Orientador: Rubén Augusto Romero Lázaro / Banca: Sérgio Azevedo de Oliveira / Banca: Antônio César Baleeiro Alves / Resumo: Neste trabalho é apresentada uma nova maneira de formular e resolver o problema de planejamento da expansão a longo prazo de sistemas de transmissão de energia elétrica. Tradicionalmente, o problema de planejamento da expansão de sistemas de transmissão consiste em encontrar o plano ótimo de expansão que permite que o sistema opere de forma adequada para a demanda futura de um horizonte especificado. Assim, deve-se indicar o número de linhas de transmissão que deve ser construída em cada caminho de expansão. Entretanto, existem linhas na topologia base que não ajudam no adequado funcionamento do sistema e que podem exigir a adição de novas linhas de transmissão produzindo investimentos inadequados. Esse comportamento atípico de um sistema de transmissão acontece devido à Lei de Tensões de Kirchhoff (LTK). Assim, aparecem laços em que uma linha que está no limite de sua capacidade de transmissão impede que outras linhas que se encontram no mesmo laço possam incrementar a transmissão através delas ficando subutilizadas. Sendo assim, a retirada da linha que está operando no limite pode melhorar a capacidade de transmissão do sistema. Este trabalho analisa esse problema e, portanto, apresenta a proposta de resolver o problema de planejamento de forma que seja possível adicionar linhas de transmissão com custos especificados e também que seja possível retirar linhas de transmissão da topologia base com custo zero. Dessa forma, linhas irrelevantes e que dificultam na operação do sistema elétrico e que se encontram na topologia base podem ser retiradas. O problema formulado dessa forma é resolvido usando um algoritmo genético especializado. / Abstract: This work is a new way to formulate and solve the problem of planning for the long-term expansion of transmission systems of power. Traditionally, the problem of transmission expansion planning systems is to find the optimal plan for expansion that allows the operating system adequately to the demands of a future horizon specified. Thus, one should indicate the number of transmission lines that should be built in each path of expansion. Meanwhile, there are lines of the basic topology not help in the proper functioning of the system and may require the addition of new transmission lines producing inadequate investments. This atypical behavior of a system of transmission due to the Kirchhoff's Law for Voltages (LTK). Thus, ties appear in a line that is at the limit of their ability to prevent transmission to other lines that are in the same loop can increase the power flow through getting underutilized. Therefore, the withdrawal of the line that this limit can improve operating in the capacity of the transmission system. This work examines this issue and, therefore, presents a proposal to solve the problem of planning so that we can add lines with transmission costs and also specified that it is possible to draw lines of transmission of topology database with cost. Thus, lines irrelevant and hindering the operation of the electrical system and that are in the topology database can be withdrawn. The problem is formulated thus solved using a specialist genetic algorithm. / Mestre

Orientador: André Nunes de Souza / Banca: Pedro da Costa Junior / Banca: Geraldo Francisco Burani / Resumo: O sistema de transmissão é responsável por conectar os geradores de energia aos consumidores de forma segura e confiável sendo necessária sua constante ampliação para conseguir transportar as crescentes quantidades de energia elétrica. Nesta dissertação é realizada uma análise da situação atual e do processo de planejamento da expansão do sistema de transmissão brasileiro, assim como um estudo de caso sobre as modificações necessárias para a conexão da Usina de Belo Monte. Uma ferramenta de otimização da expansão do sistema de transmissão foi desenvolida, utilizando o método de modelagem do fluxo de carga linearizado e os algoritmos genéticos como técnica de solução, tendo como objetivo a simulação do impacto de diferentes cenários no custo da expansão da transmissão. A ferramenta proposta foi utilizada para simular os efeitos da presença de geração distribuída na expansão de um sistema de transmissão fíctício, onde foi constatado uma clara tendência de queda no investimento necessário para expansão do sistema de transmissão em resposta a índices crescentes de geração distribuída / Abstract: The transmission system is responsible for connecting the power generators to consumers safely and reliably. Its constant expansion is necessary to fit the transportation of increasing amounts of electricity. In this dissertation and analysis of the current configuration and the process of planning expansion of the Brazilian transmission system is provided. A tool to optimize the expansion of the transmission system was developed using the the linearized load flow modeling method and genetic algorithms. This tool was created to simulate the impact of different scenarios on the cost of transmission expansion planning. The proposed tool used to simulate the effecs of the presence of distributed generation in the expansion of a fictious transmission system, where it was found a clear downward trend in the total investment required for expansion of the transmission system as a function of the increasing levels of distributed generation / Mestre

