Em uma detalhada revisão nós obtemos a lei do semi-círculo para a densidade de estados no ensemble gaussiano de Wigner. Também falamos sobre a analogia eletrostática de Dyson, enxergando os autovalores como cargas que se repelem no círculo unitário, mostrando que nesse caso a densidade de estados é uniforme. Em um contexto mais geral nós obtemos a lei do semicírculo, provando o teorema de Glivenko-Cantelli para variáveis fortemente correlacionadas usando um método combinatorial de contagem de trajetos, o que nos dá subsídios para falar em estabilidade da lei do semi-círculo. Também, nesta dissertação nós estudamos as funções de correlação nos ensembles gaussiano e circular, mostrando que sob um adequado reescalamento elas são idênticas. Outros ensembles nesta dissertação foram investigados usando o Método de Gram para o caso em que os autovalores são limitados em um intervalo. Computamos a densidade de estados para cada um desses ensembles. Mais precisamente no ensemble de Chebychev, os resultados foram obtidos analiticamente e nesse ensemble além da densidade de estados, também traçamos grá…cos da função de correlação truncada. / In a detailed review we obtain a semi-circle law for the density of states in theWigner’s Gaussian Ensemble. Also we talk about Dyson’s Analogy, seeing the eigenvalues like charges that repulse themselves in the unitary circle, showing that this case the density of states is uniform. In a more general context we obtain the semi-circle law, proving the Glivenko-Cantelli Theorem to strongly correlated variables, using a combinatorial method of Paths' Counting. Thus we are showing the stability of the semi-circle Law. Also, in this dissertation we study the correlation functions in the Gaussian and Circular ensembles showing that using the Gram's Method in the case that eigenvalues are limited in a interval. In these ensembles we computed the density of states. More precisely, in a Chebychev ensemble the results were obtained analytically. In this ensemble, we also obtain graphics of the truncated correlation function.

Em uma detalhada revisão nós obtemos a lei do semi-círculo para a densidade de estados no ensemble gaussiano de Wigner. Também falamos sobre a analogia eletrostática de Dyson, enxergando os autovalores como cargas que se repelem no círculo unitário, mostrando que nesse caso a densidade de estados é uniforme. Em um contexto mais geral nós obtemos a lei do semicírculo, provando o teorema de Glivenko-Cantelli para variáveis fortemente correlacionadas usando um método combinatorial de contagem de trajetos, o que nos dá subsídios para falar em estabilidade da lei do semi-círculo. Também, nesta dissertação nós estudamos as funções de correlação nos ensembles gaussiano e circular, mostrando que sob um adequado reescalamento elas são idênticas. Outros ensembles nesta dissertação foram investigados usando o Método de Gram para o caso em que os autovalores são limitados em um intervalo. Computamos a densidade de estados para cada um desses ensembles. Mais precisamente no ensemble de Chebychev, os resultados foram obtidos analiticamente e nesse ensemble além da densidade de estados, também traçamos grá…cos da função de correlação truncada. / In a detailed review we obtain a semi-circle law for the density of states in theWigner’s Gaussian Ensemble. Also we talk about Dyson’s Analogy, seeing the eigenvalues like charges that repulse themselves in the unitary circle, showing that this case the density of states is uniform. In a more general context we obtain the semi-circle law, proving the Glivenko-Cantelli Theorem to strongly correlated variables, using a combinatorial method of Paths' Counting. Thus we are showing the stability of the semi-circle Law. Also, in this dissertation we study the correlation functions in the Gaussian and Circular ensembles showing that using the Gram's Method in the case that eigenvalues are limited in a interval. In these ensembles we computed the density of states. More precisely, in a Chebychev ensemble the results were obtained analytically. In this ensemble, we also obtain graphics of the truncated correlation function.

