Esse trabalho tem por objetivo aprimorar a principal atividade das empresas de distribuição no que diz respeito ao combate às perdas comerciais: as inspeções em campo às unidades consumidoras (UCs). Para tanto, é feita a proposição de um método para identificar quedas de consumo atípicas dentro do universo de faturamento de UCs de uma concessionária de energia elétrica. A proposta está fundamentada na análise dos registros históricos de consumo, de modo que os dados considerados atípicos possam ser indicados e as UCs ranqueadas de acordo com a prioridade para as inspeções em campo. Para tanto, propõe-se a utilização combinada de técnicas de previsão de demanda e de estatísticas robustas. A validade do método foi verificada através de um estudo de caso em uma empresa de distribuição de energia elétrica do sul do Brasil. Através do estudo de caso, concluiu-se que o método é capaz de identificar quedas de consumo atípicas, tendo identificado satisfatoriamente 89,38% dos casos avaliados. Ao final do trabalho, são apresentadas sugestões de estudos complementares, de modo a aperfeiçoar o desempenho do método. / This study aims to enhance the main business of distribution companies regarding to the efforts to avoid non-technical losses, that means, field inspections at the consumer units (CUs). For that, the proposition of an algorithm to identify atypical consumption falls within the universe of PAs billing of an electric facility is made. The proposal is based on the analysis of historical records of consumption, so that the data which are considered atypical can be indicated and the CUs ranked according to their priority for inspections in the field. Combined techniques of demand forecasting and statistics robust are proposed. The validity of the algorithm was verified through a case study in an electric power distribution facility in southern Brazil. Through the case study, it was concluded that the algorithm is able to identify atypical consumption falls, and satisfactorily 89.38% of the cases was identified. At the end of this paper, suggestions for further studies in order to improve the performance of the algorithm are presented.

O presente estudo propõe um modelo de projeção de preços de curto-prazo para os polietilenos no mercado petroquímico brasileiro. O modelo foi desenvolvido através de testes com o uso das técnicas de regressão múltipla e de redes neurais artificiais (RNA) como instrumentos de previsão, comparando-se os resultados das mesmas. A seleção das variáveis com capacidade explicativa deu-se através de revisão de literatura, opinião de experts e regressão múltipla. Ficou evidenciada a existência de correlações satisfatórias com as variáveis: preço do petróleo, preço das matérias-primas nafta e eteno no mercado doméstico e preços dos polietilenos no mercado internacional. A base de dados consiste em indicadores mensais relativos ao período de março de 2002 a dezembro de 2005, sendo que a aferição dos resultados foi realizada para o período de janeiro a junho de 2006. Os resultados obtidos pela aplicação da técnica de RNA mostraram um incremento na precisão frente à regressão. O erro relativo médio na aferição com o uso de RNA se situou na faixa de 2,9 a 13,4%, para previsão 6 meses a frente, o que sugere a adoção da mesma na implementação futura do modelo construído. / This study proposes a model for forecasting short-term polyethylene prices in the Brazilian petrochemical market. The model was developed by means of tests using multiple regression techniques and Neural Networks as forecasting instruments, and compared their results. The variables with explanatory capacity were selected by reviewing literature, the opinion of experts, and multiple regression. Satisfactory correlations were found to be existent in the following variables: price of petroleum, price of the raw materials naphtha and ethylene in the domestic market, and polyethylene prices in the international market. The database consists of monthly indicators related to the period of March 2002 to December 2005 and the measuring of the results was carried out from January to June of 2006. The results obtained by applying the Neural Networks technique saw an increase in the precision in comparison with the regression. The average relative error in the measurement when using Neural Networks fell in the range of 2.9 to 13.4% for a forecast of 6 months ahead, which suggests that this should be adopted in the future implementation of the model built.

