Orientador: Sandra Regina Monteiro Masalskiene Roveda / Resumo: A nova perspectiva rumo à conservação do meio ambiente como fato categórico de subsistência planetária tem colocado a sustentabilidade em primeiro plano como o grande desafio da universidade, responsável e equipada para a formação daqueles que terão o poder decisório sobre as questões relacionadas a um futuro viável. Este estudo se refere à sustentabilidade na universidade por meio do que é percebido pelos diversos atores que nela transitam. Teve como objetivo desvendar, em algumas instituições do setor público e do setor privado, quais as impressões que professores/coordenadores, alunos e funcionários possuem sobre as atuações da instituição em seu campus, os projetos e pesquisas voltados à sustentabilidade elaborados pela equipe docente e os aprendizados efetivos na formação dos novos profissionais, que deverão atuar nas diversas áreas de atividades em nossa sociedade. Para poder medir essas impressões, foram aplicados questionários e desenvolvido um modelo fuzzy com um índice associado, que apresenta o nível de sustentabilidade de uma Instituição de Ensino Superior – IES. Isso nos leva a concluir que os sistemas de inferência fuzzy são capazes de fazer uma avaliação do que pode ser percebido pela comunidade universitária sobre a sustentabilidade de sua instituição. / Doutor

Submitted by José Carlos Oliveira (jcarlos.jeq@hotmail.com) on 2018-07-25T17:12:40Z No. of bitstreams: 1 Tese_Final_José_Carlos_Martins_Oliveira.pdf: 4601437 bytes, checksum: e063bb6da481b557eeb5ce50666f37fe (MD5) / Approved for entry into archive by Vanessa Reis (vanessa.jamile@ufba.br) on 2018-08-03T12:12:58Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Tese_Final_José_Carlos_Martins_Oliveira.pdf: 4601437 bytes, checksum: e063bb6da481b557eeb5ce50666f37fe (MD5) / Made available in DSpace on 2018-08-03T12:12:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Tese_Final_José_Carlos_Martins_Oliveira.pdf: 4601437 bytes, checksum: e063bb6da481b557eeb5ce50666f37fe (MD5) / CAPES (Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior) e CNPq (Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico) pelo apoio financeiro. / Sistemas de detecção e diagnóstico de falhas (FDD - Fault Detection and Diagnosis) têm sido largamente utilizados em processos industriais. A necessidade de detecção antecipada e segura de falhas em sistemas dinâmicos e reais provocou uma demanda crescente por processos de supervisão que integram os sistemas FDD. Neste contexto, o objetivo principal desta tese é abordar o problema de detecção e diagnóstico de falhas em problemas dinâmicos univariável e multivariáveis com base nas Redes Neural Sem Pesos (RNSP). As RNSP utilizam neurônios baseados em dispositivos de memórias RAM (Random Access Memories, memórias de acesso randômico ou aleatório) para o aprendizado das características intrínsecas nos dados de treinamento. Essas redes apresentam algoritmos de aprendizagem rápidos e flexíveis, precisão e consistência nos resultados, sem a necessidade de geração de resíduos e retreinamento das redes e um potencial elevado para o reconhecimento e classificação de padrões. Como resultado da pesquisa realizada, são propostos três sistemas de detecção e diagnóstico de falhas baseados no modelo neural sem pesos, conhecido como dispositivo WiSARD (Wilkie, Stonham e Aleksander’s Recognition Device, dispositivo de reconhecimento de Wilkie, Stonham e Aleksander). Os sistemas propostos contam também com as contribuições da seleção de atributos, de modelos estatísticos básicos e da lógica fuzzy para a formação dos padrões comportamentais apresentados às RSNP usadas. Para a validação dos sistemas propostos foram testados três estudos de caso. Um deles se refere a um problema real univariável com dados obtidos pelos sensores de temperatura do compressor de gás para a venda em uma Unidade de Processamento de Gás Natural (UPGN) da Petrobras, localizada no município de Pojuca na Bahia (UPGN-3-Bahia). O segundo simula uma planta industrial considerada como um benchmark na área de detecção e diagnóstico de falhas, e conhecida como Tennessee Eastman Process (TEP). O terceiro e último estudo de caso simula um reator tanque agitado continuamente (CSTR, Continuous Stirred Tank Reactor, reator tanque agitado continuamente). Os resultados apresentados comprovam a boa adaptação das RNSP para o problema de detecção e diagnóstico de falhas, com