A hanseníase, doença crônica estigmatizante com potencial de causar danos neurológicos, resulta da infecção pelo Mycobacterium leprae. Análises epidemiológicas atuais têm utilizado ferramentas clínicas e de análise espacial para o mapeamento dos principais focos de ocorrência de doenças e de áreas de alto risco. Analisar os municípios maranhenses quanto à distribuição dos casos de hanseníase torna-se uma ferramenta a mais na prevenção e controle da Hanseníase no estado por inúmeros fatores: comporta-se como área hiperendêmica de hanseníase; apresenta fluxo migratório intenso com outras cidades de forma interestadual; e tem grandes contrastes sociais marcados por pouca, ou nenhuma, infraestrutura básica em algumas áreas dos vários municípios deste. Objetivos: Analisar a distribuição espaço-temporal da hanseníase para o estado do Maranhão, no período de 2001 a 2013. Identificar a ocorrência de agrupamentos espaços-temporais de provável alta transmissão (risco) e verificar se há associação dessa distribuição de taxas de detecção de risco relativo (RR) da doença com as variáveis do contexto geográfico como socioeconômicas e ambientais. Metodologia: A fonte de coleta dos dados clínicos e epidemiológicos foi o Sistema de Informação Nacional de Agravos Notificáveis do Ministério da Saúde e dos dados demográficos, ambientais e bases cartográficas digitais do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Foi adotada uma abordagem ecológica sobre tendências dos padrões espaçostemporais de transmissibilidade, com utilização dos métodos: varredura espacial (scan), para a identificação dos agregados (clusters) de risco, considerando o modelo de distribuição de probabilidade Discreto de Poisson; Estimador Bayesiano Empírico para a suavização local de taxas, a partir de informações de municípios vizinhos tendo como estratégia de construção o critério da contiguidade; regressão múltipla espacial considerando uma modelagem com distribuição de Poisson no contexto Bayesiano, levando em conta a dependência espacial, com o propósito de avaliar a relação entre a ocorrência da variável dependente com as variáveis demográficas, socioeconômicas e ambientais. Resultados: A taxa média de detecção foi de 6,73 casos por 10.000 hab., com 53.826 casos notificados no período. O estudo revelou que a distribuição dos casos de sexo masculino (57,75%) apresentou maior proporção em relação ao feminino (42,25%), havendo predominância da doença na faixa etária >15 anos (89,87%). A alta ocorrência na classificação operacional multibacilar (60,10%) é um forte indicativo decorrente do longo período de incubação da doença somado ao não diagnóstico precoce. A análise da distribuição dos agregados espaciais identificou 14 (7 de risco alto e 7 de risco baixo) e 6 (3 de risco alto e 3 de risco baixo) agrupamentos espaciais, considerando-se 10% e 50% da população em risco, respectivamente, em áreas com taxas de detecção alta e que possuem baixa qualidade de vida. O estimador Bayesiano empírico local possibilitou gerar índices corrigidos e com menores instabilidades. A análise de regressão múltipla espacial mostrou que as variáveis índice Gini, bioma predominante cerrado/caatinga e percentual de população urbana tiveram associação positiva e significativa para explicar o risco relativo (RR) no estado do Maranhão. Conclusões: O estudo mostrou que existem aglomerados com elevado risco para transmissão da hanseníase no estado do Maranhão. A associação entre o risco relativo da hanseníase e o percentual de população urbana indica que a hipótese que associa o M. leprae e a população que vive em condições de acentuada desigualdade socioeconômica ainda é forte. Essa hiperendemicidade pode demonstrar que o crescimento da população urbana é um preditor de incidência da hanseníase, face à urbanização descontrolada e ao fluxo de migrantes advindos de diferentes espaços rurais. Foi possível identificar áreas prioritárias para implementação de programas eficazes de controle de hanseníase no estado do Maranhão. / Leprosy, a chronic stigmatizing disease with the potential to cause neurological damage resulting from infection by Mycobacterium leprae. Current epidemiological studies have used clinical and spatial analysis for mapping of the main occurrence of disease outbreaks and high-risk areas. Analyze the municipalities of Maranhão state regarding the distribution of leprosy cases becomes another tool in the prevention and control of leprosy in the state by numerous factors like behaves as hyper-endemic area of leprosy; It presents intense migration to other interstate cities; and has great social contrasts marked by little or no basic infrastructure in some areas of several municipalities.. Objectives: To analyze the spatiotemporal distribution of leprosy in the Maranhão state, from 2001 to 2013. To identify the spatiotemporal