Submitted by Rosivalda Pereira (mrs.pereira@ufma.br) on 2017-08-11T19:29:47Z No. of bitstreams: 1 SidneyCerqueiraJunior.pdf: 2395617 bytes, checksum: cbf8e82ed5431d78b69640d4a6b7d511 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-11T19:29:47Z (GMT). No. of bitstreams: 1 SidneyCerqueiraJunior.pdf: 2395617 bytes, checksum: cbf8e82ed5431d78b69640d4a6b7d511 (MD5) Previous issue date: 2012-06-01 / In the last years, the process of restructuring of the electricity market, brought several changes in the operational e regulatory aspects. The main idea was the separation of the generation, transmission and distribution activities in order to insert the competition among them, aimed to increase the e ciency, safety and quality of supply of electrical energy. The hourly schedule, usually called a Unit Commitment has as objective the de - nition of which generators should be online/o ine and their respective operation points. In some markets based on this new model, the determination of the optimal scheduling of generators (thermal and hydro) is made by the Agent Generator, which is largely responsible for the allocation of your portfolio. Given this, the aim of this work is to nd the operational policy that will maximize the pro t of Agent Generator, based on forecast price and respecting the thermal, hydro and market constrictions assigned to the problem. Thus, the optimal schedule found is an important factor in developing strategies to o ers of bids to auctions in which the Genco will participate. For the case study technique Particle Swarm Optimization is applied to solve the problem in plants belonging to the Brazilian electric system, which are also analyzed the in uence of the start-up cost to the optimal schedule. / Nos últimos anos, o processo de reestruturação da indústria da eletricidade, trouxe diversas mudanças nos aspectos operacionais e regulatórios. A ideia principal foi a separação das atividades de geração, transmissão e distribuição, de modo a inserir competição entre esses, visando o aumento da e ficiência, segurança e qualidade no fornecimento da energia elétrica. A programação horária, usualmente denominada de Pré-Despacho de Potência, tem como objetivo a defi nição de quais unidades devem estar ligadas/desligadas e seus respectivos pontos de operação. Em alguns mercados baseado neste novo modelo, a determinação da programação ótima dos geradores (termelétricas e hidrelétricas) é feita pelo próprio Agente Gerador, sendo este o maior responsável pela alocação de seu portfólio. Diante disto, o objetivo deste trabalho é encontrar a política operativa que irá maximizar o lucro desse Agente Gerador, baseado na previsão de preço horário e respeitando as restrições térmicas, hidráulicas e de mercado atribuídas ao problema. Assim, a programação ótima encontrada é um importante fator para elaboração das estratégias de ofertas de lances a leilões em que o Agente Gerador irá participar. Para estudo de caso, a técnica Otimização por Enxame de Partículas é aplicada para solucionar o problema em usinas que pertencem ao sistema elétrico brasileiro, onde é analisado também a influência do custo de partida na programação ótima horária.

Made available in DSpace on 2016-12-23T14:33:45Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissertacaoEduardoMendel.pdf: 3360430 bytes, checksum: 4b59bc4936fee015191ac31e1e6924b4 (MD5) Previous issue date: 2011-07-01 / O objetivo principal deste trabalho é a realização de um estudo investigativo experimental de algoritmos populacionais em ambientes ruidosos. Quatro versões do algoritmo Particle Swarm (PSO) foram adotadas nos experimentos. São elas: PSO canônico (topologia global), PSO padrão (topologia local), Bare Bones (BBPSO) e Fully Informed Particle Swarm (FIPS). Através de cooperação, as abordagens de otimização baseadas em população frequentemente encontram soluções satisfatórias com eficácia e eficiência. Entretanto, a maioria das versões desenvolvidas nos últimos anos apresenta dificuldades na otimização de funções com muitos mínimos locais em espaços de alta dimensão. Foi analisado o comportamento de uma estratégia denominada de estratégia de jump em ambientes incertos com a finalidade de estudar melhorias no desempenho dos métodos investigados, tanto no contexto estático quanto ruidoso. Inicialmente, os algoritmos populacionais foram investigados com a estratégia de jump com objetivo de escapar de mínimos locais. O jump é utilizado quando não são observadas melhorias durante o processo de otimização. Essa abordagem foi apresentada primeiramente com base nas distribuições de probabilidade Gaussiana e de Cauchy. Testes experimentais foram conduzidos em um conjunto bem conhecido de problemas multimodais, com muitos mínimos locais. Os resultados