The main purpose of this study is to develop a predictive model capable to forecast residential real estate prices in the city of Prague using Artificial Intelligence methods. The first part of this study discusses fundamentals of Artificial Neural Networks and Fuzzy Inference Systems in the context of real estate valuation. The second part demonstrates a development and testing of such models using a dataset of real estate market transactions. In the third part, results are compared to Multiple Regression and an explanatory power of each model is evaluated. Conclusions of this research are: (1) Artificial Neural Networks and Fuzzy Inference Systems give more accurate estimates of market values of residential real estates than Multiple Regression; (2) Artificial Neural Networks and Fuzzy Inference Systems represent an efficient way of modeling and analyzing residential real estate prices in Prague.

Os sistemas elétricos de potência modernos apresentam inúmeros desafios em sua operação. Nos sistemas de distribuição de energia elétrica, devido à grande ramificação, presença de extensos ramais monofásicos, à dinâmica das cargas e demais particularidades inerentes, a localização de faltas representa um dos maiores desafios. Das barreiras encontradas, a influência da impedância de falta é uma das maiores, afetando significativamente a aplicação dos métodos tradicionais na localização, visto que a magnitude das correntes de falta é similar à da corrente de carga. Neste sentido, esta tese objetivou desenvolver um sistema inteligente para localização de faltas de alta impedância, o qual foi embasado na aplicação da técnica de decomposição por componentes ortogonais no pré-processamento das variáveis e inferência fuzzy para interpretar as não-linearidades do Sistemas de Distribuição com presença de Geração Distribuída. Os dados para treinamento do sistema inteligente foram obtidos a partir de simulações computacionais de um alimentador real, considerando uma modelagem não-linear da falta de alta impedância. O sistema fuzzy resultante foi capaz de estimar as distâncias de falta com um erro absoluto médio inferior a 500 m e um erro absoluto máximo da ordem de 1,5 km, em um alimentador com cerca de 18 km de extensão. Tais resultados equivalem a um grau de exatidão, para a maior parte das ocorrências, dentro do intervalo de ±10%. / Modern electric power systems present numerous challenges in its operation. Fault location is a major challenge in Power Distribution Systems due to its large branching, presence of single-phase laterals and the dynamic loads. The influence of the fault impedance is one of the largest, significantly affecting the use of traditional methods for its location, since the magnitude of the fault currents is similar to the load current. In this sense, this thesis aimed to develop an intelligent system for location of high impedance faults, which was based on the application of the decomposition technique of orthogonal components in the pre-processing variables and fuzzy inference to interpret the nonlinearities of Power Distribution Systems with the presence of Distributed Generation. The data for training the intelligent system were obtained from computer simulations of an actual feeder, considering a non-linear modeling of the high impedance fault. The resulting fuzzy system was able to estimate distances to fault with an average absolute error of less than 500 m and a maximum absolute error of 1.5 km order, on a feeder about 18 km long. These results are equivalent to a degree of accuracy for the most occurrences within the ± 10% range.

O planejamento da operação de sistemas hidrotérmicos pode ser classificado como um problema de um sistema acoplado no tempo e no espaço, não linear, não convexo, estocástico e de grande porte. A complexidade do problema justifica a necessidade de utilização de diversas ferramentas computacionais com abordagens variadas. Este trabalho tem como objetivo a realização de estudos relacionados ao planejamento da operação energética de sistemas hidrotérmicos de geração, pela aplicação de componentes de software e de sistemas de inferência fuzzy. Pretende-se apresentar e aplicar um processo de desenvolvimento (UML Components), baseado em componentes de software, para a construção de modelos computacionais de simulação e otimização para servir de apoio ao planejamento da operação energética do sistema hidrotérmico brasileiro. O processo de desenvolvimento UML Components é aplicado de forma a nortear o desenvolvimento do software, para englobar as diferentes atividades realizadas nos fluxos de trabalho, além de incluir os vários artefatos produzidos. Como contribuição adicional, paralelamente ao uso dos componentes de software, este trabalho apresenta uma política de operação energética para reservatórios baseada em sistemas de inferência fuzzy Takagi-Sugeno. A política proposta é baseada na otimização da operação energética das usinas hidrelétricas, empregando o modelo de otimização desenvolvido. Com a operação energética otimizada, obtém-se as relações entre a energia armazenada do sistema e o volume útil operativo de cada usina a reservatório. A partir dessas relações são ajustados os parâmetros do modelo Takagi-Sugeno de ordem um. Ao optar-se por um sistema de inferência fuzzy para determinar a política de operação energética de um conjunto de reservatórios, obtém-se uma estratégia de ação/controle que pode ser monitorada e interpretada, inclusive do ponto de vista lingüístico. Outra vantagem na aplicação de sistemas fuzzy deve-se ao fato dos operadores humanos (especialistas) poderem traduzir, de forma consistente, e em termos de regras lingüísticas, o seu processo de tomada de decisões, fazendo com que a ação do sistema fuzzy seja tão fundamentada e consistente quanto a deles. / The operation planning of hydrothermal power systems can be classified as a nonseparable, nonlinear, nonconvex, stochastic and of large scale optimization problem. The complexity of this problem justifies the need for the use of various computational tools with different approaches. This work aims the accomplishment of studies related to the operation planning of hydrothermal power systems through the implementation of software components and fuzzy inference systems. It is intended to provide and implement a development process (UML Components) based on software components for building computational model of optimization and simulation to support the operation planning of the Brazilian hydrothermal power systems. The UML Components development process is a applied in a way to guide the software development to encompass different activities realized on workflows, as well as to include the various artifacts produced. As additional contribution, in parallel to the use of software components, it is intended to present an operational policy of reservoirs based on Takagi-Sugeno fuzzy inference systems. The proposed policy is based on optimization of hydropower operation, using the optimization model developed. Through the optimized operation, relations between system stored energy and the reservoir volume of each plat are obtained. With these relationships, the parameters of the Takagi-Sugeno model are adjusted. In choosing a fuzzy inference system for determining the operational policy of a set of reservoirs, it is obtained as strategy of action/control that can be monitored and interpreted including linguistic standpoint. Another benefit of the fuzzy system application refers to the fact that human specialists can consistently represent, through linguistic rules, their decision making process, making the fuzzy system action as consistent and sound as theirs.