Um dos problemas fundamentais em finanças é a escolha de ativos para investimento. O primeiro método para solucionar este problema foi desenvolvido por Markowitz em 1952 com a análise de como a variância dos retornos de um ativo impacta no risco do portifólio no qual o mesmo está inserido. Apesar da importância de sua contribuição, o método desenvolvido para a otimização de carteiras não leva em consideração características como a existência de lotes de compra para os ativos e a existência de custos de transação. Este trabalho apresenta uma abordagem alternativa para o problema de otimização de carteiras utilizando algoritmos genéticos. Para tanto são utilizados três algoritmos, o algoritmo genético simples, o algoritmo genético multiobjetivo (Multi Objective Genetic Algorithm - MOGA) e o algoritmo genético de ordenação não dominante (Non Dominated Sorting Genetic Algorithm - NSGA II). O desempenho apresentado pelos algoritmos genéticos neste trabalho mostram a perspectiva para a solução desse problema tão importante e complexo, obtendo-se soluções de alta qualidade e com menor esforço computacional. / One of the basic problems in finance is the choice of assets for investment. The first method to solve this problem was developed by Markowitz in 1952 with the analysis of how the variance of the returns of an asset impacts in the portfolio risk in which the same is inserted. Despite the importance of its contribution, the method developed for the portfolio optimization does not consider characteristics as the existence of round lots and transaction costs. This work presents an alternative approach for the portfolio optimization problem using genetic algorithms. For that three algorithms are used, the simple genetic algorithm, the multi objective genetic algorithm (MOGA) and the non dominated sorting genetic algorithm (NSGA II). The performance presented for the genetic algorithms in this work shows the perspective for the solution of this so important and complex problem, getting solutions of high quality and with lesser computational effort.

Estágio realizado no INESC-Porto / Tese de mestrado integrado. Engenharia Electrotécnica e de Computadores - Major Energia. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2008

Dissertação apresentada para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica e de Computadores (Área de Especialização de Sistemas), na Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto, sob a orientação do Prof. Dr. José António Tenreiro Machado

Tese de mestrado integrado. Engenharia Química. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2008

Orientador: Antonio Padilha Feltrin / Banca: José Roberto Sanches Mantovani / Banca: Marcelo Escobar de Oliveira / Resumo: Uma nova abordagem do controle integrado de tensão e reativos para a operação de redes de distribuição de média tensão é proposta neste trabalho, com vistas a explorar o problema de economia de energia e redução do pico de demanda através da redução da tensão da rede, procedimento chamado de "Conservation Voltage Reduction" (CVR). Amplas aplicações de CVR podem fornecer benefícios significativos em termos técnicos, econômicos e ambientais. Porém em alguns casos, devido às variações inesperadas, importantes desvios de tensão podem aparecer e causar níveis de tensão indesejáveis. Portanto, este trabalho visa mitigar o problema da aplicação de redução de tensão via otimização multiobjetivo, usando um algoritmo genético. A proposta apresentada é para a fase de operação, levando em conta a redução da injeção de potência ativa e o desvio na tensão, com uma estratégia baseada em uma previsão de carga com um dia de antecedência e considerando a atuação de transformadores com On Load Tap Changer (OLTC), reguladores de tensão automáticos, bancos de capacitores e a presença de geração distribuída (GD) na rede de distribuição. Assim, o resultado é um conjunto de soluções ótimas não dominadas (fronteira de Pareto) e o decisor (decision maker) pode escolher quando, como e onde aplicá-las para alcançar diferentes objetivos / Abstract: A new approach for the integrated Volt-Var control (IVVC) for medium voltage distribution networks operation is proposed here, seeking to explore the problem of energy savings and peak demand relief through the voltage reduction procedure called Conservation Voltage Reduction (CVR). Wide applications of CVR can provide significant benefits on technical, economic and environmental terms. However, in some cases, due to unexpected variation, significant voltage deviations may appear and cause undesirable voltage levels. Therefore, this paper seeks to mitigate the problem of voltage reduction application via multiobjective optimization. The proposal presented here is for the operation phase, taking into account the active power intake reduction and the voltage deviation, with a strategy based on a day ahead load forecast and considering the presence of transformers with On Load Tap Changer (OLTC), automatic voltage regulators, capacitor banks and distributed generation,. Therefore the result is a set of non-dominated optimal solutions (Pareto front), and the decision maker may decide when, where and how to apply them to meet different goals / Mestre

