O estimador de estado (EE) foi originalmente desenvolvido para lidar com sistemas de transmissão (ST). Desta maneira, sua aplicação em sistemas de distribuição (SD) exige que os métodos clássicos sejam repensados. Este trabalho teve como objetivo avaliar os métodos disponíveis na literatura para a estimação de estado em SD e explorar a fundo um método escolhido. A abordagem escolhida foi a que utiliza as correntes complexas nos ramos como variáveis de estado. Tal abordagem visa tirar proveito das características específicas dos SD, e apresenta um desempenho computacional superior se comparado a soluções que utilizam as tensões como variáveis de estado. Entretanto, tal método ainda se encontra pouco explorado na literatura, de modo que diversas limitações foram identificadas. A principal limitação encontrada foi no que tange à presença de transformadores no sistema, que foi negligenciada nos trabalhos encontrados na literatura. De modo a aumentar a confiabilidade da estimação, além das correntes em todos os ramos, foi considerada a possibilidade de se incluir no vetor de estado variáveis referentes à tensão na subestação (SE). Na presença de transformadores, tal expansão no vetor de estados gerou um acoplamento do modelo matemático. Neste trabalho, foram propostas soluções para lidar com diferentes conexões de transformadores utilizando o estimador com base nas correntes mantendo uma de suas principais características, que é o desacoplamento entre fases. Na ocasião da estimação da tensão na SE, um método de combinação ótima de variáveis de estado foi proposto de modo a contornar o acoplamento gerado no modelo matemático. Sistemas teste do IEEE foram utilizados para avaliar o desempenho do algoritmo implementado. Os resultados obtidos mostraram que a metodologia escolhida foi capaz de estimar o estado do SD com precisão adequada na presença de diferentes tipos de medidas e topologias. Os modelos propostos neste trabalho se mostraram eficazes na incorporação de transformadores com diferentes conexões na formulação do EE. Por fim, o método proposto para lidar com a estimação da tensão na SE de maneira desacoplada na presença de transformadores foi validado e se mostrou mais eficiente computacionalmente quando comparado ao seu análogo acoplado. / The state estimator (SE) was originally developed to deal with transmission networks (TN). Hence, its application in distribution networks (DN) requires the classical methods to be modified. The main aim of this work was to evaluate the methods available in the literature for state estimation in DN and to explore in depth a chosen method. The chosen approach was the one that uses the complex branch currents as state variables. This approach aims to take advantage of the specific characteristics of DN, and presents a superior computational performance when compared to solutions that use voltages as state variables. However, this method is still little explored in the literature, so that several limitations have been identified. The main limitation was in terms of the presence of transformers in the system, which was neglected in the papers found in the literature. In order to increase the reliability of the estimation, in addition to the branch currents, it was considered the posibility of including the substation voltage variables in the state vector. In the presence of transformers, such expansion in the state vector generated a coupled mathematical model. In this work, solutions were proposed to deal with different transformer connections using the branch current SE while keeping one of its main characteristics, that is the decoupling between phases. When the substation voltage is being estimated, an optimal combination of state variables was proposed in order to circumvent the coupling in the mathematical model. IEEE test systems were used to evaluate the performance of the implemented algorithm. The results showed that the chosen methodology was able to estimate the DN state with adequate accuracy in the presence of different types of measurements and topologies. The models proposed in this work proved to be effective in the incorporation of transformers with different connections in the SE formulation. Finally, the proposed method to decouple the branch current SE when dealing with substation voltage estimation in the presence of transformers was validated and proved to be computationally more efficient when compared to its coupled version.