percentuais de acertos, na classificação, acima de 98%. / Fault Detection and Diagnosis (FDD) systems have been widely used in industrial processes. The need of detection anticipated and secure of failure in dynamic and real systems provoke to a growing demand for supervisory processes that integrate FDD systems. In this context, the main objective of this thesis is to approach the problem of detecting and diagnosing failures in univariate and multivariate dynamic problems based on Weightless Neural Networks (WNN). The RNSP uses neurons based on RAM (Random Access Memories) devices to learn the intrinsic characteristics in the training data. These networks use fast and flexible learning algorithms, which provide accurate and consistent results, without the need for residual generation or network retraining, and therefore they have great potential use for pattern recognition and classification. As result of the research, three systems of fault detection and diagnosis based on the weightless neural model, known as WiSARD device (Wilkie, Stonham e Aleksander’s Recognition Device, dispositivo de reconhecimento de Wilkie, Stonham e Aleksander) are proposed. The proposed systems also count with the contributions of the attribute selection, basic statistical models and fuzzy logic for the formation of behavioral patterns presented to the RSNP used. For the validation of the proposed systems, three case studies were tested. One of them refers to a real univariate problem with data obtained by temperature sensors of the gas of sale compressor of a Petrobras Natural Gas Processing Unit (NGPU) located in the city of Pojuca in Bahia (NGPU-3, Bahia). The second simulates an industrial plant considered as a benchmark in the area of fault detection and diagnosis and known as the Tennessee Eastman Process (TEP). The third and final case study simulates a continuous stirred tank reactor (CSTR, Continuous Stirred Tank Reactor). The results show the good adaptation of the RNSP to the problem of detection and diagnosis of failures with percentage of correctness in the classification above 98%.

Submitted by Isaac Francisco de Souza Dias (isaac.souzadias@ufpe.br) on 2016-04-26T17:55:41Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) DISSERTAÇÃO Jonata Campelo de Albuquerque.pdf: 6416251 bytes, checksum: 40ff842465c2788b57659257c840f35a (MD5) / Made available in DSpace on 2016-04-26T17:55:41Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) DISSERTAÇÃO Jonata Campelo de Albuquerque.pdf: 6416251 bytes, checksum: 40ff842465c2788b57659257c840f35a (MD5) Previous issue date: 2015-10-23 / CNPQ / Nesta dissertação se propõe modelos de previsão de geração eólica baseados em técnicas de Inteligência Artificial (IA), tais como aplicações de Redes Neurais Artificiais (RNAs) e Sistemas de Inferência Fuzzy (SIFs). Tais previsões foram realizadas de forma horária, sendo os horizontes de 1h à 24h, classificando os modelos como previsores de curto prazo. Atrelada à presciência respectiva de cada modelo de entrada, estão as predições de velocidades médias ou velocidades médias e direções médias do vento. Estas são utilizadas como entradas para modelos de curva de potência dos parques eólicos em análise, nos quais dependendo do modelo em questão, esta poderá ser uma RNA ou um SIF. Tal aplicação é feita para dois parques reais descritos ao longo deste trabalho. Ao fim, faz-se uma comparação entre tais modelos, na qual o desempenho obtido revela-se bastante competitivo em termos de acurácia nas previsões de geração eólica dos SIFs em relação às RNAs / This paper proposes and develops models for wind power prediction, based on Artificial Intelligence concepts with regard to ANN applications (Artificial Neural Networks) and FIS (Fuzzy Inference System). Such models have application time horizon, which is 24 hours, which is why the models are short term denominated. Linked to their foreknowledge of each model are predictions of medium and / or medium speeds directions, which serve as input for a specific power curve of the park in question. Where depending on the model in question, it may be an artificial neural network or Fuzzy inference block, such a study is made for two typical parks described throughout this work. At the end, makes a comparison between these models showing the highly competitive performance in terms of power efficiency in predictions, the Fuzzy inference blocks in relation to neural networks.