clusters occurrence of probable high transmission (risk) and check for association of this distribution of relative risk (RR) detection rates of the disease with the variables of geographic context as socioeconomic and environmental. Methodology: Clinical and epidemiological data was obtained from the Ministry of Healths Disease Reporting System and demographic data, environmental and digital cartographic bases were obtained from the Brazilian Geography and Statistics Institute. An ecological approach to trends transmissibility of spatiotemporal patterns, using the methods: spatial scan to identification the clusters of risk, considering the Discrete Poisson probability distribution model; empirical Bayesian method was applied for local rate flattening, using data from municipalities having as building strategy the criterion of contiguity; ecological regression modeling with considering a Poisson distribution in the Bayesian context, taking into account the spatial dependence, in order to evaluate the relationship between the occurrence of the dependent variable with demographic, socioeconomic and environmental variables. Results: The mean detection rate was 6.73 cases per 10,000 inhabitants, with 53,826 reported cases. The study revealed that the distribution of male cases (57.75%) showed a predominance over female (42.25%), with predominance of the disease in the age group upper than 15 years (89.87%). The high occurrence in operational classification multibacillary (60.10%) is a strong indication due to the long incubation period of the disease added to no early diagnosis. The analysis of the distribution of spatial clusters identified 14 (7 high risk and 7 low risk) and 6 (3 high risk and 3 low risk) spatial clusters, considering 10% and 50% of the population at risk in areas with high detection rates and which have low quality of life. Local empirical Bayes estimator allowed to generate fixed and minor instabilities indexes. The best results of modeling to spatial multiple regression analysis for the relative risk (RR) presented for the variables Gini index, cerrado/caatinga biome and percentage of urban population. Conclusions: The study showed that there are clusters at high risk for transmission of leprosy in the Maranhao state. The association between the relative risk of leprosy and the percentage of urban population indicates that the hypothesis that associates M. leprae and the population living in severe socioeconomic inequality is still strong. This hyperendemicity can demonstrate that the growth of the urban population is a predictor incidence of leprosy due to uncontrolled urbanization and the influx of migrants coming from different rural areas.It was possible to identify priority areas for implementation of effective leprosy control programs in the Maranhão state.

Vários modelos computacionais que implementam o transporte de soluto em meio poroso saturado surgem constantemente em publicações científicas devido à suma importância dada à compreensão e previsão do transporte de constituintes dissolvidos em água subterrânea. As soluções numéricas obtidas por esquemas computacionais não estão imunes aos erros de discretização. No entanto, a confiabilidade nos resultados obtidos das complexas operações provenientes da dinâmica de fluidos computacional pode ser aumentada através de estimadores de erro a posteriori que indicam a precisão da solução numérica de um modelo matemático que simula o fenômeno físico de interesse. Neste trabalho é apresentado um estimador residual para a equação parabólica que descreve os fenômenos de advecção-dispersão-reação (ADR) em meio poroso saturado, considerando o transporte em regime de pequena advecção. A solução numérica da equação ADR é obtida pelo método dos elementos finitos que emprega termos upwind para minimizar as inconvenientes oscilações espúrias. A implementação do código computacional para obter essa solução numérica e o seu correspondente erro a posteriori, é feita em linguagem JAVA na plataforma Eclipse seguindo o paradigma da Programação Orientada a Objetos (POO). A solução numérica da equação elíptica do fluxo subterrâneo e o seu estimador de erro com características de recuperação do gradiente, o estimador ZZ, também são implementados no código JAVA. Assim, a solução da equação do transporte é obtida em função da reusabilidade POO prevista na implementação da equação do fluxo. A comparação da solução numérica do modelo ADR 2D com a correspondente solução analítica disponível na literatura, demonstra que o estimador residual apresenta excelentes índices de eficiência. Os resultados numéricos obtidos mostraram que o estimador residual encontra-se limitado inferior e superiormente pelo erro real da solução em malha grosseira. O estimador ZZ mostrou-se inadequado para a análise do erro de aproximação das equações ADR. Os