obtidos sugerem que as versões híbridas dos algoritmos populacionais são capazes de superar o desempenho de suas respectivas versões originais. Conclui-se que a estratégia de jump é bastante eficaz no combate à convergência prematura. A melhoria no desempenho é consequência de um pequeno, mas importante, número de saltos bem sucedidos. Em virtude dos resultados promissores obtidos com os algoritmos populacionais combinados com a estratégia de jump, essa abordagem foi expandida e, ao invés, de gerar números randômicos segundo distribuições de probabilidade, optou-se por utilizar sequências caóticas. As quatro versões do PSO foram novamente investigadas com objetivo de analisar a habilidade da estratégia modificada em permitir que indivíduos em regime de estagnação escapem de atratores sub-ótimos. Resultados de simulação demonstram que a adição de saltos caóticos impulsiona o desempenho dos algoritmos em comparação com as abordagens utilizando distribuição de probabilidade. Além disso, a estratégia populacional com caos possui custo computacional inferior. Na sequência do trabalho, o foco é a investigação da introdução de jump com caos nos algoritmos populacionais aplicados, entretanto, a problemas de otimização ruidosos, com adição de incerteza às funções de teste. O método híbrido é analisado experimentalmente em diversas funções benchmarks. Resultados de simulação indicam que a adição da estratégia de jump é benéfica em termos de robustez. Em ambientes ruidosos, um algoritmo para ser considerado robusto precisa alcançar sistematicamente uma solução satisfatória. Não é suficiente obter bons resultados sob baixos níveis de ruídos e degradar a solução à proporção que o nível de ruído aumenta. Conclui-se que embora o desempenho dos algoritmos populacionais deteriore com o aumento no nível de ruído, as soluções encontradas pelas versões modificadas são superiores às soluções obtidas pelas versões originais. A estratégia de saltos, adicionada aos algoritmos populacionais, aplicada tanto em funções estáticas quanto em funções ruidosas demonstrou ser bastante eficiente e eficaz, pois aumenta a chance do algoritmo escapar de mínimos locais. A abordagem analisada é simples e de fácil implementação, sem nenhum acréscimo de esforço computacional. O uso de sequências caóticas em substituição às distribuições de probabilidade contribui para a eficiência da abordagem

Made available in DSpace on 2016-08-17T14:53:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 dissertacao Raimundo.pdf: 3146531 bytes, checksum: 40d7a999c6dda565c6701f7cc4a171aa (MD5) Previous issue date: 2011-07-28 / The defense mechanisms expansion for cyber-attacks combat led to the malware evolution, which have become more structured to break these new safety barriers. Among the numerous malware, Botnet has become the biggest cyber threat due to its ability of controlling, the potentiality of making distributed attacks and because of the existing structure of control. The intrusion detection and prevention has had an increasingly important role in network computer security. In an intrusion detection system, information about the current situation and knowledge about the attacks contribute to the effectiveness of security process against this new cyber threat. The proposed solution presents an Intrusion Detection System (IDS) model which aims to expand Botnet detectors through active objects system by proposing a technology with collect by sensors, preprocessing filter and detection based on signature and anomaly, supported by the artificial intelligence method Particle Swarm Optimization (PSO) and Artificial Neural Networks. / A ampliação dos mecanismos de defesas no uso do combate de ataques ocasionou a evolução dos malwares, que se tornaram cada vez mais estruturados para o rompimento destas novas barreiras de segurança. Dentre os inúmeros malwares, a Botnet tornou-se uma grande ameaça cibernética, pela capacidade de controle e da potencialidade de ataques distribuídos e da estrutura de controle existente. A detecção e a prevenção de intrusão desempenham um papel cada vez mais importante na segurança de redes de computadores. Em um sistema de detecção de intrusão, as informações sobre a situação atual e os conhecimentos sobre os ataques tornam mais eficazes o processo de segurança diante desta nova ameaça cibernética. A solução proposta apresenta um modelo de Sistema de Detecção de Intrusos (IDS) que visa na ampliação de detectores de Botnet através da utilização de sistemas objetos ativos, propondo uma tecnologia de coleta por sensores, filtro de pré-processamento e detecção baseada em assinatura e anomalia, auxiliado pelo método de inteligência artificial Otimização de Enxame da Partícula (PSO) e Redes Neurais Artificiais.