Neste trabalho foi realizada uma busca por relações, regras e transformações entre duas metodologias constituintes da Inteligência Computacional - a Computação Nebulosa e a Computação Evolutiva. Com a organização e sistematização da existência de tais transformações, obtém-se uma mudança na modelagem de soluções que as utilizam de forma conjunta, possibilitando que teorias e modelos bem estabelecidos em uma das metodologias possam ser aproveitados pela outra de uma forma mais robusta, correta por construção, intrínseca e transparente. Um modelo foi proposto para direcionar o trabalho de pesquisa. Através da análise desse modelo e de uma revisão bibliográfica realizada, transformações pontuais entre as metodologias foram elencadas, e posteriormente consolidadas por meio de experimentos práticos: uma Base de Conhecimento (BC) de um Controlador Lógico Nebuloso foi criada e modificada, conforme a necessidade, através de um Algoritmo Genético (AG). Com a abordagem desenvolvida, além da criação de BCs a partir de pouquíssimo conhecimento sobre o domínio do problema, tornou-se possível a inserção de novos \"comportamentos desejados\" em BCs já existentes, automaticamente, através de AGs. Os resultados desses experimentos, realizados sobre uma plataforma computacional especificada e implementada para este fim, foram apresentados e analisados. / This work addressed a search of relations, rules and transformations between two Computational Intelligence constituent methodologies - Fuzzy Computing and Evolutionary Computing. The existence of these relations changes the actual way of solutions modeling that uses these methodologies, allowing the utilization of well established theories and models of one technique by the other in a more robust, intrinsic and transparent way. Besides the research and systematization of points that indicate the existence of relations between the two methodologies, a model to guide these exploration was proposed. By this model analysis and by the bibliographic revision made, punctual transformations were pointed out, and further consolidated through practical experiments: a Knowledge Base (KB) of a Fuzzy Logic Controller was created and modified automatically by a Genetic Algorithm. With the developed approach, besides the creation of KBs, it became possible to automatically insert new \"desired behaviors\" to existent KBs. The results of such experiments, realized through a computational platform specified and implemented to this task, were presented and analyzed.

Mineração de processos é uma área de pesquisa relativamente recente que se situa entre mineração de dados e aprendizado de máquina, de um lado, e modelagem e análise de processos de negócio, de outro lado. Mineração de processos visa descobrir, monitorar e aprimorar processos de negócio reais por meio da extração de conhecimento a partir de logs de eventos disponíveis em sistemas de informação orientados a processos. O principal objetivo deste trabalho foi avaliar o contexto de aplicação de técnicas provenientes das áreas de inteligência computacional e de aprendizado de máquina, incluindo redes neurais artificiais. Para fins de simplificação, denominadas no restante deste texto apenas como ``redes neurais\'\'. e máquinas de vetores de suporte, no contexto de mineração de processos. Considerando que essas técnicas são, atualmente, as mais aplicadas em tarefas de mineração de dados, seria esperado que elas também estivessem sendo majoritariamente aplicadas em mineração de processos, o que não tinha sido demonstrado na literatura recente e foi confirmado por este trabalho. Buscou-se compreender o amplo cenário envolvido na área de mineração de processos, incluindo as principais caraterísticas que têm sido encontradas ao longo dos últimos dez anos em termos de: tipos de mineração de processos, tarefas de mineração de dados usadas, e técnicas usadas para resolver tais tarefas. O principal enfoque do trabalho foi identificar se as técnicas de inteligência computacional e de aprendizado de máquina realmente não estavam sendo amplamente usadas em mineração de processos, ao mesmo tempo que se buscou identificar os principais motivos para esse fenômeno. Isso foi realizado por meio de um estudo geral da área, que seguiu rigor científico e sistemático, seguido pela validação das lições aprendidas por meio de um exemplo de aplicação. Este estudo considera vários enfoques para delimitar a área: por um lado, as abordagens, técnicas, tarefas de mineração e ferramentas comumente mais usadas; e, por outro lado, veículos de publicação, universidades e pesquisadores interessados no desenvolvimento da área. Os resultados apresentam que 81% das publicações atuais seguem as abordagens tradicionais em mineração de dados. O tipo de mineração de processos com mais estudo é Descoberta 71% dos estudos primários. Os resultados deste trabalho são valiosos para profissionais e pesquisadores envolvidos no tema, e representam um grande aporte para a área / Mining process is a relatively new research area that lies between data mining and machine learning, on one hand, and business process modeling and analysis, on the other hand. Mining process aims at discovering, monitoring and improving business processes by extracting real knowledge from event logs available in process-oriented information systems. The main objective of this master\'s project was to assess the application of computational intelligence and machine learning techniques, including, for example, neural networks and support vector machines, in process mining. Since these techniques are currently widely applied in data mining tasks, it would be expected that they were also widely applied to the process mining context, which has