Orientador: Michel Daoud Yacoub / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-06T06:51:34Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Costa_DanielBenevidesda_M.pdf: 1293492 bytes, checksum: 3aa8e540fd57db56b2ee4469c60307be (MD5) Previous issue date: 2006 / Resumo: Esta dissertação provê uma análise das estatísticas de ordem superior para canais de desvanecimento WeibuII e Nakagami-m. Considerando canais de desvanecimento WeibulI, devido à ausência de um modelo físico para tais canais, estatísticas conjuntas de duas variáveis WeibuII correlacionadas foram obtidas em forma fechada e em função de parâmetros físicos bem conhecidos. Outra estatística encontrada foi a taxa de cruzamento de nível e a duração média de desvanecimento usando diversidade com dois ramos para canais WeibuII correlacionados, desbalanceados e não-idênticos. Além disso, uma caracterização do comportamento do processo de fase e de sua derivada temporal para sinais WeibuII foi realizada. Analisando canais de desvanecimento Nakagami-m, uma expressão simples e em forma fechada para a taxa de cruzamento de fase generalizada foi obtida. Resultados de simulação completamente validaram a formulação proposta. Além disso, novas estatísticas em forma fechada para a envoltória, para as componentes em fase e em quadratura, para a fase e para suas respectivas derivadas temporais foram obtidas / Abstract: This dissertation provides an analysis of the higher order statistics for WeibuII and Nakagami-m fading channels. Conceming WeibuII fading channels, due to the absence of a fading model related of such channels, joint statistics for two correlated WeibuII variates were obtained in cIosed-form and in terms of welI-known physical parameters. Other statistics found were the levei crossing rate and the average fade duration for unbalanced, non-identical, correlated WeibuII channels operating over two branches of diversity. Furthermore, a characterization of the behaviour of the phase process and its time derivative for WeibuII signals was accomplish. Conceming Nakagami-m fading channeIs, a simple and cIosed-form expression for the generalized phase crossing rate was obtained. Results of simulation thoroughly validated the formulation proposed. Moreover, new cIosed-form statistics for the envelope, for the in-phase and quadrature components, for the phase and its respective time derivative were derived. / Mestrado / Telecomunicações e Telemática / Mestre em Engenharia Elétrica

Made available in DSpace on 2016-08-17T14:52:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao-AntonioAdolphoMartinsRaposo.pdf: 6219934 bytes, checksum: 92f0e1fb7c3d703fcf27aae305b549f2 (MD5) Previous issue date: 2016-02-26 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / To plan and operate properly a Smart Grid (SG), many new technical considerations in the context of distribution systems, must be considered, for example: stability (due to installation of Distributed Generation (DG), the load and generation dispatch, management of energy storage devices and the assessment of the impact of electric vehicle connection on the distribution system. The main prerequisite for many of these new functions in the distribution system control center is to determine the electrical network state (magnitude and angle of nodal voltages) in real time from measurement devices installed in it. In the transmission system control centers, this task is performed by the state estimation tool. Thus, the Distribution System State Estimation (DSSE) is one of the cornerstones for the implementation of a SG. The presence of a small number of measurements can make the grid unobservable in the context of the DSSE. That is, the state variables (magnitude and angle of the node voltages of all bus) can not be determined from a set of measurements by a state estimator. Due to this, it is usually added a large number of pseudo measurements to the existing measurement plan to ensure observability and to enable the DSSE. A drawback with this strategy is that the accuracy of the estimated state is compromised due to the fact that the errors associated with the pseudo measurements are considerably higher than those relating to real measurements. Consequently, it is necessary to allocate meters (voltage magnitude, active and reactive power flows, current magnitudes, etc.) to guarantee the accuracy of the DSEE. The meter placement problem for the state estimation in the transmission networks is usually carried out with the objective of assuring the observability. On the other hand, the meter placement for the EERD aims to minimize probabilistic index associated with the errors between the true and estimated state vectors. An important component of the method used to solve the meters placement problem is a probabilistic technique used to estimate the objective function. Due to the nonlinear nature of DSSE problem, the best option has been to use the Monte Carlo Simulation (MCS). A