Este trabalho tem por objetivo desenvolver uma abordagem fuzzy focando na estimação de curto prazo da demanda de potência ativa de um alimentador de sistema de distribuição de energia elétrica. A motivação para este trabalho encontra-se na redução do erro de estimação para que o sistema de distribuição como um todo seja corretamente operado. O destaque da abordagem desenvolvida é a metodologia de seleção de entradas para o sistema de estimação, que o treina fornecendo-lhe informações não redundantes e não desnecessárias sobre o comportamento da série temporal. Os resultados, obtidos com treinamento e teste de um sistema de inferência fuzzy multicamadas, mostram que as estimações realizadas selecionando as entradas do sistema de forma criteriosa apresentam menor erro que quando não há critério de seleção. Conclui-se então que a metodologia foi funcional e eficiente para o caso estudado, o que faz com que este trabalho resulte em válidas contribuições nas áreas de sistemas inteligentes, de sistemas dinâmicos e inclusive na forma metodológica de especificação de modelos de estimação de séries temporais. / This work aims to develop a fuzzy approach focusing on the short-term active power demand forecast in a feeder of an electrical energy distribution system. This work motivation lies on the reduction of the forecast error so that the whole distribution system can be correctly operated. The highlight of the developed approach is the methodology to select the inputs for the estimation system, which trains it giving to it non-redundant and non-unnecessary information about the time series behavior. The results, obtained by training and testing a multilayer fuzzy inference system, show that the estimations made by following a criterion to select the inputs have smaller error than when there is no selection criterion at all. It is therefore concluded that the methodology was functional and efficient for the case under study, what makes this work result in valid contributions for the fields of intelligent systems, dynamic systems and in the methodological way to specify models to estimate time series.