exemplos selecionados para verificação e aplicação do estimador residual abrangem, em diferentes escalas, modelos que descrevem reação de primeira ordem e modelos com fenômenos de sorção e retardamento na migração do contaminante em meio poroso saturado. Em conseqüência, o estimador residual proposto provou ser computável, eficiente e robusto no sentido de abranger uma grande variedade das aplicações dos fenômenos de transporte de contaminantes em meio poroso saturado e regime de pequena advecção. / Several computational models that implement the solute migration in saturated porous media constantly appear in scientific publications due to the great importance given to the understanding and forecast of the solute transport in groundwater. The numerical solutions obtained by computational schemes are not immune to errors related to the discretization process. However, the reliability of the results obtained by the complex operations of the computational fluids dynamics can be enhanced by a posteriori error estimates that indicate the accuracy of the numerical solution. In this work a residual error estimator is presented for the parabolic equation that describes the advection-dispersion-reaction phenomena (ADR) in saturated porous media, considering the transport in small advection regime. The numerical solution of the ADR equation is obtained by the finite element method using upwind terms to minimize the spurious oscillations. The computational code and the correspondent a posteriori error estimates are implemented in Java language following the Object Oriented Programming (OOP) paradigm in Eclipse platform. The numerical solution of the elliptic groundwater flow equation and the respective error estimates with gradient recovery characteristic, the ZZ-estimator, are also implemented in the JAVA code. The solution of the transport equation is obtained as a consequence of the OOP reusability intended in the implementation of the flow equation. The numerical solution of the ADR 2D simulation compared to the analytical solution available in the literature, demonstrate the excellent effectivity index presented by the residual error estimator. The obtained results indicate that the residual error estimator is lower and upper bounded by a solution in coarse mesh. The ZZ-estimator showed to be inadequate for the error analysis of the ADR equations. The examples selected for validation and application of the residual estimator include, in distinct scales, models that describe reaction of first order and models with sorption and retardation phenomena in the pollutant migration in saturated porous media. Therefore, the proposed residual error estimator proved to be computable, efficient and robust in the sense of solving a great variety of applications of transport phenomena in saturated porous media at small advection regime.

Neste trabalho, desenvolvemos três tópicos relacionados a modelos de regressão da família exponencial. No primeiro tópico, obtivemos a matriz de covariância assintótica de ordem $n^$, onde $n$ é o tamanho da amostra, dos estimadores de máxima verossimilhança corrigidos pelo viés de ordem $n^$ em modelos lineares generalizados, considerando o parâmetro de precisão conhecido. No segundo tópico calculamos o coeficiente de assimetria assintótico de ordem n^{-1/2} para a distribuição dos estimadores de máxima verossimilhança dos parâmetros que modelam a média e dos parâmetros de precisão e dispersão em modelos não-lineares da família exponencial, considerando o parâmetro de dispersão desconhecido, porém o mesmo para todas as observações. Finalmente, obtivemos fatores de correção tipo-Bartlett para o teste escore em modelos não-lineares da família exponencial, considerando covariáveis para modelar o parâmetro de dispersão. Avaliamos os resultados obtidos nos três tópicos desenvolvidos por meio de estudos de simulação de Monte Carlo / In this work, we develop three topics related to the exponential family nonlinear regression. First, we obtain the asymptotic covariance matrix of order $n^$, where $n$ is the sample size, for the maximum likelihood estimators corrected by the bias of order $n^$ in generalized linear models, considering the precision parameter known. Second, we calculate an asymptotic formula of order $n^{-1/2}$ for the skewness of the distribution of the maximum likelihood estimators of the mean parameters and of the precision and dispersion parameters in exponential family nonlinear models considering that the dispersion parameter is the same although unknown for all observations. Finally, we obtain Bartlett-type correction factors for the score test in exponential family nonlinear models assuming that the precision parameter is modelled by covariates. Monte Carlo simulation studies are developed to evaluate the results obtained in the three topics.