disadvantage of the MCS to estimate the objective function of the allocation problem is its high computational cost due to the need to solve a nonlinear state estimation problem for each sample element. The main objective of this dissertation is to propose a probabilistic techniques to improve the computational performance of existing methodologies for meter placement without reducing the accuracy of the estimated ix state. This compromise has been established using two strategies. In the first one, a linear model is used to estimate the state and the MCS is applied to determine the risks of the objective function. In the second one, a closed analytical formula is used to determine the risks based on the linearized model. Furthermore, the improved versions of the meter placement algorithms proposed in this dissertation consider the effect of the correlation among the measurements. The proposed meter placement algorithms were tested in the British distribution system of 95 bus. The tests results demonstrate that the introduction of the proposed strategies in a meter placement algorithm significantly reduced its computational cost. Moreover, it can be observed that there were improvements in accuracy in some cases, because the risk estimates provided by MCS are not accurate with small samples. / Para planejar e operar adequadamente uma Rede Elétrica Inteligente (REI), muitas novas considerações técnicas, no âmbito de sistemas de distribuição, devem ser apreciadas, por exemplo: a estabilidade devido a instalação de Geração Distribuída (GD), o despacho de carga e geração, o gerenciamento de dispositivos de armazenamento de energia e a avaliação do impacto da conexão de veículos elétricos na rede de distribuição. O principal pré-requisito para muitas destas novas funções do centro de controle do sistema de distribuição é a determinação do estado da rede elétrica (módulo e a fase das tensões nodais) em tempo real a partir de dispositivos de medição nela instalados. Em centros de controle de sistemas de transmissão esta tarefa é realizada por ferramentas de estimação de estado. Desta forma, a Estimação de Estado em Redes de Distribuição (EERD) é um dos alicerces para a implantação de uma REI. A presença de um número reduzido de medições pode tornar a rede elétrica não observável no âmbito da EERD. Isto é, as variáveis de estado (módulo e fase das tensões nodais em todas as barras) não podem ser determinadas a partir de um conjunto de medições por um estimador de estado. Devido a isto, geralmente adiciona-se um grande número de pseudo-medições ao plano de medição existente para assegurar a observabilidade e viabilizar a EERD. Um problema com esta estratégia é que a precisão do estado estimado é comprometida devido ao fato de que os erros associados com as pseudo-medições são consideravelmente maiores do que aqueles referentes às medições reais. Consequentemente é necessário alocar medidores (magnitude das tensões, fluxos de potência ativa e reativa, magnitude das correntes, etc.) para garantir a precisão do EERD. O problema de alocação de medidores para a estimação de estado em redes de transmissão é, geralmente, realizado com o objetivo de assegurar a observabilidade. Por outro lado, a alocação de medidores para EERD é realizada visando minimizar índices probabilísticos associados com os erros entre os vetores de estado estimado e verdadeiro. Um componente importante do método usado para resolver o problema de alocação de medidores é a técnica probabilística usada para estimar a função objetivo. Devido à natureza não-linear do problema de EERD, a melhor opção tem sido utilizar a Simulação Monte Carlo (SMC). Uma desvantagem da SMC para estimar a função objetivo do problema de alocação é o seu alto custo computacional devido a necessidade de resolver um problema de estimação de estado não-linear para cada vii elemento da amostra. O principal objetivo desta dissertação é propor técnicas probabilísticas para melhorar o desempenho computacional de metodologias existentes para alocação de medidores sem sacrificar a precisão do estado estimado. Este compromisso foi estabelecido usando-se duas estratégias. Na primeira, um modelo linearizado é usado para estimar o estado e a SMC para determinar os riscos da função objetivo. Na segunda, uma fórmula analítica fechada é usada para determinar os riscos com base no modelo linearizado. Além disso, as versões melhoradas dos algoritmos de alocação propostos nesta dissertação consideram o efeito da correlação entre as medições. As metodologias de alocação propostas foram testadas no sistema de distribuição britânico de 95 barras. Os resultados dos testes demonstraram que a introdução das estratégias propostas em um algoritmo de alocação de medidores reduziu significativamente o seu custo computacional. Além disso, pode-se observar que ocorreram melhorias na precisão em alguns casos, pois as estimativas dos riscos fornecidas pela SMC não são precisas com pequenas amostras.

