[pt] A produção de indicadores sociais e sua disponibilização na Web é uma importante iniciativa de democratização e transparência que os governos em todo mundo vêm realizando nas últimas duas décadas. No Brasil diversas instituições governamentais ou ligadas ao governo publicam indicadores relevantes para acompanhamento do desempenho do governo nas áreas de saúde, educação, meio ambiente entre outras. O acesso, a consulta e a correlação destes dados demanda grande esforço, principalmente, em um cenário que envolve diferentes organizações. Assim, o desenvolvimento de ferramentas com foco na integração e disponibilização das informações de tais bases, torna-se um esforço relevante. Outro aspecto que se destaca no caso particular do Brasil é a dificuldade em se identificar dados estatísticos dentre outros tipos de dados armazenados no mesmo banco de dados. Esta dissertação propõe um arcabouço de software que cobre a identificação das bases de dados estatísticas no banco de dados de origem e o enriquecimento de seus metadados utilizando ontologias padronizadas pelo W3C, como base para o processo de triplificação. / [en] The production of social indicators and their availability on the Web is an important initiative for the democratization and transparency that governments have been doing in the last two decades. In Brazil, several government or government-linked institutions publish relevant indicators to help assess the government performance in the areas of health, education, environment and others. The access, query and correlation of these data demand substantial effort, especially in a scenario involving different organizations. Thus, the development of tools, with a focus on the integration and availability of information stored in such bases, becomes a significant effort. Another aspect that requires attention, in the case of Brazil, is the difficulty in identifying statistical databases among others type of data that share the same database. This dissertation proposes a software framework which covers the identification of statistical data in the database of origin and the enrichment of their metadata using W3C standardized ontologies, as a basis for the triplification process.

[pt] Dados estatísticos são uma das mais importantes fontes de informações, relevantes para um grande número de partes interessadas nos domínios governamentais, científicos e de negócios. Um conjunto de dados estatísticos compreende uma coleção de observações feitas em alguns pontos através de um espaço lógico e muitas vezes é organizado como cubos de dados. A definição adequada de cubos de dados, especialmente das suas dimensões, ajuda a processar as observações e, mais importante, ajuda a combinar observações de diferentes cubos de dados. Neste contexto, os princípios de Linked Data podem ser proveitosamente aplicados na definição de cubos de dados, no sentido de que os princípios oferecem uma estratégia para fornecer a semântica ausentes nas dimensões, incluindo os seus valores. Nesta tese, descrevemos o processo e a implementação de uma arquitetura de mediação, chamada OLAP2DataCube On Demand Framework, que ajuda a descrever e consumir dados estatísticos, expostos como triplas RDF, mas armazenados em bancos de dados relacionais. O Framework possui um catálogo de descrições de Linked Data Cubes, criado de acordo com os princípios de Linked Data. O catálogo tem uma descrição padronizada para cada cubo de dados armazenado em bancos de dados (relacionais) estatísticos conhecidos pelo Framework. O Framework oferece uma interface para navegar pelas descrições dos Linked Data Cubes e para exportar os cubos de dados como triplas RDF geradas por demanda a partir das fontes de dados subjacentes. Também discutimos a implementação de operações sofisticadas de busca de metadados, operações OLAP em cubo de dados, tais como slice e dice, e operações de mashup sofisticadas de cubo de dados que criam novos cubos através da combinação de outros cubos. / [en] Statistical data is one of the most important sources of information, relevant to a large number of stakeholders in the governmental, scientific and business domains alike. A statistical data set comprises a collection of observations made at some points across a logical space and is often organized as what is called a data cube. The proper definition of the data cubes, especially of their dimensions, helps processing the observations and, more importantly, helps combining observations from different data cubes. In this context, the Linked Data principles can be profitably applied to the definition of data cubes, in the sense that the principles offer a strategy to provide the missing semantics of the dimensions, including their values. In this thesis we describe the process and the implementation of a mediation architecture, called OLAP2DataCube On Demand, which helps describe and consume statistical data, exposed as RDF triples, but stored in relational databases. The tool features a catalogue of Linked Data Cube descriptions, created according to the Linked Data principles. The catalogue has a standardized description for each data cube actually stored in each statistical (relational) database known to the tool. The tool offers an interface to browse the linked data cube descriptions and to export the data cubes as RDF triples, generated on demand from the underlying data sources. We also discuss the implementation of sophisticated metadata search operations, OLAP data cube operations, such as slice and dice, and data cube mashup operations that create new cubes by combining other cubes.