O planejamento da operação de sistemas hidrotérmicos pode ser classificado como um problema de um sistema acoplado no tempo e no espaço, não linear, não convexo, estocástico e de grande porte. A complexidade do problema justifica a necessidade de utilização de diversas ferramentas computacionais com abordagens variadas. Este trabalho tem como objetivo a realização de estudos relacionados ao planejamento da operação energética de sistemas hidrotérmicos de geração, pela aplicação de componentes de software e de sistemas de inferência fuzzy. Pretende-se apresentar e aplicar um processo de desenvolvimento (UML Components), baseado em componentes de software, para a construção de modelos computacionais de simulação e otimização para servir de apoio ao planejamento da operação energética do sistema hidrotérmico brasileiro. O processo de desenvolvimento UML Components é aplicado de forma a nortear o desenvolvimento do software, para englobar as diferentes atividades realizadas nos fluxos de trabalho, além de incluir os vários artefatos produzidos. Como contribuição adicional, paralelamente ao uso dos componentes de software, este trabalho apresenta uma política de operação energética para reservatórios baseada em sistemas de inferência fuzzy Takagi-Sugeno. A política proposta é baseada na otimização da operação energética das usinas hidrelétricas, empregando o modelo de otimização desenvolvido. Com a operação energética otimizada, obtém-se as relações entre a energia armazenada do sistema e o volume útil operativo de cada usina a reservatório. A partir dessas relações são ajustados os parâmetros do modelo Takagi-Sugeno de ordem um. Ao optar-se por um sistema de inferência fuzzy para determinar a política de operação energética de um conjunto de reservatórios, obtém-se uma estratégia de ação/controle que pode ser monitorada e interpretada, inclusive do ponto de vista lingüístico. Outra vantagem na aplicação de sistemas fuzzy deve-se ao fato dos operadores humanos (especialistas) poderem traduzir, de forma consistente, e em termos de regras lingüísticas, o seu processo de tomada de decisões, fazendo com que a ação do sistema fuzzy seja tão fundamentada e consistente quanto a deles. / The operation planning of hydrothermal power systems can be classified as a nonseparable, nonlinear, nonconvex, stochastic and of large scale optimization problem. The complexity of this problem justifies the need for the use of various computational tools with different approaches. This work aims the accomplishment of studies related to the operation planning of hydrothermal power systems through the implementation of software components and fuzzy inference systems. It is intended to provide and implement a development process (UML Components) based on software components for building computational model of optimization and simulation to support the operation planning of the Brazilian hydrothermal power systems. The UML Components development process is a applied in a way to guide the software development to encompass different activities realized on workflows, as well as to include the various artifacts produced. As additional contribution, in parallel to the use of software components, it is intended to present an operational policy of reservoirs based on Takagi-Sugeno fuzzy inference systems. The proposed policy is based on optimization of hydropower operation, using the optimization model developed. Through the optimized operation, relations between system stored energy and the reservoir volume of each plat are obtained. With these relationships, the parameters of the Takagi-Sugeno model are adjusted. In choosing a fuzzy inference system for determining the operational policy of a set of reservoirs, it is obtained as strategy of action/control that can be monitored and interpreted including linguistic standpoint. Another benefit of the fuzzy system application refers to the fact that human specialists can consistently represent, through linguistic rules, their decision making process, making the fuzzy system action as consistent and sound as theirs.

[pt] A maioria dos estudos existentes em controle de qualidade de processos focam no desempenho de máquinas e ferramentas. Assim, estes já contam com bons métodos para serem controlados. Contudo, erros humanos em potencial estão presentes em todos os processos industriais que contenham a relação homem-máquina, fazendo com que a necessidade de se avaliar a qualidade do desempenho humano seja de igual importância. A abordagem para se avaliar quão suscetível à falha humana estão tais processos baseiam-se em probabilidades de erro, supondo que o desempenho humano funciona da mesma maneira que o desempenho de máquinas, ou em PSFs (Performance Shaping Factors), variáveis representativas de características de desempenho humano. Embora esta última abordagem seja mais eficiente, ainda existem críticas a sua falta de contextualização: tais características são avaliadas separadamente uma das outras, e independentemente da tarefa que o operador esteja realizando. Sistemas de Inferência Fuzzy (SIFs) permitem que variáveis lingüísticas sejam avaliadas em conjunto, isto é, passa a ser possível criar um modelo que assimile as nuances da variação do comportamento de um PSF concomitantemente com a alteração de outro PSF. Dessa forma, a caracterização da confiabilidade humana, considerando que diversos PSFs afetam no desempenho dos demais, pode ser satisfeita ao se fazer uso de SIFs interligados seqüencialmente - SIFs hierárquicos. Para se contextualizar a caracterização da confiabilidade humana por tarefa realizada, necessita-se que os PSFs pertinentes a cada determinada tarefa sejam medidos novamente e realimentados ao sistema (desenvolvido nesta dissertação). O SIF geral (composto por nove camadas de SIFs hierárquicos) foi testado com dados hipotéticos e dados reais de operadores e tarefas de uma empresa do setor elétrico brasileiro. Os resultados encontrados foram satisfatórios e evidenciaram que a Lógica Fuzzy, na forma de SIFs hierárquicos, pode ser utilizada para caracterizar a confiabilidade humana, com a vantagem de fazê-lo enquanto seu contexto é considerado. / [en] Most of existing studies in quality control focus on machinery performance. There are effective and advanced control methods to deal with that. However, potential human errors are present in every industrial process operated by humans. Therefore, evaluating the quality of human performance becomes as important as evaluate machinery s. The approach to evaluate how much processes are susceptible to human error are based on error probabilities, by assuming that human performance is similar to machinery performance, or on PSFs (Performance Shaping Factors) – variables representing human features. Although this based approach is more efficient, there are still criticisms about its lack of context awareness: those features are evaluated separately from one another, and regardless of which task the employee is performing. Fuzzy Inference Systems (FISs) allow linguistic variables to be evaluated simultaneously, thus making it possible to develop a method that gathers the nuances of behavioral changes of a PSF whilst another PSF varies. With this method, and considering that different PSFs affect the performance of others, human reliability can be assessed through the use of sequentially interconnected FISs – Hierarchical Fuzzy Inference Systems. In order to contextualize this assessment by tasks, each of the PSFs that affects each task will have to be measured and fed into the system (as developed within this dissertation) once per task and per employee. The main FIS (which contains nine layers of hierarchical FISs) was tested by using both hypothetical and real data from operators and tasks of a Brazilian electricity company. Results were satisfactory and attested that Fuzzy Logic, in the form of hierarchical FISs, can be used to assess human reliability, with the advantage of also taking the context into account.

