[pt] Esta tese apresenta os principais resultados de medidas de eficiência dos custos operacionais de 60 distribuidoras brasileiras de energia elétrica. Baseado no esquema yardstick competition, foi utilizado uma Rede Neural d e Kohonen (KNN) para identificar grupos de empresas similares. Os resultados obtidos pela KNN não são determinísticos, visto que os pesos sinápticos da rede são inicializados aleatoriamente. Então, é realizada uma simulação de Monte Carlo para encontrar os clusters mais frequentes. As medidas foram obtidas por modelos DEA (input oriented, com e sem restrições aos pesos) e modelos Bayesianos e frequencistas de fronteira estocástica (utilizando as funções Cobb-Douglas e Translog). Em todos os modelos, DEA e SFA, a única variável input refere-se ao custo operacional (OPEX). Os índices de eficiência destes modelos representam a potencial redução destes custos de acordo com cada concessionária avaliada. Os outputs são os cost drivers da variável OPEX: número de unidades consumidoras (uma proxy da quantidade de serviço), montante de energia distribuída (uma proxy do produto total) e a extensão da rede de distribuição (uma proxy da dispersão dos consumidores na área de concessão). Finalmente, vale registrar que estas técnicas podem mitigar a assimetria de informação e aprimorar a habilidade do agente regulador em comparar os desempenhos das distribuidoras em ambientes de regulação incentivada. / [en] This thesis presents the main results of the cost efficiency scores of 60 Brazilian electricity distribution utilities. Based on yardstick competition scheme, it was applied a Kohonen Neural Networks (KNN) to identify and to group the similar utilities. The KNN results are not deterministic, since the estimated weights are randomly initialized. Thus, a Monte Carlo simulation was used in order to find the most frequent clusters. Therefore was examined the use of the DEA methodology (input oriented, with and without weight constraints) and Bayesian and non- Bayesian Stochastic Frontier Analysis (centered on a Cobb- Douglas and Translog cost functions) to evaluate the cost efficiency scores of electricity distribution utilities. In both models the only input variable is operational cost (OPEX). The efficiency measures from these models reflect the potential of the reduction of operational costs of each utility. The outputs are the cost-drivers of the OPEX: the number of customers (a proxy for the amount of service), the total electric power supplied (a proxy for the amount of product delivered) and the distribution network size (a proxy of the customers scattering in the operating territory of each distribution utility). Finally, it is important to mention that these techniques can reduce the information assimetry to improve the regulator´s skill to compare the performance of the utilities in incentive regulation environments.

Submitted by ERIK SARTORI JEUNON GONTIJO null (sartori_jg@hotmail.com) on 2017-04-20T15:59:08Z No. of bitstreams: 1 Erik Sartori Jeunon Gontijo - Tese.pdf: 6303649 bytes, checksum: e2379a13e7e45d2ce94323eddce0a8bc (MD5) / Approved for entry into archive by Luiz Galeffi (luizgaleffi@gmail.com) on 2017-04-25T17:47:27Z (GMT) No. of bitstreams: 1 gontijo_esj_dr_soro.pdf: 6303649 bytes, checksum: e2379a13e7e45d2ce94323eddce0a8bc (MD5) / Made available in DSpace on 2017-04-25T17:47:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1 gontijo_esj_dr_soro.pdf: 6303649 bytes, checksum: e2379a13e7e45d2ce94323eddce0a8bc (MD5) Previous issue date: 2017-03-27 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Deutscher Akademischer Austauschdienst (DAAD) / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) / O As está distribuído em diversas formas químicas em sistemas aquáticos, o que determina o seu comportamento e destino no ambiente. Nesse contexto, as substâncias húmicas (SH) têm um importante papel por serem capazes de complexar esse metaloide e alterar sua mobilidade e biodisponibilidade. O Fe também tem grande importância por poder formar complexos ternários SH-Fe-As. Apesar da química do As já ter sido bem estudada, o seu comportamento em ambientes ricos em SH e Fe ainda não é totalmente compreendido. Os objetivos desse trabalho foram investigar a distribuição do As, Al e Fe em águas superficiais de uma região mineira no sudeste do Brasil (Quadrilátero Ferrífero, QF) e entender como características de SH extraídas de diferentes regiões (Brasil e Alemanha) afetam a complexação do As(V) na presença de Fe(III). Amostras de águas foram coletadas em 12 pontos do QF, filtradas (0,45 µm) e ultrafiltradas (1 kDa) para separar as frações particulada (>0,45 µm), coloidal (<0,45 µm e >1 