Made available in DSpace on 2013-08-07T18:43:30Z (GMT). No. of bitstreams: 1 000399894-Texto+Completo-0.pdf: 2578031 bytes, checksum: 13c49dacd5dde6e8b24f2ef51ae6b87a (MD5) Previous issue date: 2007 / A business process defines a set of activities along with their possible execution flows and their necessary resources. Business Intelligence (BI) projects have been show the importance of the data mining techniques to analysis, prediction and optimization of business processes. One of the most important data mining’s tasks is classification, which aims, by a training dataset or a set of training instances, the induction of a predictive model capable to associate each instance to its respective class or category. In the business process context, the aim of classification task is to understand the causes of certain behaviors and to generate models to predict the behavior and performance of these processes. Practical problem in pattern classification and knowledge discovery tasks require the selection of predictive attribute sets in order to represent the patterns which will be classified. This is because the presence of irrelevant and redundant attributes may damage the quality of classification models. When leading with business processes classification, it is recommended the use of feature selection, due to the large possible amount of attributes may be necessary to characterize a process. In addition to the attributes that are directly related to the process, it must also considered other attributes related to each process activity. Thus, this work aims the use of multiobjective genetic algorithms for feature selection upon business processes’ classification problems. The obtained results were satisfactory, considering that the criteria aimed to be optimized were improved. Specific business process domain problems were detected. These problems appears due to the presence of alternative paths and execution order of the processes flow tasks. Although those problems are not considered in the present work, we presented possible solutions to be adopted in future studies. / Um processo de negócio define um conjunto de atividades junto com os seus possíveis fluxos de execução e recursos necessários. Trabalhos da área de Business Intelligence (BI) têm destacado o papel da mineração de dados como instrumento facilitador da análise, previsão e otimização de processos de negócio. Uma das tarefas mais utilizadas da mineração de dados é a classificação, cujo objetivo é, dado um conjunto de dados ou instâncias de treino, induzir um modelo preditivo capaz de associar a cada instância sua classe ou categoria. Espera-se que este modelo seja bem sucedido na classificação de novas instâncias. No contexto de processos de negócio, o uso da classificação tem como objetivo entender as causas de determinados comportamentos e gerar modelos de predição do comportamento e do desempenho dos processos. Problemas práticos de classificação de padrões e descoberta de conhecimento requerem a seleção de subconjuntos de atributos preditivos para representar os padrões a serem classificados, pois a presença de atributos preditivos irrelevantes, redundantes ou em grande quantidade pode prejudicar a qualidade do modelo de classificação. Em classificação de processos de negócio, é bastante interessante a utilização de seleção de atributos, visto que a quantidade de atributos que caracterizam um processo pode ser enorme. Além dos atributos diretamente relacionados a uma instância de processo, também devem ser considerados os atributos pertencentes às atividades contidas neste processo. Assim, este trabalho propõe a utilização de algoritmos genéticos multiobjetivos para seleção de atributos em problemas de classificação de processos de negócio. Os resultados obtidos foram considerados satisfatórios, visto que os critérios utilizados na função de fitness, ou seja, os critérios a serem otimizados, foram melhorados. Problemas específicos do domínio de processos de negócio foram detectados. Esses problemas surgem em virtude da presença de caminhos alternativos e ordem de execução das atividades nos fluxos de processos. Embora tais problemas não sejam tratados no presente trabalho, são apresentadas possíveis soluções a serem abordadas em trabalhos futuros.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:30:51Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2006-03-24Bitstream added on 2014-06-13T20:21:19Z : No. of bitstreams: 1 miasaki_ct_dr_ilha.pdf: 4264190 bytes, checksum: aa13641c4404cb4641abe16d38b39869 (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Neste trabalho de pesquisa tem-se a finalidade investigar, propor e testar a viabilidade técnica, de novos modelos matemáticos aplicados ao problema de planejamento da expansão do sistema de transmissão de energia elétrica a longo prazo. A motivação se deve ao fato que os modelos matemáticos estáticos mais utilizados para representar este problema têm como estratégia adicionar, no processo de expansão, somente linhas de transmissão e transformadores convencionais. Para tanto, busca-se inserir e avaliar tecnicamente os controladores flexíveis de transmissão em corrente alternada (do inglês, Flexible Alternating Current Transmission Systems - FACTS) como elementos do processo de expansão do sistema, juntamente com as linhas de transmissão e os transformadores convencionais, nos modelos matemáticos propostos. Neste trabalho, adicionam-se controladores FACTS com a intenção de obter uma melhor distribuição dos fluxos de potência ativa no sistema e, como conseqüência, contribuir para uma redução do custo de investimento em novas linhas de transmissão. Portanto, a metodologia proposta é um procedimento que incorpora inovações em relação à literatura existente. Os impactos da adição dos controladores FACTS na rede são analisados através dos resultados das simulações computacionais feitas com as metodologias propostas e realizados com o sistema teste IEEE 24 barras, com cinco planos de geração. Com o intuito de encontrar a alocação ótima dos equipamentos no sistema, foram desenvolvidos e implementados algoritmos genéticos especializados... / This work is aimed at investigating, proposing and testing the technical viability of new mathematical models applied to the long-term power transmission system expansion planning problem. It was motivated due to the fact that most used static mathematical models for representing this problem have as strategy to add, within the expansion process, only transmission lines and conventional transformers. Therefore, this work is focused on the technical evaluation and insertion of FACTS devices as elements of the system expansion process, along with transmission lines and conventional transformers, in the considered mathematical models. FACTS devices will be added aimed at obtaining a better distribution of the active power flows in the system and, consequently, contributing to diminish investment costs due to new transmission lines. Thus, proposed methodology incorporates innovations respect to existing literature. Impacts due to the addition of FACTS devices in the network are analyzed through simulations carried out with the proposed methodology considering the test system IEEE 24, with five generation units. In order to find the optimal placement of such devices in the system, specialized genetic algorithms were developed and implemented. Results indicate an excellent performance of the proposed methodologies and models.