We analyze the relation between volatility spillovers and jumps in financial markets. For this, we compared the volatility spillover index proposed by Diebold and Yilmaz (2009) with a global volatility component, estimated through a multivariate stochastic volatility model with jumps in the mean and in the conditional volatility. This model allows a direct dating of events that alter the global volatility structure, based on a permanent/transitory decomposition in the structure of returns and volatilities, and also the estimation of market risk measures. We conclude that the multivariate stochastic volatility model solves some limitations in the spillover index and can be a useful tool in measuring and managing risk in global financial markets. / Analisamos a relação existente entre spillovers e saltos na volatilidade nos mercados financeiros. Para isso, comparamos o índice de spillover de volatilidade proposto por Diebold and Yilmaz (2009), com um componente de volatilidade global, estimado através de um modelo multivariado de volatilidade estocástica com saltos na média e na volatilidade condicional. Este modelo permite uma datação direta dos eventos que alteram a estrutura de volatilidade global, baseando-se na decomposição das estruturas de retorno e volatilidade entre efeitos permanentes/transitórios, como também a estimação de medidas de risco de mercado. Concluímos que este modelo resolve algumas das limitações do índice de spillover além de fornecer um método prático para mensurar e administrar o risco nos mercados financeiros globais.

Neste trabalho propõe-se uma metodologia de estimação de parâmetros da máquina síncrona e do sistema de excitação baseada na técnica de sensibilidade de trajetória e sincronização de sistemas. Diversas metodologias de estimação de parâmetros foram propostas na literatura, cada uma com suas vantagens e desvantagens. Entretanto, poucas são adequadas para a estimação de parâmetros com o gerador em operação (on-line). A metodologia de sensibilidade de trajetória foi escolhida por permitir uma completa representação da máquina síncrona e do sistema de excitação incluindo as não linearidades como, por exemplo, os limites do sistema de excitação e a saturação do gerador. Foram propostas algumas alternativas para esta técnica visando uma futura aplicação on-line. Dentre as propostas destaca-se o uso da teoria de sincronização no processo de estimação de parâmetros. A metodologia desenvolvida é aplicada para identificar os parâmetros do gerador síncrono (modelo clássico, modelo de um eixo, e modelo de dois eixos). Também são relatados alguns dos problemas encontrados no momento de estimar vários parâmetros da máquina síncrona simultaneamente. A metodologia também é aplicada com sucesso para estimar os parâmetros do sistema de excitação (tipo ST1A e DC1). Por fim, analisa-se a influência dos parâmetros estimados na estabilidade transitória. Para tal objetivo são realizados testes de estabilidade em um pequeno sistema de potência sujeito a incertezas nos parâmetros / In this work a methodology to estimate parameters of synchronous machines and their excitation system based on trajectory sensitivity technique and system synchronization is proposed. Many methodologies for parameter estimation have been proposed in the literature, each one with advantages and desadvantages. However, only some of them are adequate to estimate parameters with generator in operation (on-line). The trajectory sensitivity methodology has been chosen as it allows a complete representation of generator and excitation system including non-linearities as, for instance, the limits of excitation system and saturation of generator. Some alternatives were proposed for this technique regarding a future on-line application. Among them, the use of synchronization theories in parameter estimation process is highlighted. The methodology developed is used to estimate the parameters of generators (classical model, one-axis model and two axis-model). Some problems to simultaneously estimate several parameters of a synchronous machine are also presented. The methodology is successfully used to estimate the parameters of the excitation system (type ST1A and DC1). Finally, the influence of the estimated parameters on transient stability is analyzed. For this aim, stability tests were performed in a small power system with uncertain parameters

A distribuição beta é apropriada para analisar dados de variáveis medidas no intervalo (0, 1), como taxas e proporções, como por exemplo a proporção de severidade de doenças em plantas. Portanto, dados que são pares observações de taxas e proporções, naturalmente pensa-se numa distribuição beta bivariada com suporte (0, 1)2. O objetivo deste trabalho constitui-se em encontrar a melhor distribuição beta bivariada na literatura para este caso e, além disso, tentar encontrar estimadores para seus parâmetros, a fim de verificar se esta distribuição escolhida se ajusta bem aos dados. Foi criada uma metodologia para a estimação dos parâmetros, utilizando aquela distribuição que consideramos a mais adequada. Posteriormente foram feitas simulações para avaliar a qualidade desses estimadores e, por fim, foram utilizados três bancos de dados com a finalidade de exemplificar esta metodologia. / Beta distribution is suitable for analyzing variable data measured in the range (0, 1), as rates and proportions, such as the proportion of disease severity in plants. Therefore, data that are paired observations rates and proportions naturally thinks in a bivariate distribution beta supported (0, 1)2. The objective of this work is on finding the best beta bivariate distribution in the literature for this case and, furthermore, try to find estimators for its parameters in order to verify that this chosen distribution fits the data well. A methodology was created for the estimation of parameters using that distribution we consider the most appropriate. Later simulations were performed to evaluate the quality of these estimators and, finally, we use three databases in order to illustrate this methodology.