Os sistemas elétricos de potência modernos apresentam inúmeros desafios em sua operação. Nos sistemas de distribuição de energia elétrica, devido à grande ramificação, presença de extensos ramais monofásicos, à dinâmica das cargas e demais particularidades inerentes, a localização de faltas representa um dos maiores desafios. Das barreiras encontradas, a influência da impedância de falta é uma das maiores, afetando significativamente a aplicação dos métodos tradicionais na localização, visto que a magnitude das correntes de falta é similar à da corrente de carga. Neste sentido, esta tese objetivou desenvolver um sistema inteligente para localização de faltas de alta impedância, o qual foi embasado na aplicação da técnica de decomposição por componentes ortogonais no pré-processamento das variáveis e inferência fuzzy para interpretar as não-linearidades do Sistemas de Distribuição com presença de Geração Distribuída. Os dados para treinamento do sistema inteligente foram obtidos a partir de simulações computacionais de um alimentador real, considerando uma modelagem não-linear da falta de alta impedância. O sistema fuzzy resultante foi capaz de estimar as distâncias de falta com um erro absoluto médio inferior a 500 m e um erro absoluto máximo da ordem de 1,5 km, em um alimentador com cerca de 18 km de extensão. Tais resultados equivalem a um grau de exatidão, para a maior parte das ocorrências, dentro do intervalo de ±10%. / Modern electric power systems present numerous challenges in its operation. Fault location is a major challenge in Power Distribution Systems due to its large branching, presence of single-phase laterals and the dynamic loads. The influence of the fault impedance is one of the largest, significantly affecting the use of traditional methods for its location, since the magnitude of the fault currents is similar to the load current. In this sense, this thesis aimed to develop an intelligent system for location of high impedance faults, which was based on the application of the decomposition technique of orthogonal components in the pre-processing variables and fuzzy inference to interpret the nonlinearities of Power Distribution Systems with the presence of Distributed Generation. The data for training the intelligent system were obtained from computer simulations of an actual feeder, considering a non-linear modeling of the high impedance fault. The resulting fuzzy system was able to estimate distances to fault with an average absolute error of less than 500 m and a maximum absolute error of 1.5 km order, on a feeder about 18 km long. These results are equivalent to a degree of accuracy for the most occurrences within the ± 10% range.

Este trabalho tem por objetivo desenvolver uma abordagem fuzzy focando na estimação de curto prazo da demanda de potência ativa de um alimentador de sistema de distribuição de energia elétrica. A motivação para este trabalho encontra-se na redução do erro de estimação para que o sistema de distribuição como um todo seja corretamente operado. O destaque da abordagem desenvolvida é a metodologia de seleção de entradas para o sistema de estimação, que o treina fornecendo-lhe informações não redundantes e não desnecessárias sobre o comportamento da série temporal. Os resultados, obtidos com treinamento e teste de um sistema de inferência fuzzy multicamadas, mostram que as estimações realizadas selecionando as entradas do sistema de forma criteriosa apresentam menor erro que quando não há critério de seleção. Conclui-se então que a metodologia foi funcional e eficiente para o caso estudado, o que faz com que este trabalho resulte em válidas contribuições nas áreas de sistemas inteligentes, de sistemas dinâmicos e inclusive na forma metodológica de especificação de modelos de estimação de séries temporais. / This work aims to develop a fuzzy approach focusing on the short-term active power demand forecast in a feeder of an electrical energy distribution system. This work motivation lies on the reduction of the forecast error so that the whole distribution system can be correctly operated. The highlight of the developed approach is the methodology to select the inputs for the estimation system, which trains it giving to it non-redundant and non-unnecessary information about the time series behavior. The results, obtained by training and testing a multilayer fuzzy inference system, show that the estimations made by following a criterion to select the inputs have smaller error than when there is no selection criterion at all. It is therefore concluded that the methodology was functional and efficient for the case under study, what makes this work result in valid contributions for the fields of intelligent systems, dynamic systems and in the methodological way to specify models to estimate time series.