Os atuais paradigmas dos sistemas elétricos de distribuição buscam melhorias contínuas sob inúmeros aspectos, com destaque para a segurança e a qualidade do fornecimento, as quais constituem metas a serem sempre alcançadas pelas concessionárias do setor. Refletindo-se sobre as ocorrências que degradam simultaneamente ambos os aspectos, constata-se que as faltas fase-terra de alta impedância possuem um destaque diferenciado, pois, em diversas situações, as magnitudes envolvidas com as mesmas são incapazes de sensibilizar os dispositivos relacionados com a proteção do sistema. Assim sendo, os objetivos principais desta tese consistiram em desenvolver ferramentas matemáticas e computacionais dedicadas à identificação, classificação e localização de faltas fase-terra de alta impedância, assim como a estimação de suas prováveis resistências. Mais especificamente, desenvolveu-se a técnica de decomposição em componentes ortogonais para formas de onda de tensão e de corrente, propondo ainda uma metodologia para ajuste estrutural e paramétrico de sistemas fuzzy com a finalidade de integrar as variáveis advindas de tal decomposição. Resultados de simulações baseadas na modelagem de um alimentador real de distribuição são apresentados para demonstrar a eficiência das técnicas desenvolvidas. / The current paradigms of power distribution systems highlight their continuous improvement on several aspects, which safety and supply quality constitute goals to be always reached by the distribution companies. Taking into account the occurrences that degrade both aspects simultaneously, it is verified that the phase-ground faults with high impedance have a differentiated prominence, therefore, in several situations, their magnitudes are unable to sensitize the devices involved with the protection of the system. Thus, the main objectives of this thesis have consisted of developing mathematical and computational tools dedicated to the identification, classification and location of phase-ground faults with high impedance, as well as to estimate their probable resistances. More specifically, it has been developed the decomposition technique in orthogonal components for voltage and current waveforms, as well as proposed a methodology for structural and parametric adjustment of systems fuzzy in order to integrate all variables from such decomposition. Simulation results based on modeling of real distribution feeder are presented to demonstrate the efficiency of the developed techniques.

A gestão de fornecedores é uma atividade crítica para a gestão do desempenho de empresas inseridas em redes produtivas. O modelo de segmentação ou portfólio de compras é definido como um processo de separação de fornecedores em grupos em função de diferentes necessidades e características, requerendo diferentes tipos de relacionamentos. Esta técnica tem recebido uma atenção cada vez maior no meio acadêmico e empresarial devido a sua estrutura simples e eficaz na organização de diferentes estratégias de suprimentos. Diferentes propostas de modelos têm sido apresentadas, mas todas com grande presença de variáveis qualitativas. Embora a teoria da lógica fuzzy tenha se demosnstrada adequada no tratamento deste tipo de variável, que tem forte presença de incerteza e imprecisão na coleta e tratamento dos dados, não há na literatura uma investigação de como um sistema de inferência fuzzy poderia ser utilizado em um modelo de portfólio de compras. Desta forma, este trabalho tem por objetivo a proposição de um sistema de inferência fuzzy para auxiliar no processo de tomada de decisão na avaliação e desenvolvimento de fornecedores baseado em modelos de portfolio. Busca-se contribuir com o conhecimento das pesquisas cujo tema envolve a segmentação, avaliação e desenvolvimento de fornecedores. Os procedimentos de pesquisa utilizados no trabalho podem ser agrupados em três partes: pesquisa bibliográfica, desenvolvimento do modelo quantitativo axiomático descritivo e ilustração por meio de duas aplicações práticas. A construção do modelo proposto evidenciou a grande flexibilidade do sistema de inferência, que possibilita modificações nas variáveis e nas bases de regras de acordo com os objetivos estratégicos de suprimentos. As duas aplicações práticas mostraram que os resultados das avaliações e as diretrizes para melhoria foram coerentes com as percepções dos especialistas em gestão de fornecedores das duas empresas. Os sistemas de inferência fuzzy demostraram ser uma alternativa adequada no tratamento das variáveis, em grande parte qualitativas, que compõem as dimensões das matrizes de item comprado e de relacionamento com os fornecedores. / Purchasing and buyer-supplier relationship management have become very critical activities to the performance management of organizations and supply chains. The segmentation or purchase portfolio model is defined as a process of suppliers separation in groups as a function of different needs and characteristics, requiring different kinds of relationships to create value in their exchanges. This approach has received increasing attention in the academic and business due to its simple structure and effective in organizing different suppliers approaches. Different proposals have been presented and all have great use of qualitative variables. Although the theory of fuzzy logic has been developed to the treatment of this type of variable, which has a strong presence of uncertainty and imprecision in the data collection and processing, it couldn´t be found any research exploring how a fuzzy inference system could be used in purchase portfolio models. Thus, this thesis aims to propose a fuzzy inference system to aid the decision making process in the supplier assessment and development based on portfolio models. This research intends to contribute to the segmentation, evaluation and supplier development knowledge. The research procedures used in this study can be grouped into three parts: literature review, development of axiomatic descriptive quantitative model and illustration through two practical applications. The construction of the proposed model showed the great inference system flexibility allows changes in the variables and the rule bases in accordance with the supply strategic objectives. The evaluations results and improvement guidelines in two pratical applicatins were consistent with the supply manager perceptions from both companies. The fuzzy inference systems have shown to be a suitable alternative in the treatment of the variables that make up the dimensions of the purchased itens and supplier relationships matrices.