abstract: The complexity of supply chains (SC) has grown rapidly in recent years, resulting in an increased difficulty to evaluate and visualize performance. Consequently, analytical approaches to evaluate SC performance in near real time relative to targets and plans are important to detect and react to deviations in order to prevent major disruptions. Manufacturing anomalies, inaccurate forecasts, and other problems can lead to SC disruptions. Traditional monitoring methods are not sufficient in this respect, because com- plex SCs feature changes in manufacturing tasks (dynamic complexity) and carry a large number of stock keeping units (detail complexity). Problems are easily confounded with normal system variations. Motivated by these real challenges faced by modern SC, new surveillance solutions are proposed to detect system deviations that could lead to disruptions in a complex SC. To address supply-side deviations, the fitness of different statistics that can be extracted from the enterprise resource planning system is evaluated. A monitoring strategy is first proposed for SCs featuring high levels of dynamic complexity. This presents an opportunity for monitoring methods to be applied in a new, rich domain of SC management. Then a monitoring strategy, called Heat Map Contrasts (HMC), which converts monitoring into a series of classification problems, is used to monitor SCs with both high levels of dynamic and detail complexities. Data from a semiconductor SC simulator are used to compare the methods with other alternatives under various failure cases, and the results illustrate the viability of our methods. To address demand-side deviations, a new method of quantifying forecast uncer- tainties using the progression of forecast updates is presented. It is illustrated that a rich amount of information is available in rolling horizon forecasts. Two proactive indicators of future forecast errors are extracted from the forecast stream. This quantitative method re- quires no knowledge of the forecasting model itself and has shown promising results when applied to two datasets consisting of real forecast updates. / Dissertation/Thesis / Doctoral Dissertation Industrial Engineering 2015

abstract: On-line dynamic security assessment (DSA) analysis has been developed and applied in several power dispatching control centers. Existing applications of DSA systems are limited by the assumption of the present system operating conditions and computational speeds. To overcome these obstacles, this research developed a novel two-stage DSA system to provide periodic security prediction in real time. The major contribution of this research is to develop an open source on-line DSA system incorporated with Phasor Measurement Unit (PMU) data and forecast load. The pre-fault prediction of the system can provide more accurate assessment of the system and minimize the disadvantage of a low computational speed of time domain simulation. This Thesis describes the development of the novel two-stage on-line DSA scheme using phasor measurement and load forecasting data. The computational scheme of the new system determines the steady state stability and identifies endangerments in a small time frame near real time. The new on-line DSA system will periodically examine system status and predict system endangerments in the near future every 30 minutes. System real-time operating conditions will be determined by state estimation using phasor measurement data. The assessment of transient stability is carried out by running the time-domain simulation using a forecast working point as the initial condition. The forecast operating point is calculated by DC optimal power flow based on forecast load. / Dissertation/Thesis / Masters Thesis Electrical Engineering 2017

Este trabalho fornece informações sobre uma questão importante que é a previsão de preços e apresenta um novo método para fazer previsão para o comportamento de séries temporais financeiras, que foi nomeado de FGAMP (Forecasting with a general average of the multifractal parameters). O novo método utiliza os parâmetros extraídos do momento 5 do método MFDFA (Multifractal Detrended Fluctuation Analysis) como marcador para reconhecer um padrão e realizar uma previsão. As séries temporais utilizadas para verificar a viabilidade do método consistiram de 6 cotações de preços de ativos de alta frequência - minuto a minuto - em um período de um ano, perfazendo aproximadamente 110.000 observações para cada ativo. Um deles é o índice Ibovespa e os outros 5 são ações de alta negociabilidade no mercado, que representam, aproximadamente 32% do próprio índice que é a principal carteira teórica de ações do mercado brasileiro. Um dos diferenciais deste método é que a previsão é realizada para um horizonte de tempo - chamado de janela posterior - aqui testada para 