Os modelos de regressão beta e beta inflacionados conseguem ajustar adequadamente grande parte das variáveis do tipo proporção. No entanto, esses modelos não são úteis quando a variável resposta não pode assumir valores no intervalo (0,c) e assume o valor c com probabilidade positiva. Variáveis relacionadas a algum tipo de pagamento limitado entre dois valores, quando estudadas em relação ao seu valor máximo, possuem essas características. Para ajustar essas variáveis, introduzimos a distribuição beta inflacionada truncada (BIZUT), que é uma mistura de uma distribuição beta com suporte no intervalo (c,1) e uma distribuição trinomial que assume os valores zero, um e c. Propomos ainda um modelo de regressão para as situações em que a variável resposta tem distribuição BIZUT. Admitimos que todos os parâmetros da distribuição podem variar em função de variáveis preditoras. Além disso, o modelo permite que o parâmetro conhecido c varie entre as unidades populacionais. Para esse modelo são desenvolvidos diversos aspectos inferenciais, são obtidos resultados para as situações em que c é variável e são conduzidos estudos de simulação de Monte Carlo. Além disso, discutimos análise de resíduos, desenvolvemos análise de influência local e realizamos uma aplicação a dados reais de cartão de crédito. / The beta regression model or the inflated beta regression model may be a reasonable choice to fit a proportion in most situations. However, they do not fit well variables that do not assume values in the open interval (0,c), 0 < c < 1 and assume the c value with positive probability. Variables related to a kind of double bounded payment amount when studied as a proportion of the maximum payment amount have this feature. For these variables, we introduce the truncated inflated beta distribution (TBEINF). This proposed distribution is a mixture of the beta distribution bounded in the open interval (c,1) and a trinomial distribution that assumes the values zero, one and c. This work also proposes a regression model where the response variable is TBEINF distributed. The model allows all the unknown parameters of the conditional distribution of the response variable to be modeled as functions of explanatory variables. Moreover, the model allows nonconstant known parameter c across population units. For this model, some inferential aspects are developed, some results when c is not constant are obtained and Monte Carlo simulation studies are performed. In addition, residual and local influence analysis are discussed and an application to credit card data is presented.

Estudamos o problema de obtenção de estimadores/preditores ótimos para combinações lineares de respostas coletadas de uma população finita por meio de amostragem aleatória simples. Nesse contexto, estendemos o modelo misto para populações finitas proposto por Stanek, Singer & Lencina (2004, Journal of Statistical Planning and Inference) para casos em que se incluem erros de medida (endógenos e exógenos) e informação auxiliar. Admitindo que as variâncias são conhecidas, mostramos que os estimadores/preditores propostos têm erro quadrático médio menor dentro da classe dos estimadores lineares não viciados. Por meio de estudos de simulação, comparamos o desempenho desses estimadores/preditores empíricos, i.e., obtidos com a substituição das componentes de variância por estimativas, com aquele de competidores tradicionais. Também, estendemos esses modelos para análise de estudos com estrutura do tipo pré-teste/pós-teste. Também por intermédio de simulação, comparamos o desempenho dos estimadores empíricos com o desempenho do estimador obtido por meio de técnicas clássicas de análise de medidas repetidas e com o desempenho do estimador obtido via análise de covariância por meio de mínimos quadrados, concluindo que os estimadores/ preditores empíricos apresentaram um menor erro quadrático médio e menor vício. Em geral, sugerimos o emprego dos estimadores/preditores empíricos propostos para dados com distribuição assimétrica ou amostras pequenas. / We consider optimal estimation of finite population parameters with data obtained via simple random samples. In this context, we extend a finite population mixed model proposed by Stanek, Singer & Lencina (2004, Journal of Statistical Planning and Inference) by including measurement errors (endogenous or exogenous) and auxiliary information. Assuming that variance components are known, we show that the proposed estimators/predictors have the smallest mean squared error in the class of unbiased estimators. Using simulation studies, we compare the performance of the empirical estimators/predictors obtained by replacing variance components with estimates with the performance of a traditional estimator. We also extend the finite population mixed model to data obtained via pretest-posttest designs. Through simulation studies, we compare the performance of the empirical estimator of the difference in gain between groups with the performance of the usual repeated measures estimator and with the performance of the usual analysis of covariance estimator obtained via ordinary least squares. The empirical estimator has smaller mean squared error and bias than the alternative estimators under consideration. In general, we recommend the use of the proposed estimators/ predictors for either asymmetric response distributions or small samples.