Tecnologia de montagem de superfície (SMT) é um método para construção de circuitos eletrônicos, nos quais os componentes são montados diretamente sobre a superfície da placa de circuito impresso. Tais dispositivos eletrônicos são chamados de dispositivos de montagens de superfície ou SMDs. Paralelamente, as vantagens oferecidas pelo componente eletrônico LED SMD têm causado uma grande aplicação desse dispositivo em substituição ao LED convencional. O presente trabalho apresenta um sistema inteligente baseado em sistemas de inferência fuzzy para estimar valores de intensidade luminosa de equipamentos automotivos a partir de dados de projeto. Embora o trabalho esteja direcionado para a aplicação de LEDs SMD em lanternas traseiras, o trabalho aqui desenvolvido pode ser generalizado e usado em outras aplicações industriais, tais como semáforos de trânsito, painéis eletrônicos de mensagens ou qualquer outra aplicação onde use LEDs SMD em conjunto. Resultados de protótipos são apresentados para validar a técnica proposta. Por meio desses resultados, pode-se observar que a aplicação de sistemas inteligentes é uma abordagem atrativa para este tipo de problema. / Surface mount technology (SMT) is a method for making electronic circuits in which the components are mounted directly onto the surface of printed circuit boards. Such electronic devices are called surface-mount devices or SMDs. The advantages offered by the electronic component SMD LED (Light Emitting Diode) have caused a wide application of this device in replacement of conventional LEDs. This work shows an intelligent system using fuzzy interference systems to estimate values of luminous intensity in automotive equipments from design data. Although this work is aimed to the application of SMD LEDs in rear lights, methods hereby developed and described can also be used in other applications, such as traffic lights, electronic panels of messages or any other application where SMD LEDs are used in groups. Results of prototypes are presented to validate the proposed technique. From these results, it can be observed that the application of intelligent systems is an attractive approach to this type of problem.

A gestão de fornecedores é uma atividade crítica para a gestão do desempenho de empresas inseridas em redes produtivas. O modelo de segmentação ou portfólio de compras é definido como um processo de separação de fornecedores em grupos em função de diferentes necessidades e características, requerendo diferentes tipos de relacionamentos. Esta técnica tem recebido uma atenção cada vez maior no meio acadêmico e empresarial devido a sua estrutura simples e eficaz na organização de diferentes estratégias de suprimentos. Diferentes propostas de modelos têm sido apresentadas, mas todas com grande presença de variáveis qualitativas. Embora a teoria da lógica fuzzy tenha se demosnstrada adequada no tratamento deste tipo de variável, que tem forte presença de incerteza e imprecisão na coleta e tratamento dos dados, não há na literatura uma investigação de como um sistema de inferência fuzzy poderia ser utilizado em um modelo de portfólio de compras. Desta forma, este trabalho tem por objetivo a proposição de um sistema de inferência fuzzy para auxiliar no processo de tomada de decisão na avaliação e desenvolvimento de fornecedores baseado em modelos de portfolio. Busca-se contribuir com o conhecimento das pesquisas cujo tema envolve a segmentação, avaliação e desenvolvimento de fornecedores. Os procedimentos de pesquisa utilizados no trabalho podem ser agrupados em três partes: pesquisa bibliográfica, desenvolvimento do modelo quantitativo axiomático descritivo e ilustração por meio de duas aplicações práticas. A construção do modelo proposto evidenciou a grande flexibilidade do sistema de inferência, que possibilita modificações nas variáveis e nas bases de regras de acordo com os objetivos estratégicos de suprimentos. As duas aplicações práticas mostraram que os resultados das avaliações e as diretrizes para melhoria foram coerentes com as percepções dos especialistas em gestão de fornecedores das duas empresas. Os sistemas de inferência fuzzy demostraram ser uma alternativa adequada no tratamento das variáveis, em grande parte qualitativas, que compõem as dimensões das matrizes de item comprado e de relacionamento com os fornecedores. / Purchasing and buyer-supplier relationship management