1 dia, 5 dias ou 10 dias. Procurou-se verificar se, em algum ou em alguns momentos, o preço do ativo irá subir - igual ou mais do que um percentual definido - em relação ao último ponto de um intervalo adjacente, chamado de janela anterior. A este percentual foi dado o nome de limiar. Os medidores de qualidade geralmente utilizados em finanças, como por exemplo, MAPE, MASE e RMSE, não são adequados para medir a qualidade deste tipo de previsão, pois verificam a dispersão do previsto em relação ao realizado, observando apenas um ponto. O medidor de qualidade aqui utilizado é o Valor Preditivo Positivo, amplamente difundido na área da saúde em tabelas de validação de diagnóstico e demonstra o grau de acerto do previsto acontecer em um horizonte de tempo determinado. O critério para a tomada de decisão foi baseado nos valores dos parâmetros numa primeira metade da série, aqui denominada de série de treinamento, sendo que os testes foram feitos na segunda metade da série, aqui denominada de série de teste. Os resultados encontrados apresentam 7 parâmetros que são bons marcadores para previsão: Hq(9), Hq(10), Hq(11), tq(11), hq(7), hq(8) e Dq(7), de acordo com a nomenclatura aqui adotada. Um tamanho de janela anterior - utilizada para o cálculo dos parâmetros - bastante eficiente é o de 540 pontos, sendo que são melhores para prever um horizonte de tempo de 10 dias (um tamanho também razoável encontrado para a janela posterior). O objetivo principal da pesquisa era o de estudar a viabilidade do uso destes parâmetros como marcadores do estado do sistema e verificar se conseguiam indicar o comportamento futuro com alguma eficiência. O resultado foi que o modelo FGAMP apresenta-se bastante viável, chegando a acertar até 97,54% das vezes quando afirma que o preço do ativo irá subir igual ou mais do que 1%, até 91,94% das vezes para uma subida de 2% ou mais e até 88,70% das vezes quando afirma uma subida de 3% ou mais. Foi definido como comparador de eficiência o percentual de acerto de quando é afirmado que o preço do ativo irá subir mais ou igual ao limiar em um ou alguns pontos para todas as janelas testadas (que seria uma solução trivial), sendo que aqui este percentual foi denominado de porcentagem real. Percebe-se que quanto maior o percentual que se quer prever (aqui testados 1%, 2% e 3%) maior é a eficiência do modelo FGAMP em relação à porcentagem real: o novo método chega a ser 128,65% mais eficiente. Isto demonstra a viabilidade do método e os resultados evidenciam que ele pode ser útil para investidores e analistas de mercado, no mínimo como uma nova ferramenta em Análise Técnica / This paper provides information about an important issue that is price forecasting and presents a new method to forecast financial time series behaviour, which was named FGAMP (Forecasting with a general average of the multifractal parameters). The new method uses the parameters extracted from moment 5 of the MFDFA (Multifractal Detrended Fluctuation Analysis) method as a marker to recognize a pattern and perform a prediction. The time series used to verify the viability of the method consisted of 6 quotes of prices of high frequency assets - minute by minute - in a period of one year, making approximately 110,000 observations for each asset. One of them is the Ibovespa index and the other 5 are highly tradable shares in the market, representing approximately 32% of the index itself, which is the main theoretical portfolio of shares in the Brazilian market. One of the differentials of this method is that the forecast is performed for a time horizon - called a posterior window - here tested for 1 day, 5 days or 10 days. We sought to verify whether the asset price will rise at any or in some moments - equal to or more than a defined percentage - in relation to the last point of an adjacent interval, called the previous window. This percentage was given the name of threshold. Quality meters generally used in finance, such as MAPE, MASE and RMSE, are not adequate to measure the quality of this type of forecast, as they verify the dispersion of the predicted relative to the realized, observing only one point. The quality measure used here is the Positive Predictive Value, widely diffused in the health area in diagnostic validation tables and demonstrates the degree of accuracy of what is expected to happen in a given time horizon. The criterion for decision making was based on the values of the parameters in the first half of the series, here called the training series, and the tests were done in the second half of the series, here called the test series. The results show 7 parameters that are good predictor markers: Hq (9), Hq (10), Hq (11), tq (11), hq (7), hq (8) and Dq (7), according to the nomenclature adopted here. A previous window size - used for the calculation of the parameters - very efficient is 