Made available in DSpace on 2015-03-03T11:52:38Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2014-07-28Bitstream added on 2015-03-03T12:06:14Z : No. of bitstreams: 1 000810245_20160728.pdf: 63604 bytes, checksum: a150945822a93489f6d371a15780582b (MD5) Bitstreams deleted on 2016-07-29T12:53:56Z: 000810245_20160728.pdf,. Added 1 bitstream(s) on 2016-07-29T12:54:50Z : No. of bitstreams: 1 000810245.pdf: 1452897 bytes, checksum: 04a40d2aa763c6094fd5a4d34baabaa6 (MD5) / A classificação morfológica embrionária possui grande importância para inúmeras técnicas laboratoriais (desde pesquisas básicas às aplicadas na reprodução assistida). Entretanto, o método utilizado para realizar a classificação dos embriões em diferentes graus de qualidade sempre foi baseado na subjetividade do avaliador e, por mais que sejam estabelecidos padrões de graus de qualidade e descrições das características morfológicas que categorizam um embrião em cada grau, não há atualmente um método preciso que possa gerar resultados consistentes e confiáveis. Assim, nosso trabalho resultou no desenvolvimento de um software capaz de realizar a classificação da qualidade morfológica de blastocistos bovinos. Utilizamos como base de funcionamento técnicas de inteligência artificial (mais especificamente de Redes Neurais Artificiais e Algoritmos Genéticos). Resultados indicam uma taxa de acerto global de 79,2% na classificação de blastocistos bovinos em 3 graus de qualidade, sendo que para os blastocistos classificados como Excelentes ou Bons (Classe 1) a taxa de acerto é de 82,6%, para os blastocistos classificados como Regulares (Classe 2) é de 16,7% e para os blastocistos classificados como Pobres (Classe 3) a taxa de acerto é de 91,7% / Embryonic morphological classification has great importance for numerous laboratory techniques (from basic to applied research in assisted reproduction). However, the method used to perform the classification of embryos in varying degrees of quality has always been based on the subjectivity of the evaluator. Although quality standards and descriptions of morphological characteristics that categorize an embryo in each grade are established, currently there is not an accurate method that can generate consistent and reliable results. Thus, our work resulted in the development of a software able to perform the classification of morphological quality of bovine blastocysts. Artificial Intelligence techniques (such as Artificial Neural Networks and Genetic Algorithms) were used in the development. Results indicate an overall accuracy of 79.2% in the classification of bovine blastocysts in 3 degrees of quality. For blastocysts classified as Excellent or Good (Class 1) the hit rate is 82.6%, for blastocysts classified as Regular (Class 2) is 16.7% and for blastocysts classified as poor (Class 3) the hit rate is 91.7%