O Modelo de Equações Estruturais (MEE) é habitualmente ajustado para realizar uma análise confirmatória sobre as conjecturas de um pesquisador acerca do relacionamento entre as variáveis observadas e latentes de algum estudo. Na prática, a maneira mais recorrente de avaliar a qualidade das estimativas de um MEE é a partir de medidas que buscam mensurar o quanto a usual matriz de covariâncias clássicas ou ordinárias se distancia da matriz de covariâncias do modelo ajustado, ou a magnitude do afastamento entre as funções de discrepância do modelo hipotético e do modelo saturado. Entretanto, elas podem não captar problemas no ajuste quando há muitos parâmetros a estimar ou bastantes observações. A fim de detectar irregularidades no ajustamento resultantes do impacto provocado pela presença de outliers no conjunto de dados, este trabalho contemplou alguns indicadores conhecidos na literatura, como também considerou alterações no Índice da Qualidade do Ajuste (ou GFI, de Goodness-of-Fit Index) e no Índice Corrigido da Qualidade do Ajuste (ou AGFI, de Ajusted Goodness-of-Fit Index), ambos nas expressões para estimação de parâmetros pelo método de Máxima Verossimilhança, que consistiram em substituir a tradicional matriz de covariâncias pelas matrizes de covariâncias computadas com os seguintes estimadores: Elipsoide de Volume Mínimo, Covariância de Determinante Mínimo, S, MM e Gnanadesikan-Kettenring Ortogonalizado (GKO). Através de estudos de simulação sobre perturbações de desvio de simetria e excesso de curtose, em baixa e alta frações de contaminação, em diferentes tamanhos de amostra e quantidades de variáveis observadas afetadas, foi possível constatar que as propostas de modificação do GFI e do AGFI adaptadas pelo estimador GKO foram as únicas que conseguiram ser informativas em todas essas situações, devendo-se escolher a primeira ou a segunda respectivamente quando a quantidade de parâmetros a serem estimados é baixa ou elevada. / The Structural Equation Model (SEM) is usually set to perform a confirmatory analysis on the assumptions of a researcher about the relationship between the observed variables and the latent variables of such a study. In practice, the most iterant way of evaluating the quality of the estimates of a SEM comes either from procedures of measuring how distant the usual classic or ordinary covariance matrix is from the covariance matrix of the adjusted model, or from the magnitude of the hiatus in discrepancy functions of both the hypothetical model and the saturated model. Nevertheless, they may fail to capture problems in the adjustment in the occurrence of either several parameters to estimate or several observations. This study included indicators known in the literature in order to detect irregularities in the adjustment resulting from the impact caused by the presence of outliers in the data set. This study has also considered changes in both the Goodness-of-Fit Index (GFI) and the Adjusted Goodness-of-Fit Index (AGFI) in the expressions for parameter estimation by Maximum Likelihood method, which consisted in replacing the traditional covariance matrix by the robust covariance matrices computed through the following estimators: Minimum Volume Ellipsoid, Minimum Covariance Determinant, S, MM and Orthogonalized Gnanadesikan-Kettenring (OGK). Through simulation studies on disturbances of both symmetry deviations and excess kurtosis in both low and high fractions of contamination in different sample sizes and quantities of affected observed variables it has become clear that the proposals of modification of both the GFI and the AGFI adapted by the OGK estimator were the only ones able to be informative in all these situations. It must be considered that GFI or AGFI must be used when the number of parameters to be estimated is either low or high, respectively.

Este trabalho foi proposto com o objetivo de implementar um programa computacional para estimar os estados (tensões complexas nodais) de um sistema elétrico de potência (SEP) e aplicar métodos alternativos para o processamento de erros grosseiros (EGs), baseados na interpretação geométrica dos erros e no conceito de inovação das medidas. Através da interpretação geométrica, BRETAS et al. (2009), BRETAS; PIERETI (2010), BRETAS; BRETAS; PIERETI (2011) e BRETAS et al. (2013) demonstraram matematicamente que o erro da medida se compõe de componentes detectáveis e não detectáveis, e ainda que a componente detectável do erro é exatamente o resíduo da medida. As metodologias até então utilizadas, para o processamento de EGs, consideram apenas a componente detectável do erro, e como consequência, podem falhar. Na tentativa de contornar essa limitação, e baseadas nos trabalhos citados previamente, foram estudadas e implementadas duas metodologias alternativas para processar as medidas portadoras de EGs. A primeira, é baseada na análise direta das componentes dos erros das medidas; a segunda, de forma similar às metodologias tradicionais, é baseada na análise dos resíduos das medidas. Entretanto, o diferencial da segunda metodologia proposta reside no fato de não considerarmos um valor limiar fixo para a detecção de medidas com EGs. Neste caso, adotamos um novo valor limiar (TV, do inglês: Threshold Value), característico de cada medida, como apresentado no trabalho de PIERETI (2011). Além disso, com o intuito de reforçar essa teoria, é proposta uma forma alternativa para o cálculo destes valores limiares, através da análise da geometria da função densidade de probabilidade da distribuição normal multivariável, referente aos resíduos das medidas. / This work was proposed with the objective of implementing a computer program to estimate the states (complex nodal voltages) in an electrical power system (EPS) and apply alternative methods for processing gross errors (GEs), based on the geometrical interpretation of the measurements errors and the innovation concept. Through the geometrical interpretation, BRETAS et al. (2009), BRETAS; PIERETI (2010), BRETAS; BRETAS; PIERETI (2011) and BRETAS et al. (2013) proved mathematically that the measurement error is composed of detectable and undetectable components, and also showed that the detectable component of the error is exactly the residual of the measurement. The methods hitherto used, for processing GEs, consider only the detectable component of the error, then as a consequence, may fail. In an attempt to overcome this limitation, and based on the works cited previously, were studied and implemented two alternative methodologies for process measurements with GEs. The first one is based on the direct analysis of the components of the errors of the measurements, the second one, in a similar way to the traditional methods, is based on the analysis of the measurements residuals. However, the differential of the second proposed methodology lies in the fact that it doesn\'t consider a fixed threshold value for detecting measurements with GEs. In this case, we adopted a new threshold value (TV ) characteristic of each measurement, as presented in the work of PIERETI (2011). Furthermore, in order to reinforce this theory, we propose an alternative way to calculate these thresholds, by analyzing the geometry of the probability density function of the multivariate normal distribution, relating to the measurements residuals.