Nesta tese é apresentado um novo método de reconstrução de imagens, por tomografia de transmissão, de projeções sujeitas a ruído na contagem de fótons. O método de reconstrução selecionado utiliza a técnica POCS (Projections Onto Convex Sets). A estimação das projeções originais a partir das observações ruidosas se dá por meio de quatro métodos: a) estimação utilizando o critério MAP (Maximum a Posteriori); b) filtragem nos coeficientes wavelets das projeções ruidosas; c) aplicação do filtro de Wiener pontual e d) aplicação do filtro de Goodman-Belsher. É apresentado o resultado da reconstrução após a estimação das projeções, mostrando o ISNR (Improvement Signal-to-Noise Ratio) entre as imagens reconstruídas, a partir das projeções ruidosas, com a técnica POCS, estimando as projeções e sem a realização da estimação. Foram utilizados, para reconstrução tomográfica, projeções de corpos de prova obtidos por meio de simulação e também projeções obtidas experimentalmente no minitomógrafo do CNPDIA - EMBRAPA. O uso de estimação sobre as projeções ruidosas mostrou-se eficaz para melhorar a relação sinal-ruído na imagem final, pois esse pré-processamento faz com que os conjuntos impostos pelas projeções sejam mais restritivos. Deve-se observar que a melhoria das imagens obtidas com o uso de filtragem das projeções é obtida com uma relação custo-benefício bastante baixa, pois a maior parte do custo computacional está na fase de reconstrução das imagens. / In this thesis is pesented a new method for image reconstruction, by transmission tomography, for projections under noise in the counting of photons. The selected method of reconstruction uses the POCS (Projections Onto Convex Sets) technique. The estimation of the original projections from the noisy projections observed is performed through four methods: a) estimation using the MAP (Maximum a Posteriori) criteria; b) through of filtering of the wavelets coefficients of the noisy projections; c) using the pointwise Wiener filter and d) using the Goodman-Belsher filter. We present the result of reconstruction after projection estimation, showing the ISNR (Improvement Signal-to-Noise Ratio) between the reconstructed images on noisy projections, using POCS technique after the estimated projections and without this estimation. We use, for tomographic reconstruction, test body projections obtained through simulation and also projections obtained experimentally in the minitomograph scanner of CNPDIA-EMBRAPA. The use of estimation on noisy projections demonstrated to be efficient in improving the signalnoise ratio in the final image, since this pre-processing makes the sets that projections more restrictive. We should observe that the use of projection filtering is obtained with a cost-benefit ratio rather low, since the largest part of the computational effort is in the image reconstruction phase.