[pt] A geração distribuída (GD) vem crescendo nos últimos anos no Brasil, particularmente a geração fotovoltaica, permitindo a pequenos e grandes consumidores ter um papel ativo no sistema elétrico, podendo investir em um sistema próprio de geração. Para os consumidores cativos, além da redução do custo de energia, o consumidor também pode ter uma redução no custo de demanda, que é calculado a partir de um contrato com a distribuidora que o atende. Assim, considerando a possibilidade de instalação de painéis fotovoltaicos, o desafio dos consumidores é estimar com maior acurácia possível sua energia, a energia gerada pelos painéis e as demandas máximas futuras de forma a determinar a quantidade ótima de painéis, bem como o contrato de demanda com a distribuidora. Nesta dissertação, propõe-se resolver este problema a partir da simulação de cenários futuros de consumo de energia, demanda máxima e correlacionando-os com cenários futuros de geração de energia. Em seguida, a partir de um modelo de otimização linear inteiro misto, calcula-se a quantidade ótima de painéis fotovoltaicos e a demanda a ser contratada. Na primeira parte da dissertação, a modelagem Box e Jenkins é utilizada para estimar os parâmetros do modelo estatístico de energia consumida e demanda combinados com a geração de energia dos painéis. Na segunda parte, é utilizado um modelo de otimização estocástica que utiliza uma combinação convexa de Valor Esperado (VE) e Conditional Value-at-Risk (CVaR) como métricas de risco para avaliar o número ótimo de painéis e a melhor contratação de demanda. Para ilustrar a abordagem proposta, é apresentado um caso de estudo real para um grande consumidor considerado na modalidade Verde A4 no Ambiente de Contratação Regulado. Os resultados obtidos mostraram que a utilização de painéis fotovoltaicos em um grande consumidor reduzem o custo anual de energia em até 20 por cento, comparado com o valor real faturado. / [en] Distributed Generation (GD) is growing up in the last years in Brazil, particularly photovoltaic generation, allowing small and large consumers play an important role in the electric system, investing in a own generation system. For the regulated consumers, besides the reduction of energy cost, they also may have a reduction in demand cost, which is computed from peak demand contract with the supply utility company. Therefore, taking into account the possibility of photovoltaic panels installation, the challenge of consumers is estimate with highest accuracy as possible its energy, the energy generation by the panels, and the future peak demand in order to estimate the optimum quantity of panels, as well as the peak demand contract with the utility. A way to solve this problem is to simulate future scenarios of energy consumption, peak demand, and correlate them with future scenarios of energy generation. After that, from a mixed integer linear stochastic optimization model, the optimum quantity of panels and peak demand to be contracted are computed. In the first part, the Box and Jenkins modelling is used to estimate the parameters of the energy consumption and peak demand by statistical model, combined with the energy generation of the panels. In the second part, a stochastic optimization model is applied using a convex combination of the Expected Value (VE) and Conditional Value-at-Risk (CVaR), which were used as risk metrics to rate the optimum number of panels and the best peak demand contract. To illustrate the proposed approach, a real case study of a large consumer presented considering the Green Tariff group A4 in the Regulated Environment. The results show that to use photovoltaic panels can reduce the annual cost by up to 20 per cent, compared with the billed real value.

[pt] No Brasil, grandes consumidores podem estabelecer seus contratos de energia elétrica em dois ambientes: Ambiente de Contratação Regulado e Ambiente de Contratação Livre. Grandes consumidores são aqueles que possuem carga igual ou superior a 2 MW e podem ser atendidos sob contratos firmados em quaisquer um desses ambientes. Já os consumidores com demanda contratada inferior a 2 MW e superior a 500 kW podem ter seu contrato de energia estabelecido no Ambiente de Contratação Livre proveniente de geração de energia renovável ou no Ambiente de Contratação Regulada através das distribuidoras de energia. A principal vantagem do Ambiente de Contratação Livre é a possibilidade de negociar contratos com diferentes parâmetros, como, por exemplo, preço, quantidade de energia e prazo. Eventuais diferenças entre a energia contratada e a consumida, são liquidadas ao preço de energia de curto prazo, que pode ser bastante volátil.Neste caso o desafio é estabelecer uma estratégia de contratação que minimize os riscos associados a este ambiente. Esta dissertação propõe uma metodologia que envolve a simulação estatística de cenários correlacionados de energia, demanda máxima e preço de curto prazo (também chamado de PLD – Preço de Liquidação das Diferenças) para serem inseridos em um modelo matemático de otimização estocástica, que define os parâmetros ótimos da contratação de energia e demanda. Na parte estatística, um modelo Box e Jenkins é usado para estimar os parâmetros das séries históricas de energia e demanda máxima com o objetivo de simular cenários correlacionados com o PLD. Na parte de otimização, emprega-se uma combinação convexa entre Valor Esperado (VE) e Conditional Value-at-Risk (CVaR) como medidas de risco para encontrar os valores ótimos dos parâmetros contratuais, como a demanda máxima contratada, o volume mensal de energia a ser contratado, além das flexibilidades inferior e superior da energia contratada. Para ilustrar a abordagem proposta, essa metodologia é aplicada a um estudo de caso real para um grande consumidor no Ambiente de Contratação Livre. Os resultados indicaram que a metodologia proposta pode ser uma ferramenta eficiente para consumidores no Ambiente de Contratação Livre e, dado à natureza do modelo, pode ser generalizado para diferentes contratos e mercados de energia. / [en] In Brazil, big consumers can choose their energy contract between two different energy environments: Regulated Contract Environment and Free Contract Environment. Big consumers are characterized by installed load capacity equal or greater than 2 MW and can firm an energy contract under any of these environments. For those consumers with installed load lower than 2 MW and higher than 500 kW, their energy contracts can be firmed in the Free Contract Environment using renewable energy generation or in the Regulated Contract Environment by local distribution companies. The main advantage of the Free Market Environment is the possibility of negotiating contracts with different parameters such as, for example, price, energy quantity and deadlines. Possible differences between contracted energy and consumed energy are settled by the spot price, which can be rather volatile. In this case, the challenge is to establish a contracting strategy that minimize the associated risks with this environment. This thesis proposes a methodology that involves statistical simulation of correlated energy, peak demand and Spot Price scenarios to be used in a stochastic optimization model that defines the optimal energy and demand contract parameters. In the statistical part, a Box and Jenkins model is used to estimate parameters for energy and peak demand in order to simulate scenarios correlated with Spot Price. In the optimization part, a convex combination of Expected Value (EV) and Conditional Value-at-Risk (CVaR) is used as risk measures to find the optimal contract parameters, such as the contracted peak demand, the seasonal energy contracted volumes, in addition to the upper and lower energy contracted bound. To illustrate this approach, this methodology is applied in a real case study for a big consumer with an active Free Market Environment contract. The results indicate that the proposed methodology can be a efficient tool for consumers in the Free Contract Environment and, due to the nature of the model, it can be generalized for different energy contracts and markets.