Neste trabalho, é proposta uma metodologia para estimar o estado de um sistema elétrico de potência (SEPs) durante variações de tensão de curta duração (VTCDs) causadas por faltas elétricas nas linhas que compõem a rede elétrica avaliada. Para cumprir esta meta, são utilizados os valores registrados nos equipamentos de medição instalados nas redes elétricas. Na realidade, existem poucos equipamentos nas redes elétricas devido aos custos elevados dos medidores de qualidade de energia elétrica (QEE). Embora estes custos tenham diminuído nos últimos anos, ainda é inviável a utilização de um número suficiente de medidores para garantir a monitoração de toda a rede, por tornar-se muito oneroso. Esta realidade constitui um desafio para se desenvolver técnicas que permitam, a partir de um pequeno número de pontos de monitoração, determinar os locais de faltas e estimar os valores das VTCDs em todas as barras que compõem um sistema elétrico. Como contribuição à solução destes problemas, esta tese propõe a utilização do algoritmo denominado Estratégias Evolutivas (EEs), que integra a família dos Algoritmos Evolutivos. Tal algoritmo mostrou ser viável por sua facilidade de implementação e rapidez de resposta na busca de uma solução dentro de um vasto espaço de soluções. As EEs, nesta tese, são utilizadas para se determinar: o local de falta, tipo de falta e impedância de falta, que caracterizam um indivíduo, de forma que as tensões resultantes nas barras monitoradas sejam as mais próximas possíveis das medições realizadas. Para alcançar esse objetivo, inicialmente se constrói uma população inicial de indivíduos que representam alternativas de solução do problema. Em seguida, uma parte destes indivíduos será submetida a mutação e recombinação para então serem selecionados os indivíduos que sobreviverão na geração futura. Este processo iterativo é realizado até que se encontre uma solução o mais próximo da procurada. Cada indivíduo é avaliado através de função objetivo, que representa o erro quadrático entre os valores medidos e os valores calculados. Para este cálculo, é necessário simular um curto-circuito com as características do indivíduo avaliado com base em informações da rede bem como dos valores das tensões provenientes dos medidores. A partir da determinação das características da falta, é feita a estimação dos valores das tensões em toda a rede levando à avaliação das VTCDs. Uma vez atingido este objetivo, é possível, por exemplo, determinar indicadores de qualidade associados às VTCDs, como o SARFI (System Average RMS Frequency Index), determinar as áreas mais propensas a causar as VTCDs e elaborar planos de manutenção preventiva. Foram implementados dois algoritmos que calculam o número mínimo de medidores e os locais onde estes devem ser instalados. O primeiro algoritmo tem a finalidade de garantir o monitoramento de toda a rede em relação às VTCDs enquanto o segundo garante o menor erro de estimação de VTCDs nas barras onde não se têm medidores instalados. A referida metodologia pode ser aplicada em redes radiais ou em malha, sendo inicialmente aplicada em sistemas de pequeno porte (redes de 14 e 30 barras do IEEE) com intuito de verificar a capacidade do algoritmo. Foram então simuladas redes de maior complexidade, por meio de testes em redes de 57 barras e 118 barras do IEEE. Para avaliar a eficiência da metodologia desenvolvida foi feita uma comparação com outra metodologia de otimização baseada em Algoritmos Genéticos (AGs). / A methodology is herein proposed to estimate Short Duration Voltage Variation (SDVV) in electric power systems, caused by electrical faults. To attain this target, values recorded by measurement equipment in specific sites are used. In fact, there are few power quality meters installed in power networks, due to the high cost of such meters. Although these costs have decreased in recent years, the installation of a sufficient number of meters to ensure monitoring the entire network is still unfeasible. This reality poses a challenge to developing techniques that, with a small number of monitoring points, allow the determination of fault locations and estimation of SDVV values in specified buses. As contribution this thesis proposes an algorithm called Evolutionary Strategies (ESE), which integrates the group of evolutionary algorithms. This algorithm can be easily implemented and finds a solution within a wide solution space. The ESE determines the fault location, fault type and fault impedance, that characterize an individual, so that the resulting voltages on monitored buses are as close as possible to the measured ones. An initial population is generated as