been not evidenced in recent literature and confirmed by this work. We sought to understand the broad scenario involved in the process mining area, including the main features that have been found over the last ten years in terms of: types of process mining, data mining tasks used, and techniques applied to solving such tasks. The main focus of the study was to identify whether the computational intelligence and machine learning techniques were indeed not being widely used in process mining whereas we sought to identify the main reasons for this phenomenon. This was accomplished through a general study area, which followed scientific and systematic rigor, followed by validation of the lessons learned through an application example. This study considers various approaches to delimit the area: on the one hand, approaches, techniques, mining tasks and more commonly used tools; and, on the other hand, the publication vehicles, universities and researchers interested in the development area. The results show that 81% of current publications follow traditional approaches to data mining. The type of mining processes more study is Discovery 71% of the primary studies. These results are valuable for practitioners and researchers involved in the issue, and represent a major contribution to the area

Nos últimos anos, um dos principais desafios globais está relacionado com a eficiência energética, sendo o desperdício de energia um dos fatores a ser destacado. Tal desperdício pode ser superado com o uso do Sistema de Automação Residencial (SAR). Vale frisar que os SARs são fortemente dependentes da sua infraestrutura interna, visto que esta é a base de uma casa inteligente. A Rede de Sensores e Atuadores sem Fio (RSASF) é uma solução promissora e de fácil implantação para ser utilizada como infraestrutura em um SAR. Entretanto, o uso das RSASFs como infraestrutura para monitorar e atuar (isto é, processo de tomada de decisão) no contexto de um SAR traz um novo problema. Tal problema remete não apenas a falta de um método para realizar a decisão dentro do próprio nó da RSASF, mas também a ausência em investigar um trade-off entre a precisão nas tomadas de decisões e o consumo de energia dos nós da rede. Além disso, a falta de uma infraestrutura distribuída, com baixo overhead e que reduza a latência do serviço são algumas das novas problemáticas para serem exploradas. Com isso, tem-se como desafio embarcar uma maior inteligência em dispositivos com recursos escassos, característica presente em uma RSASF. Para superar tais limitações, esta tese apresenta duas soluções de decisões inteligentes para uma infraestrutura residencial, nomeadas como ResiDI e ImPeRIum. O ResiDI é baseado em uma rede neural para atuar no processo de tomada de decisão dentro da RSASF, bem como em um mecanismo de correlação temporal para maximizar a eficiência energética da infraestrutura de comunicação. Já o ImPeRIum é baseado em um conjunto heterogêneo de dispositivos inteligentes para formar um ambiente computacional de fog, o qual gerencia as aplicações da residência por meio de uma rede neural. As soluções foram avaliadas extensivamente em diferentes cenários e comparadas com um trabalho da literatura. Os resultados reais e simulados, avaliados mediante uma análise estatística paramétrica e não-paramétrica, mostrou atingir o objetivo desta tese, sendo quatro deles notáveis: (i) aumento da precisão nas tomadas de decisões; (ii) redução no consumo de energia dos nós da rede; (iii) redução no tempo de resposta da atuação com baixa sobrecarrega; e (iv) eficiência na disseminação das informações. / In recent years, energy efficiency has become a major global challenge, and energy waste is a factor that needs to be highlighted. Such waste can be overcome with the use of Home Automation System (HAS). It should be stressed that the HASs are strongly dependent on its internal network, since this is the basis of a smart home. Wireless Sensor and Actuator Networks (WSANs) provide a modern and ubiquitous infrastructure for a smart home. However, the use of WSANs to monitor and act (i.e. decision-making process) as a control infrastructure within the context of HAS poses a new problem. Such problem refers not only to the lack of a method to execute the decision-making process within the WSAN, but also to the lack of investigating a trade-off between the decision-making accuracy and the extension of the WSAN nodes life-time. In addition, the lack of a distributed infrastructure, with low overhead in processing and that reduces service latency are some of the new problems to be addressed in the literature. With this, one has as a challenge to embark on greater intelligence in devices with scarce resources, a feature present in a WSAN. To overcome such limitations, this thesis presents two intelligent decision-making solutions for residential infrastructures, named ResiDI and ImPeRIum. ResiDI was developed based on a neural network to act in the decision-making process within the network, as well as a temporal correlation mechanism to maximize the energy consumption in the networks nodes. ImPeRIum was based on a heterogeneous set of smart objects to form a fog computational environment, which manages the applications of the residence through a neural network. The solutions were evaluated extensively in different scenarios and compared with an approach in the literature. The real and simulated results, evaluated through parametric and non-parametric tests, show that solutions make four key contributions: (i) increased decisionmaking; (ii) reduction in node energy consumption; (iii) reduction in action response time with low overload; and (iv) efficiency in the transmission of information.