540 points, and these windows are better to predict a time horizon of 10 days (a reasonable size also found for the posterior window). The main goal of the research was to study the feasibility of using these parameters as markers of the state of the system and to verify if they were able to indicate future behavior with some efficiency. The result was that the FGAMP model is quite feasible, reaching up to 97.54% accuracy when it affirms that the price of the asset will rise equal to or greater than 1%, up to 91.94% of the time for a rise Of 2% or more and up to 88.70% of the time when it affirms an increase of 3% or more. It was defined as efficiency comparator the percentage of correctness when it is stated that the price of the asset will rise more or equal to the threshold in one or some points for all the windows tested (which would be a trivial solution). That percentage was denominated, here, real percentage. It is noticed that the greater the percentage that is predicted (here tested 1%, 2% and 3%) the greater the efficiency of the FGAMP model in relation to the real percentage: the new method reaches more efficiency (till 128.65% more efficient). This demonstrates the feasibility of the method and the results evidence that it can be useful to investors and market analysts, at least as a new tool in Technical Analysis

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / The real time determination and future of evapotranspiration (ET) can contribute to more efficient management of irrigation. The objective of this study was: (i) to evaluate the accuracy of the estimate of the reference evapotranspiration (ETo) calculated on daily data of the weather forecast for seven future days (EToest), to different locations, growing seasons and periods with and without and rain; (Ii) evaluate the impact of using the EToest in the water balance of a soil cultivated with corn. The estimate ETo was performed to Santa Maria - RS and Crystalline and Morrinhos - GO. The collection of weather forecast data was carried out between June 26, 2011 to March 31 2014 was collected-daily (6:00 AM), the site: http://www.tempoagora.com.br/, the forecast data maximum temperature (Tmax) and minimum (Tmin) air, maximum relative humidity (RHmax) and minimum (RHmin) and wind speed (U2) for the next seven days. The EToest calculation was carried out by FAO-Penman-Monteith (FAO PM) and Hargreaves methods. The ETo observed day (EToday) was calculated by the FAO- PM method with data measured by automatic weather station of the National Institute of Meteorology (INMET). The values of EToest (est+1 the est+7) were compared with the values observed daily (ETodia). The accuracy of the estimated EToest was evaluated using statistical indicators (coefficient of determination - R2, slope - b, mean square error of the square root -RMSE and average error - ME). For the analysis of the water balance of a soil cultivated with corn, a field experiment was accomplished in the year 2011/12, in an area of UFSM. The experimental design was a completely randomized factorial design with four replications. The factor "A" consisted of two methods of calculation to estimate crop evapotranspiration (ETc): (i) using crop coefficient (Kc) and simple; (Ii) using dual Kc. The "D" factor consisted of four irrigation strategies: (i) 100% replacement of ETc; (ii) 75% replacement of ETc; (iii) 50% of ETc and replacement; (iv) 25% of replacement etc. The volumetric water content and available soil were simulated is compared with the measured (100% tartamento simple Kc). The results are an overestimation of EToest (>0,04 and <0,72 mm day-1) for the three sites, attributed to overestimation of Tmax by the weather forecast, a variable that showed high association with EToest (R2 0,60). This overestimation of EToest is reduced as the estimation approximates the observed daily. The differences between the ETodia and EToest, has small inlfuência the results of the soil water balance (RMSE less than 10 mm for the available water). Thus, EToest can be an alternative for determining the need for crop irrigation in future time, contributing to the management of irrigated activity and for the most efficient use of natural resources and other agricultural. / A determinação em tempo real e futuro da evapotranspiração (ET) pode contribuir para a maior eficiência no gerenciamento da irrigação. Assim, o objetivo do presente trabalho foi: (i) avaliar a precisão da estimativa da evapotranspiração de referência (ETo) calculada com dados diários da previsão meteorológica para sete dias futuros (EToest), para diferentes locais, anos agrícolas e períodos com e sem chuvas e; (ii) avaliar o impacto da utilização da EToest no balanço hídrico de um solo cultivado com milho. A estimativa da ETo foi realizada para Santa Maria - RS e para Cristalina e Morrinhos - GO. A coleta de dados da previsão meteorológica foi realizada entre 26 de junho de 2011 a 31 de março de 2014. Coletou-se, diariamente (6:00 AM), do site: http://www.tempoagora.com.br/, os dados de previsão de temperatura máxima (Tmax) e mínima (Tmin) do ar, umidade relativa máxima (RHmax) e mínima (RHmin) do ar e velocidade do vento (U2), para os próximos sete dias. O cálculo da EToest foi realizado pelos métodos FAO-Penman-Monteith (FAO PM) e Hargreaves. A ETo do dia observado (ETodia) foi calculada pelo método FAO PM, com dados medidos pela estação meteorológica automática do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET). Os valores de EToest (est+1 a est+7) foram comparados com os valores do dia observado (ETodia). A precisão da estimativa da EToest foi avaliada a partir de indicadores estatísticos (coeficiente de determinação - R2, coeficiente angular - b, raiz quadrada do erro quadrático médio -RMSE e erro médio - ME). Para a análise do balanço hídrico de um solo cultivado com milho, um experimento de campo foi realizado no ano agrícola 2011/12, em área experimental da UFSM. O delineamento experimental utilizado foi o inteiramente casualizado, bifatorial, com quatro repetições. O fator A constituiu de duas metodologias de cálculo para a estimativa da evapotranspiração da cultura (ETc): (i) utilizando coeficiente de cultivo (Kc) simples e; (ii) utilizando Kc dual. O fator D foi constituído de quatro estratégias de irrigação: (i) 100% de reposição da ETc; (ii) 75% de reposição da ETc; (iii) 50% de reposição da ETc e; (iv) 25% de reposição da ETc. O conteúdo volumétrico e a água disponível no solo simulados foram comparados com os medidos (tratamento 100% com Kc simples). Os resultados são de uma superestimativa média da EToest (>0,04 e <0,72 mm dia-1) para os três locais, atribuída a superestimativa da Tmax pela previsão meteorológica, variável que apresentou elevada associação com a EToest (R2 de 0,60). Essa superestimativa da EToest é reduzida à medida que a estimativa se aproxima do dia observado. As diferenças entre a ETodia e a EToest, tem pequena inlfuência nos resultados do balanço hídrico do solo (RMSE inferior a 10 mm para a água disponível). Assim, a EToest pode ser uma alternativa para a determinação da necessidade de irrigação das culturas em tempo futuro, contribuindo para o gerenciamento da atividade irrigada e para a maior eficiência na utilização dos recursos naturais e demais insumos agrícolas.

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Trata da apresentação e discussão de um modelo de previsão de demanda de médicos para atendimentos de pacientes internados pelo SUS, com estudo de caso para o Estado do Rio de Janeiro. O modelo é baseado nos dados do Sistema de Informações Hospitalares do SUS (SIH/SUS) e nas alterações esperadas de tamanho e composição da população, segundo o IBGE. Descreve a trajetória e a motivação que levaram à construção do modelo, a partir da ideia de maior utilização do enorme potencial das bases de dados brasileiras para o planeamento e gestão dos RHS. Faz também comentários sobre conceitos da Tecnologia da Informação, que são de interesse para uma melhor compreensão das bases de dados, incluindo a utilização de padrões. Apresenta e comenta os resultados da aplicação do modelo, para o período de 2002 a 2022, para o Estado do Rio de Janeiro. Propõe sugestões de pesquisas com objetivo de melhorar a integração entre as bases de dados estudadas, a discussão da construção e utilização de indicadores, assim como uma proposta de evolução para o apoio à decisão na área de RHS. / The text presents and discuss forecast model of physicians demand attendance of patients admitted on the SUS, with a study of case for the State of Rio de Janeiro. The model is based on the data of Hospital Information System of SUS (SIH/SUS) and on the foresight alterations of size and composition of the population, according to the Brazilian Institute of Geography and Statistics (IBGE). It describes the trajectory and the motivation that had taken to the model set up, starting from the idea of a better utilization of the enormous potential of the Brazilian databases for the planning and management of the Health Human Resources (HHR). The text also brings some commentaries on concepts of the Information Technology, that are of interest for better understanding of databases, including the use of standards. The results of the models application for the period of 2002 the 2022, for the State of Rio de Janeiro, are presented and discussed. Several data sources were studied previously the models set up. Suggestions of research with objective to improve the integration among the studied databases are presented, as well as the quarrel of the construction and use of indicators and a proposal of further research on the support to the decision in the HHR field.