alternative solutions to the problem. Some of the individuals in the population will be submitted to mutation and recombination operators. Individuals are then selected to the future generation. An iterative process is carried out to determine a solution as close as possible to the desired one. Each individual is evaluated by the objective function, which represents the quadratic error between the measured and calculated values. This calculation is based on short circuit calculation related to the evaluated individual and from information of voltage values gathered from power quality meters. Voltage values in specific network buses can then be determined to monitor their corresponding SDVV values. This allows, for example, determining quality indicators associated to the SDVV, such as the System Average RMS Frequency Index (SARFI), to evaluate sensitive areas, i.e. which are prone to cause SDVVs and to develop plans for preventive maintenance. Two algorithms that calculate the minimum number of meters and their locations have been implemented. The first algorithm aims to ensure monitoring the entire network regarding SDVVs, while the second algorithm ensures the smallest error of SDVV estimation in buses where no meters are installed. This methodology can be applied to meshed or radial networks. It was initially implemented in small networks (IEEE 14 and 30 buses) with the purpose of verifying the ability of algorithm. In sequence the methodology was applied to more complex networks (IEEE 57 and 118 buses). To assess the efficiency of the methodology a comparison with other optimization methodology based on Genetic Algorithms (GA) was carried out.

Os estimadores de estado são ferramentas primordiais para monitoramento em tempo real dos sistemas elétricos de potência, principalmente por permitir a execução de funções básicas relacionadas à segurança destes sistemas. No entanto, nos sistemas de distribuição, por possuírem uma série de particularidades e pelo reduzido número de medidas disponíveis em tempo real, os estimadores de estado convencionais desenvolvidos para sistemas de transmissão não são capazes de oferecer boas estimativas para determinação do estado da rede. Neste contexto, o Estimador de Demanda Trifásico em Tempo Real (EDTTR) desenvolvido neste trabalho, fundamentado nos métodos de estimação de demanda, tem como foco principal proporcionar maior precisão ao monitoramento da rede primária de alimentadores de distribuição radiais, ao contemplar as características intrínsecas do modelo da rede. O EDTTR consiste em dois estágios principais: o primeiro é caracterizado pela estimação off-line das demandas dos transformadores de distribuição por meio do processo de agregação de cargas, considerando informações dos consumidores. O segundo estágio é realizado em tempo real, utiliza um algoritmo eficiente de Varredura Direta Inversa para a solução do fluxo de carga, auxiliado da estrutura de dados chamada Representação Nó-Profundidade para armazenar a topologia da rede. Neste estágio também ocorre o ajuste recursivo das estimativas obtidas no Estágio 1 com base nas poucas medidas disponíveis em tempo real. No intuito de melhorar a representação da rede primária, o EDTTR desenvolvido possibilita o tratamento dos transformadores de distribuição conectados em Delta-Yn. Esta proposição permite uma caracterização do modelo das cargas mais fiel, sendo capaz de superar problemas de convergência, além de contribuir para a qualidade do processo de estimação. Desenvolveu-se, também, uma plataforma de testes que permite a análise do impacto de fatores que deterioram o processo de estimação de demandas, como: a má classificação dos consumidores, o comportamento dos mesmos, que na prática não é exatamente igual ao da classe de carga a ele atribuída, a possibilidade de perdas não técnicas, erros grosseiros e falhas de comunicação nos medidores do alimentador. O EDTTR foi validado em simulações utilizando um alimentador real da cidade de Ribeirão Preto com base em dados fornecidos pela distribuidora CPFL Paulista. / The state estimators are primordial tools for electric power systems real time monitoring. These tools allow the execution of basic functions related to systems security. However, conventional state estimators, developed for transmission systems, can not provide good estimates to the state of distribution systems. This is due to two main factors, the few real time measures available in distribution systems, and the intrinsic complexity of them. In this context, the developed Real Time Three-Phase Load Estimator (EDTTR), based on load estimation methods, aims to provide better estimates to the