have become very critical activities to the performance management of organizations and supply chains. The segmentation or purchase portfolio model is defined as a process of suppliers separation in groups as a function of different needs and characteristics, requiring different kinds of relationships to create value in their exchanges. This approach has received increasing attention in the academic and business due to its simple structure and effective in organizing different suppliers approaches. Different proposals have been presented and all have great use of qualitative variables. Although the theory of fuzzy logic has been developed to the treatment of this type of variable, which has a strong presence of uncertainty and imprecision in the data collection and processing, it couldn´t be found any research exploring how a fuzzy inference system could be used in purchase portfolio models. Thus, this thesis aims to propose a fuzzy inference system to aid the decision making process in the supplier assessment and development based on portfolio models. This research intends to contribute to the segmentation, evaluation and supplier development knowledge. The research procedures used in this study can be grouped into three parts: literature review, development of axiomatic descriptive quantitative model and illustration through two practical applications. The construction of the proposed model showed the great inference system flexibility allows changes in the variables and the rule bases in accordance with the supply strategic objectives. The evaluations results and improvement guidelines in two pratical applicatins were consistent with the supply manager perceptions from both companies. The fuzzy inference systems have shown to be a suitable alternative in the treatment of the variables that make up the dimensions of the purchased itens and supplier relationships matrices.

Os atuais paradigmas dos sistemas elétricos de distribuição buscam melhorias contínuas sob inúmeros aspectos, com destaque para a segurança e a qualidade do fornecimento, as quais constituem metas a serem sempre alcançadas pelas concessionárias do setor. Refletindo-se sobre as ocorrências que degradam simultaneamente ambos os aspectos, constata-se que as faltas fase-terra de alta impedância possuem um destaque diferenciado, pois, em diversas situações, as magnitudes envolvidas com as mesmas são incapazes de sensibilizar os dispositivos relacionados com a proteção do sistema. Assim sendo, os objetivos principais desta tese consistiram em desenvolver ferramentas matemáticas e computacionais dedicadas à identificação, classificação e localização de faltas fase-terra de alta impedância, assim como a estimação de suas prováveis resistências. Mais especificamente, desenvolveu-se a técnica de decomposição em componentes ortogonais para formas de onda de tensão e de corrente, propondo ainda uma metodologia para ajuste estrutural e paramétrico de sistemas fuzzy com a finalidade de integrar as variáveis advindas de tal decomposição. Resultados de simulações baseadas na modelagem de um alimentador real de distribuição são apresentados para demonstrar a eficiência das técnicas desenvolvidas. / The current paradigms of power distribution systems highlight their continuous improvement on several aspects, which safety and supply quality constitute goals to be always reached by the distribution companies. Taking into account the occurrences that degrade both aspects simultaneously, it is verified that the phase-ground faults with high impedance have a differentiated prominence, therefore, in several situations, their magnitudes are unable to sensitize the devices involved with the protection of the system. Thus, the main objectives of this thesis have consisted of developing mathematical and computational tools dedicated to the identification, classification and location of phase-ground faults with high impedance, as well as to estimate their probable resistances. More specifically, it has been developed the decomposition technique in orthogonal components for voltage and current waveforms, as well as proposed a methodology for structural and parametric adjustment of systems fuzzy in order to integrate all variables from such decomposition. Simulation results based on modeling of real distribution feeder are presented to demonstrate the efficiency of the developed techniques.