Submitted by Carmen Torres (carmensct@globo.com) on 2018-02-05T18:07:49Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_AvaliacaoAlgoritmosEvolucionarios.pdf: 15152588 bytes, checksum: 17f1be44824b1303f352e08ae2bc2063 (MD5) / Rejected by Edisangela Bastos (edisangela@ufpa.br), reason: on 2018-02-07T16:17:24Z (GMT) / Submitted by Carmen Torres (carmensct@globo.com) on 2018-02-09T18:32:35Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_AvaliacaoAlgoritmosMultiobjetivo.pdf: 7336466 bytes, checksum: 844408a690f2522ac2b67b232626c56f (MD5) / Approved for entry into archive by Edisangela Bastos (edisangela@ufpa.br) on 2018-02-21T17:14:20Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_AvaliacaoAlgoritmosMultiobjetivo.pdf: 7336466 bytes, checksum: 844408a690f2522ac2b67b232626c56f (MD5) / Made available in DSpace on 2018-02-21T17:14:20Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_AvaliacaoAlgoritmosMultiobjetivo.pdf: 7336466 bytes, checksum: 844408a690f2522ac2b67b232626c56f (MD5) Previous issue date: 2017-08-10 / O crescimento dos grandes centros urbanos traz como consequência imediata o aumento das cargas nos sistemas de distribuição. Além disso, a crescente demanda implica em igual crescimento no consumo de reativos, que, como já se sabe, são sinônimos de perdas nos sistemas de potência, bem como de comprometimento de alguns de seus componentes. Dessa forma, é grande o desafio das concessionárias de distribuição de energia elétrica, uma vez que a dinâmica da carga imprime um maior esforço no que diz respeito ao planejamento da expansão e de melhorias no sistema. Como forma de mitigar os problemas gerados, a instalação de bancos de capacitores surge como solução prática, econômica e consolidada tecnicamente. Entretanto, há de se pensar no dimensionamento e posição de instalação dos bancos, de modo que alcancem o melhor desempenho possível. Paralelamente, o crescimento de cargas nos sistemas de distribuição introduz um novo paradigma, a presença de harmônicos provenientes de cargas não lineares. Uma das peculiaridades da presença simultânea de harmônicos e capacitores dentro de uma mesma rede elétrica é a possibilidade de ocorrência do fenômeno da ressonância, em que o valor das amplitudes de alguns componentes harmônicos ultrapassam os limites aceitáveis, produzindo diversos efeitos indesejados. Nesse contexto, este trabalho propõe a comparação entre duas técnicas evolucionárias de otimização multiobjetivo, o NSGA-II e o SPEA2, para a solução do Problema de Alocação e Dimensionamento de Bancos de Capacitores (PADBC) em redes de distribuição radiais, considerando os efeitos dos harmônicos na presença de cargas não lineares. / The rapid growth of urban areas bring, as a consequence, an increase in the amount of loads connected to the distribution grids. Furthermore, the increase in the demand implies in equal raise in reactive loads, which are known to cause losses in the network. Thus, the utilities have a great challenge ahead, as the dynamics of the load require a greater effort in terms of expansion and improvements of the grid. In an attempt to mitigate the problems caused, the allocation of capacitor banks can become a practical, economical and technically robust solution. Nevertheless, it is extremely important to analyze the sizing and positioning of the banks, in order to achieve the best possible outcome. In parallel, the increasing use of nonlinear loads cause harmonics to appear in the system. When in conjunction with capacitor banks, it is possible to develop the far more dangerous phenomenon of resonance, where the amplitude of some of the harmonics goes beyond acceptable limits, resulting in undesirable effects. In this context, this work proposes a comparison between two multiobjective optimization tehcniques, NSGA-II and SPEA2, to solve the problem of sizing and placement of capacitor banks in electric energy distribution grids, considering the effects of harmonics produced by nonlinear loads.