Os serviços de apoio ofertados pelas universidades federais desempenham papel importante na vida acadêmica do estudante, já que possuem como objetivo auxiliar a permanência e formação do aluno. Entre os serviços de apoio existentes está a oferta de refeições pelos restaurantes universitários, que devem se apoiar em uma gestão eficiente a fim de que o serviço possa ser ofertado de forma adequada. Esta dissertação aplica conceitos e ferramentas de engenharia de produção a fim de aprimorar o funcionamento dos restaurantes universitários de uma universidade federal brasileira. Inicialmente é abordada a temática de ajuste da política de solicitação de pedidos ao fornecedor pelo almoxarifado central dos restaurantes. Para isso, são realizadas as seguintes etapas: (i) coleta de dados históricos de demanda; (ii) modelagem das séries históricas com base nos modelos de previsão de demanda; (iii) geração da matriz bill of materials de uma refeição padrão; e (iv) geração do relatório MRP (Material Requirements Planning). Com a aplicação do método proposto, foi possível identificar que a forma atual de solicitação de pedidos não é adequada e que o relatório MRP pode ser utilizado no ambiente estudado, desde que seja abastecido com informações adicionais. Na sequência, estuda-se, através da simulação computacional, o arranjo físico e capacidade de um restaurante universitário, buscando aprimorar o fluxo de usuários durante o almoço através da redução do tamanhos de filas e tempos de espera. Para tanto, as etapas realizadas incluem (i) análise do sistema para identificação das atividades a serem inseridas no modelo de simulação; (ii) coleta de dados para abastecimento do modelo; (iii) construção e validação do modelo; e (iv) simulação e análise de cenários alternativos. A aplicação no restaurante estudado indica que a inclusão de um quarto aparelho de buffet, com a consequente redução da capacidade do salão em 20 lugares, gera benefícios significativos ao fluxo de usuários, reduzindo em 83% o tamanho médio da fila externa e em 73% o tempo médio de espera total. / The support services offered by federal universities play an important role in students’ academic life, since they aim to assist their stay and education at university. The supply of meals by university cafeterias is among the existing services, and it must rely on efficient management so that the service can be properly offered. This dissertation applies concepts and tools from Industrial Engineering in order to improve the operation of the university cafeterias of a Brazilian federal university. Initially, the issue of adjusting the ordering policy to the supplier by the cafeterias' central warehouse is addressed. To that end, the following steps are carried out: (i) collection of historical demand data; (ii) modeling of historical series based on demand forecasting models; (iii) generation of a matrix bill of materials of a standard meal; and (iv) generation of a MRP (Material Requirements Planning) report. The application of this method allowed the identification that the current form of ordering is not adequate, and that the MRP report can be used in the environment studied as long as it is provided with additional information. Next, the physical arrangement and the capacity of a university cafeteria are studied through computer simulation, in order to improve the flow of users by reducing queue size and waiting time. Therefore, the steps carried out include: (i) analysis of the system to identify the activities to be included in the simulation model; (ii) data collection to supply the model; (iii) development and validation of the model; and (iv) simulation and analysis of alternative scenarios. The application of this model in the cafeteria studied indicates that the inclusion of a fourth buffet equipment, in addition to reducing the capacity of the hall in 20 places, generates significant benefits to the flow of users, reducing the average queue size by 83% and the average waiting time by 73%.

A previsão do PIB é um dos principais balizadores para as decisões produtivas de agentes econômicos. Com o objetivo de realizar previsões para o crescimento do PIB trimestral brasileiro, são utilizadas 16 séries mensais financeiras e econômicas como potenciais preditores, abrangendo o período do segundo trimestre de 1996 ao quarto trimestre de 2012. Para isso, aplicou-se as abordagens MIDAS (Mixed Data Sampling) e UMIDAS (Unrestricted Mixed Data Sampling), confrontando seus resultados de previsão fora da amostra com o benchmark ARMA. Foram encontrados erros de previsão menores nessas abordagens, principalmente quando utilizadas informações dentro do trimestre de previsão. Os resultados foram ainda melhores quando empregados múltiplos regressores. / The GDP forecast is an important indicator for production decisions taken by economic agents. In order to make forecasts for the Brazilian quarterly GDP growth, we used 16 monthly financial and economic series as potential predictors, covering the period from the second quarter of 1996 to the fourth quarter of 2012. For this purpose, we applied MIDAS (Mixed Data Sampling) and UMIDAS (Unrestricted Mixed Data Sampling) approaches and compared the out of sample forecasts with the benchmark ones provided by ARMA. MI- DAS and UMIDAS showed smaller prediction errors, especially when information inside the quarter forecast is used. The results were even better when multiple regressors were employed.