kDa) e livre (<1 kDa) de As, Al e Fe. A técnica de difusão em filmes finos por gradientes de concentração (DGT) foi usada em 5 dos 12 pontos para estudar a fração lábil dos elementos estudados. Carbono orgânico total (COT) e dissolvido (COD) também foram medidos. SH foram extraídas de quatro pontos (um no Brasil nas estações seca e chuvosa e três na Alemanha) para testar a influência de diferentes tipos de SH e Fe(III) na complexação do As(V). As SH foram caracterizadas e foram feitos testes de complexação utilizando sistema de ultrafiltração com membrana de 1 kDa. Todos os dados foram analisados pela rede neural de Kohonen. Os resultados mostraram que a maior parte do Al e Fe total no QF estava presente na fração particulada e o As na fração livre. A maior parte do Al e Fe dissolvido estava na fração coloidal e inerte, diferente do As que era mais lábil e potencialmente biodisponível. A maioria das amostras apresentou comportamento similar nas estações seca e chuvosa no QF. Diferenças entre os resultados de ultrafiltração e DGT foram atribuídos a distinções metodológicas e processos químicos. Os resultados de caracterização dos extratos mostraram que a maior parte do As e Fe estavam predominantemente nas frações de maior tamanho molecular. Todos os extratos de SH complexaram quantidades similares de As(V) nos testes de complexação, exceto o extrato do rio Selke, onde foi encontrado menos As(V) livre (mais complexado). Essa diferença foi atribuída ao S e à grupos N-C aromático na estrutura de SH. Isso reforça que a qualidade das SH é um importante fator capaz de influenciar o comportamento do As em ambientes ricos em matéria orgânica e Fe, que também pareceram ser fatores limitantes nas interações com o As. A rede neural de Kohonen foi uma ferramenta importante nas investigações de distribuição do As e complexação do As(V) por Fe(III) e SH. / As is distributed in different chemical forms in aquatic systems. These different forms control its behaviour and fate in the environment. The humic substances (HS) have an important role in the As cycle since they can complex this metalloid and change its mobility and bioavailability. Fe is also important because it can form ternary complexes HS-Fe-As. Although the As chemistry is well studied, the behaviour of As in HS and Fe-rich environments is not totally known. This thesis aimed to investigate the distribution of As, Al and Fe in surface waters from a mining region in the southeast of Brazil (Quadrilátero Ferrífero, QF) and understand how characteristics of HS extracted from different regions (Brazil and Germany) affect the complexation of As(V) in the presence of Fe(III). Water samples were taken in 12 points in QF, filtered (0.45 µm) and ultrafiltered (1 kDa) to separate the fractions particulate (>0.45 µm), colloidal (<0.45 µm and >1 kDa) and free (<1 kDa) of As, Al and Fe. The technique of diffusive gradients in thin films (DGT) was used in 5 of the 12 points to study the labile fraction of the elements studied. Total organic carbon (TOC) and dissolved organic carbon (DOC) were also measured. HS were extracted from four points (one in Brazil in dry and rainy seasons and three in Germany) to analyse the influence of HS from different origins and Fe(III) on the complexation of As(V). The HS were characterised and complexation experiments were performed using an ultrafiltration system with 1 kDa membrane. All data were analysed using the Kohonen neural network. The results showed that most of total Al and Fe in QF was in the particulate fraction and As was in the free fraction. Most of the dissolved Al and Fe was in the colloidal and inert fraction, while As was more labile and potentially more bioavailable. Most samples had similar behaviour in the dry and rainy seasons in the QF. Differences between results of ultrafiltration and DGT were attributed to methodological distinctions and chemical processes. The results of characterisation of extracts showed that most of As and Fe was in the fractions of higher molecular size. All HS extracts complexed similar amounts of As(V), except Selke, where a lower amount of free As(V) was detected (more complexed). This difference was attributed to S and N-aromatic C groups in HS structure. It supports that the quality of HS is an important factor able to influence the behaviour of As in environments rich in organic matter and Fe. The Kohonen neural network was an important tool in the investigation of the distribution of As and As(V) complexation by Fe(III) and HS. / FAPESP: 2012/17727-8