Submitted by Rosana Moreira (rosanapsm@outlook.com) on 2018-07-05T20:40:06Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Tese_Metodologia_Afericao_Acuracia.pdf: 13739392 bytes, checksum: 9f45c66d5014068ae4f66d7c05c0e320 (MD5) / Approved for entry into archive by Luciclea Silva (luci@ufpa.br) on 2018-07-18T15:31:37Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Tese_Metodologia_Afericao_Acuracia.pdf: 13739392 bytes, checksum: 9f45c66d5014068ae4f66d7c05c0e320 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-07-18T15:31:37Z (GMT). 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Mais especificamente, investigam-se quais seriam as fonte de dados, pressupostos, equações, variáveis, parâmetros e métodos de estimação que serviram de base para os resultados divulgados pelo governo federal. Uma análise empírica demonstra que as projeções do governo são sistematicamente viesadas no curto prazo e apresentam erros de elevada magnitude, que as tornam sem significado e acurácia no longo prazo. Além disso, as tentativas de reprodução dos resultados das LDOs de 2012 e 2018 demonstram a falta de transparência nos documentos oficiais, tanto nas equações descritas quanto nos bancos de dados supostamente utilizados. A partir de um modelo matemático desenvolvido, mostrou-se que as projeções de longo prazo de variáveis como o PIB, receita e despesa da Previdência, possuem um grande componente de volatilidade e incerteza que tornam a sua previsão desafiadora a curto prazo e praticamente impossível, com um nível de confiança aceitável, a longo prazo. Uma análise de sensibilidade para os parâmetros de produtividade e alíquota média, mostrou o impacto destes nos resultados da Previdência, mostrando um ganho de até 72% na receita para um crescimento na produtividade do trabalho de 3% ao ano, por exemplo. Por fim, é apresentado um software de domínio público, desenvolvido no âmbito desta pesquisa, que implementa o atual modelo de projeção de receitas e despesa do governo, além de acrescentar diversas opções de parâmetros no processo de projeção, como a possibilidade de simular alterações no mercado de trabalho. / Long-term social security statistical forecasts produced and disseminated by the Brazilian government aim to provide accurate results that would serve as background information for policy decisions. These forecasts are being used as support for the government’s proposed pension reform. However, the reliability of official results is uncertain since no systematic evaluation of these forecasts has ever been published by the Brazilian government or anyone else. This work aims to present a study of the accuracy and methodology of the instruments used by the Brazilian government to carry out long-term actuarial forecasts. More specifically, this work investigates what would be the source of data, assumptions, equations, variables, parameters and estimation methods used to compute results released by the federal government. An empirical analysis shows that the long-term Social Security forecasts are systematically biased in the short term and have significant errors that render them meaningless in the long run. In addition, attempts to reproduce the results of the 2012 and 2018 LDOs demonstrate the lack of transparency in official documents, both in the described equations and the databases used. From a mathematical model developed, it was shown that the long-term forecasts of variables, such as GDP, Social Security revenues and expenses, have a large component of volatility and uncertainty which make your forecast challenging in the short term and impossible, with an acceptable level of confidence, in the long run. A sensitivity analysis for the productivity and average contribution rate parameters showed the impact of these on Social Security results, showing a gain of up to 72% in revenue for an annual labor productivity growth of 3%, for example. Finally, a free and open source software, developed under this research, that implements the current official forecast model is presented, as well as several improvements in the design process, such as the ability to simulate changes in the labor market.