Este trabalho envolve dois diferentes aspectos da estimação de espectros direcionais de onda a partir de movimentos de 1a ordem da embarcação. Sendo a estimação do espectro de ondas feita por meio de um método Bayesiano, existe a necessidade da calibração dos hiperparâmetros derivados da modelagem Bayesiana. O primeiro assunto abordado é a determinação de uma metodologia de calibração dos hiperparâmetros necessários à estimação do espectro direcional de ondas. Desenvolve-se ao longo deste uma primeira análise de um método aplicável a qualquer embarcação do tipo FPSO para a determinação a priori de valores de dois hiperparâmetros de controle da suavização da estimativa. Obtém-se resultados indicativos de que é possível definir valores destes hiperparâmetros dependentes de quantidades observáveis como calado da embarcação e período das ondas, de modo que os erros de estimação ainda se mantém muito próximos aos encontrados por valores ótimos dos hiperparâmetros. Isto leva à conclusão de que na abordagem atual, com valores fixos a cada calado, erros excessivos e desnecessários podem ocorrer no processo de estimação. O segundo tema trata da estimação paramétrica de espectros, utilizando modelos paramétricos de descrição de espectros como forma de obtenção de estatísticas de mar. Abordam-se também os assuntos de mares cruzados, donde se faz necessária a identificação da bimodalidade dos espectros para a estimação correta das estatísticas de mar. / In this work, two differents aspects of directional wave spectra estimation from 1st order ship motions are presented. As the estimation of wave spectrum is made by means of a Bayesian method, it is necessary to calibrate the hyperparameters derived from Bayesian modeling. The first addressed subject is the determination of a calibration methodology of the hyperparameters needed for the directional wave spectrum estimation. It is developed through this work a first analysis of an applicable method to any vessel of FPSO type for the prior determination of values for this two hyperparameters depending on observable quantities, such as draft of the vessel and wave period, in such a way that the estimation errors are still very close to those found by optimum values of the hyperparameters. This leads to the conclusion that in the current approach excessive and unnecessary errors can occur on the estimation process. The second subject addresses the parametric estimation of spectra, using parametric models of spectrum description to acquire the sea statistics. For this purpose, it became necessary the study of crossed-sea states, which was employed in the bimodal spectrum identification for the correct estimation of sea statistics.

Uma suposição muito comum na análise de modelos de regressão é a de respostas independentes. No entanto, quando trabalhamos com dados longitudinais ou agrupados essa suposição pode não fazer sentido. Para resolver esse problema existem diversas metodologias, e talvez a mais conhecida, no contexto não Gaussiano, é a metodologia de Equações de Estimação Generalizadas (EEGs), que possui similaridades com os Modelos Lineares Generalizados (MLGs). Essas similaridades envolvem a classificação do modelo em torno de distribuições da família exponencial e da especificação de uma função de variância. A única diferença é que nessa função também é inserida uma matriz trabalho que inclui a parametrização da estrutura de correlação dentro das unidades experimentais. O principal objetivo desta dissertação é estudar como esses modelos se comportam em uma situação específica, de dados de contagem com sobredispersão. Quando trabalhamos com MLGs esse problema é resolvido através do ajuste de um modelo com resposta binomial negativa (BN), e a ideia é a mesma para os modelos envolvendo EEGs. Essa dissertação visa rever as teorias existentes em EEGs no geral e para o caso específico quando a resposta marginal é BN, e além disso mostrar como essa metodologia se aplica na prática, com três exemplos diferentes de dados correlacionados com respostas de contagem. / An assumption that is common in the analysis of regression models is that of independent responses. However, when working with longitudinal or grouped data this assumption may not have sense. To solve this problem there are several methods, but perhaps the best known, in the non Gaussian context, is the one based on Generalized Estimating Equations (GEE), which has similarities with Generalized Linear Models (GLM). Such similarities involve the classification of the model around the exponential family and the specification of a variance function. The only diference is that in this function is also inserted a working correlation matrix concerning the correlations within the experimental units. The main objective of this dissertation is to study how these models behave in a specific situation, which is the one on count data with overdispersion. When we work with GLM this kind of problem is solved by setting a model with a negative binomial response (NB), and the idea is the same for the GEE methodology. This dissertation aims to review in general the GEE methodology and for the specific case when the responses follow marginal negative binomial distributions. In addition, we show how this methodology is applied in practice, with three examples of correlated data with count responses.