O uso de dados biométricos da face para verificação automática de identidade é um dos maiores desafios em sistemas de controle de acesso seguro. O processo é extremamente complexo e influenciado por muitos fatores relacionados à forma, posição, iluminação, rotação, translação, disfarce e oclusão de características faciais. Hoje existem muitas técnicas para se reconhecer uma face. Esse trabalho apresenta uma investigação buscando identificar uma face no banco de dados ORL com diferentes grupos de treinamento. É proposto um algoritmo para o reconhecimento de faces baseado na técnica de subespaço LDA (PCA + LDA) utilizando uma rede neural SOM para representar cada classe (face) na etapa de classificação/identificação. Aplicando o método do subespaço LDA busca-se extrair as características mais importantes na identificação das faces previamente conhecidas e presentes no banco de dados, criando um espaço dimensional menor e discriminante com relação ao espaço original. As redes SOM são responsáveis pela memorização das características de cada classe. O algoritmo oferece maior desempenho (taxas de reconhecimento entre 97% e 98%) com relação às adversidades e fontes de erros que prejudicam os métodos de reconhecimento de faces tradicionais. / The use of biometric technique for automatic personal identification is one of the biggest challenges in the security field. The process is complex because it is influenced by many factors related to the form, position, illumination, rotation, translation, disguise and occlusion of face characteristics. Now a days, there are many face recognition techniques. This work presents a methodology for searching a face in the ORL database with some different training sets. The algorithm for face recognition was based on sub-space LDA (PCA + LDA) technique using a SOM neural net to represent each class (face) in the stage of classification/identification. By applying the sub-space LDA method, we extract the most important characteristics in the identification of previously known faces that belong to the database, creating a reduced and more discriminated dimensional space than the original space. The SOM nets are responsible for the memorization of each class characteristic. The algorithm offers great performance (recognition rates between 97% and 98%) considering the adversities and sources of errors inherent to the traditional methods of face recognition.

O uso de dados biométricos da face para verificação automática de identidade é um dos maiores desafios em sistemas de controle de acesso seguro. O processo é extremamente complexo e influenciado por muitos fatores relacionados à forma, posição, iluminação, rotação, translação, disfarce e oclusão de características faciais. Hoje existem muitas técnicas para se reconhecer uma face. Esse trabalho apresenta uma investigação buscando identificar uma face no banco de dados ORL com diferentes grupos de treinamento. É proposto um algoritmo para o reconhecimento de faces baseado na técnica de subespaço LDA (PCA + LDA) utilizando uma rede neural SOM para representar cada classe (face) na etapa de classificação/identificação. Aplicando o método do subespaço LDA busca-se extrair as características mais importantes na identificação das faces previamente conhecidas e presentes no banco de dados, criando um espaço dimensional menor e discriminante com relação ao espaço original. As redes SOM são responsáveis pela memorização das características de cada classe. O algoritmo oferece maior desempenho (taxas de reconhecimento entre 97% e 98%) com relação às adversidades e fontes de erros que prejudicam os métodos de reconhecimento de faces tradicionais. / The use of biometric technique for automatic personal identification is one of the biggest challenges in the security field. The process is complex because it is influenced by many factors related to the form, position, illumination, rotation, translation, disguise and occlusion of face characteristics. Now a days, there are many face recognition techniques. This work presents a methodology for searching a face in the ORL database with some different training sets. The algorithm for face recognition was based on sub-space LDA (PCA + LDA) technique using a SOM neural net to represent each class (face) in the stage of classification/identification. By applying the sub-space LDA method, we extract the most important characteristics in the identification of previously known faces that belong to the database, creating a reduced and more discriminated dimensional space than the original space. The SOM nets are responsible for the memorization of each class characteristic. The algorithm offers great performance (recognition rates between 97% and 98%) considering the adversities and sources of errors inherent to the traditional methods of face recognition.