A literatura dispõe de métodos de diagnóstico para avaliar o ajuste de modelos lineares generalizados (MLGs) para medidas repetidas baseado em equações de estimação generalizada (EEG). No entanto, tais métodos não contemplam a distribuição binomial nem bancos de dados com observações faltantes. O presente trabalho generalizou os métodos já desenvolvidos para essas duas situações. Na construção de gráficos de probabilidade meio-normal com envelope simulado para a distribuição binomial, foi proposto um método para geração de variáveis aleatórias com distribuição marginal binomial correlacionadas, baseado na convolução de variáveis com distribuição de Poisson independentes. Os métodos de diagnóstico desenvolvidos foram aplicados em dados reais e simulados. / Literature provides diagnostic methods to assess the fit of generalized linear models (GLM) for repeated measures based on generalized estimating equations (GEE). Still, such methods do not include the binomial distribution or databases with missing observations. This work generalizes the methods already developed for these two situations. A method for generating random variables with correlated marginal binomial distributions based on convolution of independent Poisson random variables has been proposed for the construction of half-normal probability plots. The diagnostic methods developed were applied to real and simulated data.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Database with missing values it is an occurrence often found in the real world, beiging of this problem caused by several reasons (equipment failure that transmits and stores the data, handler failure, failure who provides information, etc.). This may make the data inconsistent and unable to be analyzed, leading to very skewed conclusions. This dissertation aims to explore the use of Multilayer Perceptron Artificial Neural Network (ANN MLP), with new activation functions, considering two approaches (single imputation and multiple imputation). First, we propose the use of Maximum Likelihood Estimation Method (MLE) in each network neuron activation function, against the approach currently used, which is without the use of such a method or when is used only in the cost function (network output). It is then analyzed the results of these approaches compared with the Expectation Maximization algorithm (EM) is that the state of the art to treat missing data. The results indicate that when using the Artificial Neural Network MLP with Maximum Likelihood Estimation Method, both in all neurons and only in the output function, lead the an imputation with lower error. These experimental results, evaluated by metrics such as MAE (Mean Absolute Error) and RMSE (Root Mean Square Error), showed that the better results in most experiments occured when using the MLP RNA addressed in this dissertation to single imputation and multiple. / Base de dados com valores faltantes é uma ocorrência frequentemente encontrada no mundo real, sendo as causas deste problema são originadas por motivos diversos (falha no equipamento que transmite e armazena os dados, falha do manipulador, falha de quem fornece a informação, etc.). Tal situação pode tornar os dados inconsistentes e inaptos de serem analisados, conduzindo às conclusões muito enviesadas. Esta dissertação tem como objetivo explorar o emprego de Redes Neurais Artificiais Multilayer Perceptron (RNA MLP), com novas funções de ativação, considerando duas abordagens (imputação única e imputação múltipla). Primeiramente, é proposto o uso do Método de Estimativa de Máxima Verossimilhança (EMV) na função de ativação de cada neurônio da rede, em contrapartida à abordagem utilizada atualmente, que é sem o uso de tal método, ou quando o utiliza é apenas na função de custo (na saída da rede). Em seguida, são analisados os resultados destas abordagens em comparação com o algoritmo Expectation Maximization (EM) que é o estado da arte para tratar dados faltantes. Os resultados obtidos indicam que ao utilizar a Rede Neural Artificial MLP com o Método de Estimativa de Máxima Verossimilhança, tanto em todos os neurônios como apenas na função de saída, conduzem a uma imputação com menor erro. Os resultados experimentais foram avaliados via algumas métricas, sendo as principais o MAE (Mean Absolute Error) e RMSE (Root Mean Square Error), as quais apresentaram melhores resultados na maioria dos experimentos quando se utiliza a RNA MLP abordada neste trabalho para fazer imputação única e múltipla.