O objetivo desta dissertação é estudar uma família de ligações assimétricas para modelos de regressão binária sob a abordagem bayesiana. Especificamente, apresenta-se a estimação dos parâmetros da família de modelos de regressão binária com funções de ligação potência e reversa de potência considerando o método de estimação Monte Carlo Hamiltoniano, na extensão No-U-Turn Sampler, e o método Metropolis-Hastings dentro de Gibbs. Além disso, estudam-se diferentes medidas de comparação de modelos, incluindo critérios de informação e de avaliação preditiva. Um estudo de simulação foi desenvolvido para estudar a acurácia e eficiência nos parâmetros estimados. Através da análise de dados educacionais, mostra-se que os modelos usando as ligações propostas apresentam melhor ajuste do que os modelos usando ligações tradicionais. / The aim of this dissertation is to study a family of asymmetric link functions for binary regression models under Bayesian approach. Specifically, we present the estimation of parameters of power and reversal power binary regression models considering Hamiltonian Monte Carlo method, on No-U-Turn Sampler extension, and Metropolis-Hastings within Gibbs sampling method. Furthermore, we study a wide variety of model comparison measures, including information criteria and measures of predictive evaluation. A simulation study was conducted in order to research accuracy and efficiency on estimated parameters. Through analysis of educational data we show that models using the proposed link functions perform better fit than models using standard links.

A estimação de posição é o resultado direto da reconstrução de cenas, um dos ramos da visão computacional. É também uma informação importante para o controle de sistemas mecatrônicos, e em especial para os sistemas robóticos autônomos. Como uma aplicação de engenharia, o desempenho de tal sistema deve ser avaliado em termos de eficiência e eficácia, medidas traduzidas respectivamente pelo custo de processamento e pela quantificação do erro. A geometria epipolar é um campo da visão computacional que fornece formalismo matemático e técnicas de reconstrução de cenas a partir de uma par de imagens, através de pontos correspondentes entre elas. Através deste formalismo é possível determinar a incerteza dos métodos de estimação de posição, que são relativamente simples e podem atingir boa precisão. Dentre os sistemas robóticos autônomos destacam-se os ROVs - do inglês \"Remotely Operated Vehicles\" - ou veículos operados remotamente, muito utilizados em tarefas submarinas, e cuja necessidade crescente de autonomia motiva o desenvolvimento de um sensor de visão com características de baixo consumo de energia, flexibilidade e inteligência. Este sensor pode consistir de uma câmera CCD e algoritmos de reconstrução de cena baseados em geometria epipolar entre imagens. Este estudo visa fornecer um comparativo de resultados práticos da estimação de posição através da geometria epipolar entre imagens, como parte da implementação de um sensor de visão para robôs autônomos. Os conceitos teóricos abordados são: geometria projetiva, modelo de câmera, geometria epipolar, matriz fundamental, reconstrução projetiva, re-construção métrica, algoritmos de determinação da matriz fundamental, algoritmos de reconstrução métrica, incerteza da matriz fundamental e complexidade computacional. Os resultados práticos baseiam-se em simulações através de imagens geradas por computador e em montagens experimentais feitas em laboratório que simulam situações práticas. O processo de estimação de posição foi realizado através da implementação em MATLAB® 6.5 dos algoritmos apresentados na parte teórica, e os resultados comparados e analisados quanto ao erro e complexidade de execução. Dentre as principais conclusões é apresentado a melhor escolha para a implementação de sensor de visão de propósito geral - o Algoritmo de 8 Pontos Correspondentes Normalizado. São apresentadas também as condições de utilização de cada método e os cuidados necessários na interpretação dos resultados. / Position estimation is the direct result of scene reconstruction, one of computer vision\'s fields. It is also an important information for the control of mechanical systems - specially the autonomous robotic systems. As an engineering application, those systems\' performance must be evaluated in terms of efficiency and effectiveness, measured by processing costs and error quantification. The epipolar geometry is a field of computer vision that supply mathematical formalism