monitoring of the primary network of radial distribution feeders, considering all the intrinsic sets of the system model. The EDTTR consists of two main stages: the first is characterized by the off-line load estimation of the distribution transformers by a load aggregation process, which uses consumers information as input data. In the second stage the off-line estimates obtained in Stage 1 are recursively refined in real-time basing on the available measurements. This procedure is executed by a computationally efficient backward/forward sweep load flow algorithm based on the data structure called Node-depth Encoding. The developed EDTTR allows the treatment of distribution transformers connected in Delta-Yn improving the primary network representation. A test platform is also developed that enables the analysis of the impact of factors that deteriorate the demand estimation process, such as the poor classification of consumers, the poor representativeness of the load class for certain consumers, the possibility of non-technical losses, and of gross errors and communication faults in the feeder meters. The developed EDTTR performance was tested in simulations that uses a real feeder from Ribeirão Preto city, based on system data provided by CPFL Paulista utility.

Submitted by Rosivalda Pereira (mrs.pereira@ufma.br) on 2017-06-23T21:14:46Z No. of bitstreams: 1 JonathanQueiroz.pdf: 631286 bytes, checksum: 2cab2a7d6e496bf574ddef1f49a77440 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-06-23T21:14:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1 JonathanQueiroz.pdf: 631286 bytes, checksum: 2cab2a7d6e496bf574ddef1f49a77440 (MD5) Previous issue date: 2016-03-08 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPQ) / The discrete Riccati algebraic equation has played an increasingly important role in optimal control theory and adaptive ltering. For this reason, various techniques have been developed to solve the DARE, for example the approach based on self vectors or approaches related to invariant subspaces [1], which require mathematical rigor and precision. However, these approaches present a number of problems, among them the fact that they can not be implemented in real-time due to its high computational cost to estimate the solution of DARE in many systems, especially systems with higher order three. In order to overcomes this problem, we propose to solve the DARE using as an estimator based on the sum of potential error pairs. The estimator is similar to the Recursive Least Squares (RLS), but with a better performance in terms of convergence speed and estimation accuracy without a signi- cant increase in computational complexity. The estimator is called Recursive Least Non-Squares (RLNS). One other aspect in unraveling the general DARE is to ensure that DARE is numerically well conditioned. To perform the numerical conditioning of DARE, a matrix decomposition technique known as Moore-Penrose inverse or generalized inverse is used. The proposed method is evaluated in a multivariate system 6th order corresponding to the wind generator. The method is evaluated under the numerical stability point of view and speed of convergence. / A equação algébrica Riccati discreta (discrete algebraic Riccati equation (DARE)) tem desempenhado uma papel cada vez mais importante na teoria de controle ótimo. Por esse motivo, varias técnicas tem sido desenvolvidas para solucionar a DARE, por exemplo a abordagem baseada em auto vetores ou ainda abordagens relacionadas a subespaços invariantes, as quais requerem rigor e precisão matemáticas. No entanto, estas abordagens apresentam uma serie de problemas, dentre eles, o fato de não poderem ser implementadas em tempo real devido ao seu alto custo computacional para estimar a solução da DARE em diversos sistemas, sobretudo sistemas com ordem superior a três. Com o intuito de contorna este problema, propomos solucionar a DARE utilizando um estimador baseado na soma das potencias pares do erro. O estimador e similar ao Recursive least squares (RLS), mas com um desempenho melhor em termos de velocidade de convergência e precisão de estimativa, sem aumento significativo da complexidade computacional. O estimador é denominado Recursive Least Non-Squares (RLNS). Um outra aspecto para que possamos solucionar a DARE de forma geral, e garantir que a DARE seja numericamente bem condicionada. Para efetuar o condicionamento numérico da DARE, será utilizada uma técnica de decomposição matricial conhecida como inversa de Moore-Penrose ou inversa generalizada. A metodologia proposta e avaliada em um sistema multivariavel de 6th ordem correspondente ao gerador eólico.