligente de recursos computacionais em função da demanda por processamento, custo desta alocação e requisitos do negócio. A Simulação de Monte Carlo é um método estatístico utilizado para resolver uma ampla gama de problemas científicos e de engenharia. Quando aplicado a problemas reais, muitas vezes apresenta os desafios mencionados. Computação na nuvem surge como uma alternativa para disponibilizar recursos computacionais sob demanda, gerando economia de escala sem precedentes e escalabilidade quase infinita. Ao alinhar uma moderna arquitetura à nuvem é possível encapsular funcionalidades e oferecer um leque de serviços que antes seriam restritos a domínios específicos. Neste trabalho propomos um arcabouço genérico, que permite a disponibilização de um leque de serviços baseados na Simulação de Monte Carlo, fazendo uso racional da elasticidade provida pela nuvem, a fim de alcançar melhores patamares de eficiência e reuso. / [en] The investment in computing infrastructure to attend seasonal demand or processing peak can generate financial waste, because the most of the time these resources are idle. In addition, in many solutions the response time are critical to attend business requirements, which often, turn the solution economically unviable. In this scenario it is essential intelligent allocation of computing resources according to the demand for processing, allocation and cost of business requirements. The Monte Carlo Simulation is a statistical method widely used to solve a wide range of scientific and engineering problems. When applied to real problems usually have the challenges mentioned. Cloud Computing is an alternative to providing on-demand computing resources, generating economies of scale unprecedented and almost infinite scalability. Aligning a modern architecture to the cloud is possible to encapsulate functionality and offer a range of services that would previously have been restricted to specific areas. In this paper we are interested in building a generic framework, that may provide a range of services based on Monte Carlo, make rational use of the elasticity provided by the cloud in order to achieve better levels of efficiency and reuse.