and scene reconstruction techniques that are based on the correspondences between two images. Through this formalism it is possible to stipulate the uncertainty of the position estimation methods that are relatively simple and can give good accuracy. Among the autonomous robotic systems, the ROVs - Remotely Operated Vehicles - are of special interest, mostly employed in submarine activities, and whose crescent autonomy demand motivates the development of a vision sensor of low power consumption, flexibility and intelligence. This sensor may be constructed with a CCD camera and the scene reconstruction algorithms based on epipolar geometry. This work aims to build a comparison of practical results of position estimation through epipolar geometry, as part of a vision sensor implementation for autonomous robots. The theory presented in this work comprises of: projective geometry, camera model, epipolar geometry, fundamental matrix, projective reconstruction, metric reconstruction, fundamental matrix algorithms, metric reconstruction algorithms, fundamental matrix uncertainty, and computational complexity. The practical results are based on computer generated simulations and experimental assemblies that emulate practical issues. The position estimation was carried out by MATLAB® 6.5 implementations of the algorithms analyzed in the theoretical part, and the results are compared and analyzed in respect of the error and the execution complexity. The main conclusions are that the best algorithm choice for the implementation of a general purpose vision sensor is the Normalized 8 Point Algorithm, and the usage conditions of each method, besides the special considerations that must be observed at the interpretation of the results.

O agrupamento de dados é uma técnica fundamental em aplicações de diversos campos do mercado e da ciência, como, por exemplo, no comércio, na biologia, na psiquiatria, na astronomia e na mineração da Web. Ocorre que em um subconjunto desses campos, como engenharia industrial, ciências sociais, engenharia sísmica e recuperação de documentos, as bases de dados são usualmente descritas apenas pelas proximidades entre os objetos (denominadas bases de dados relacionais). Mesmo em aplicações nas quais os dados não são naturalmente relacionais, o uso de bases relacionais permite que os dados em si sejam mantidos sob sigilo, o que pode ser de grande valia para bancos ou corretoras, por exemplo. Nesta dissertação é apresentada uma revisão de algoritmos de agrupamento de dados que lidam com bases de dados relacionais, com foco em algoritmos que produzem partições rígidas (hard ou crisp) dos dados. Particular ênfase é dada aos algoritmos evolutivos, que têm se mostrado capazes de resolver problemas de agrupamento de dados com relativa acurácia e de forma computacionalmente eficiente. Nesse contexto, propõe-se nesta dissertação um novo algoritmo evolutivo de agrupamento capaz de operar sobre dados relacionais e também capaz de estimar automaticamente o número de grupos nos dados (usualmente desconhecido em aplicações práticas). É demonstrado empiricamente que esse novo algoritmo pode superar métodos tradicionais da literatura em termos de eficiência computacional e acurácia / Data clustering is a fundamental technique for applications in several fields of science and marketing, as commerce, biology, psychiatry, astronomy, and Web mining. However, in a subset of these fields, such as industrial engineering, social sciences, earthquake engineering, and retrieval of documents, datasets are usually described only by proximities between their objects (called relational datasets). Even in applications where the data are not naturally relational, the use of relational datasets preserves the datas secrecy, which can be of great value to banks or brokers, for instance. This dissertation presents a review of data clustering algorithms which deals with relational datasets, with a focus on algorithms that produce hard or crisp partitions of data. Particular emphasis is given to evolutionary algorithms, which have proved of being able to solve problems of data clustering accurately and efficiently. In this context, we propose a new evolutionary algorithm for clustering able to operate on relational datasets and also able to automatically estimate the number of clusters (which is usually unknown in practical applications). It is empirically shown that this new algorithm can overcome traditional methods described in the literature in terms of computational efficiency and accuracy