Tecnologia de montagem de superfície (SMT) é um método para construção de circuitos eletrônicos, nos quais os componentes são montados diretamente sobre a superfície da placa de circuito impresso. Tais dispositivos eletrônicos são chamados de dispositivos de montagens de superfície ou SMDs. Paralelamente, as vantagens oferecidas pelo componente eletrônico LED SMD têm causado uma grande aplicação desse dispositivo em substituição ao LED convencional. O presente trabalho apresenta um sistema inteligente baseado em sistemas de inferência fuzzy para estimar valores de intensidade luminosa de equipamentos automotivos a partir de dados de projeto. Embora o trabalho esteja direcionado para a aplicação de LEDs SMD em lanternas traseiras, o trabalho aqui desenvolvido pode ser generalizado e usado em outras aplicações industriais, tais como semáforos de trânsito, painéis eletrônicos de mensagens ou qualquer outra aplicação onde use LEDs SMD em conjunto. Resultados de protótipos são apresentados para validar a técnica proposta. Por meio desses resultados, pode-se observar que a aplicação de sistemas inteligentes é uma abordagem atrativa para este tipo de problema. / Surface mount technology (SMT) is a method for making electronic circuits in which the components are mounted directly onto the surface of printed circuit boards. Such electronic devices are called surface-mount devices or SMDs. The advantages offered by the electronic component SMD LED (Light Emitting Diode) have caused a wide application of this device in replacement of conventional LEDs. This work shows an intelligent system using fuzzy interference systems to estimate values of luminous intensity in automotive equipments from design data. Although this work is aimed to the application of SMD LEDs in rear lights, methods hereby developed and described can also be used in other applications, such as traffic lights, electronic panels of messages or any other application where SMD LEDs are used in groups. Results of prototypes are presented to validate the proposed technique. From these results, it can be observed that the application of intelligent systems is an attractive approach to this type of problem.

Este trabalho aborda o problema de modelagem de séries de vazões afluentes aos aproveitamentos hidrelétricos. A previsão de vazão natural fluvial é realizada semanalmente para 158 usinas hidrelétricas do Sistema Interligado Nacional (SIN), pois trata-se de insumo fundamental para o planejamento e operação do sistema elétrico brasileiro. Diversos modelos são utilizados na determinação destas previsões, entre os quais podem ser citados os modelos físicos, os estatísticos e aqueles que aplicam sistemas inteligentes. Apesar de contínuos aprimoramentos terem sido incorporados ao processo de previsão de vazão, existem alguns aproveitamentos hidrelétricos para os quais os resultados de estimação têm apresentado grandes desvios. Neste contexto, com a motivação de se obter uma resposta acurada, investigam-se os sistemas fuzzy como modelos concorrentes aplicados à previsão de vazões semanais. O objetivo do trabalho é reduzir os erros de estimação para uma usina piloto, incorporando à previsão de vazão os dados de precipitação. Para a construção da série histórica de precipitação média da bacia hidrográfica, fez-se uma exaustiva pesquisa por estações pluviométricas, seguida por tratamento de dados de medição e método de interpolação. Ao final do trabalho, é apresentada uma análise comparativa entre os resultados obtidos com o Modelo Autorregressivo Periódico (PAR) e o sistema de inferência fuzzy. Com base no desempenho observado, superior ao modelo autorregressivo, comprova-se a adequação do modelo proposto para a modelagem do processo hidrológico. / This work addresses the modelling problem of hydropower plants reservoir streamflow series. The natural streamflow forecasting for 157 hydroelectric power plants of the National Interconnected System - NIS is updated on a weekly basis, which is an essential input for the planning and operation of the Brazilian Electric Power System. Several models are used to determine this prediction, such as physicals, statisticals and the ones that use intelligent systems. Despite the improvements to natural streamflow forecasting, substantial deviation has been found for the expected results of some hydropower plants. Highlighted the importance of this variable, fuzzy systems applied to weekly streamflows forecasts will be investigated as alternative models, in order to obtain better results. The purpose of this work is to reduce the estimation errors for a pilot hydropower plant, incorporating precipitation data into the forecast. Therefore, an exhaustive research to acquire data from hydrometeorological stations was conducted. After being treated, a variable selection method was applied to the data, defining the most relevant input variables for the prediction model. At the end, a comparative analysis shows that the fuzzy model presents a better performance than the periodic autoregressive model used by ONS to plan the operation of the electric power system.