Submitted by Luciclea Silva (luci@ufpa.br) on 2018-10-31T16:22:50Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_Arquiteturapreprocessamentoanalise.pdf: 2201314 bytes, checksum: b0a349ed6a153c4ed20626b65076c0ad (MD5) / Approved for entry into archive by Luciclea Silva (luci@ufpa.br) on 2018-10-31T16:23:19Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_Arquiteturapreprocessamentoanalise.pdf: 2201314 bytes, checksum: b0a349ed6a153c4ed20626b65076c0ad (MD5) / Made available in DSpace on 2018-10-31T16:23:20Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_Arquiteturapreprocessamentoanalise.pdf: 2201314 bytes, checksum: b0a349ed6a153c4ed20626b65076c0ad (MD5) Previous issue date: 2018-08-23 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / A Web 2.0 e a evolução nas Tecnologias da Informação e Comunicação, têm impulsionado novos meios de interação e relacionamento. Neste contexto, as Redes Sociais Online (RSO) são um exemplo, como plataformas que permitem a interação e o compartilhamento de informações entre pessoas. Além disso, é possível observar que RSO passaram a ser adotadas como canal de desabafo de consumidores, por meio de opiniões sobre produtos e experiências. Este cenário apresenta uma ótima oportunidade para que empresas possam melhorar produtos, serviços e estratégias de mercado, já que as RSO são poderosas fontes massivas de dados não-estruturados gerados pelo consumidor (do inglês, User- Generated Content - UGC), com opiniões e avaliações sobre ofertas em plataformas tais como Facebook, Twitter e Instagram. O Brasil é um grande exemplo onde esse fenômeno pode ser observado e apresenta potencial oportunidade de exploração de mercado, dado que a população brasileira é uma das nações que mais utiliza RSO no mundo. Neste âmbito, técnicas computacionais de Mineração de Opinião (MO) ou Análise de Sentimento (AS) são aplicadas com o intuito de inferir a polaridade dominante (positivo, negativo, neutro) quanto ao sentimento associado a textos, e, podem ser aplicadas em dados de RSO a fim de avaliar o feedback do público-alvo. Apesar das diversas estratégias de AS reportadas na literatura, ainda há vários desafios enfrentados na aplicação de AS em textos oriundos de RSO, devido às características da linguagem utilizada em tais plataformas. O estado da arte de AS é voltado para a língua inglesa e as propostas existentes para Português Brasileiro (PT_Br) não apresentam uma metodologia padronizada nas tarefas de pré-processamento. Neste âmbito, esta pesquisa investiga uma metodologia sem tradução e propõe uma nova arquitetura expandida de pré-processamento de AS voltada para o PT_Br, a fim de prover atributos enriquecidos para os algoritmos de AS. A proposta foi comparada com modelos bem estabelecidos na literatura, e resultados obtidos indicam que esta pode superar o estado da arte em até 3% de revocação, para 6 de 7 bases de dados avaliadas. / The Web 2.0 and the evolution of Information Technologies have brought novel interaction and relationship channels. In this context, the Online Social Networks (OSN) are an example as platforms which allow interactions and sharing of information between people. In this scenario, it is possible to observe the adoption of OSN as a channel for posting opinions regarding products and experience. This scene presents an excellent opportunity for companies that aim to improve products, services and marketing strategies, given OSNs are powerful sources of massive unstructured data generated by consumers (UGC), with opinions and reviews concerning offers, in platforms such as Facebook, Twitter and Instagram. Brazil is a highlight in this scenario, where this phenomenon can be observed, as the Brazilian population is one of the most active in social media platforms in the world. This makes it a country full of opportunities to market exploitation. In this context, computational techniques of Opinion Mining and Sentiment Analysis (SA) are applied aiming to infer the polarity (positive, negative, neutral) regarding a sentiment associated to texts, and can also be applied in data from OSN to evaluate the feedback from a target audience. Although the existing diversity of SA strategies reported in the literature, there are still challenges faced in the application of SA in text data from OSN, given the characteristics of the language adopted in such platforms. The state of art is focused on SA towards the English language, and the existing proposals for Brazilian Portuguese do not have a standardized methodology for preprocessing steps. In this context, this research investigates an approach with no translation, and proposes a novel preprocessing architecture for SA towards Brazilian Portuguese, aiming to provide enriched features to SA algorithms. The proposal was compared with well-established baselines from the literature, and the obtained results indicate that this architecture can overcome the state of art recall in at least 3% , for 6 out of 7 datasets evaluated.

Submitted by Filipe dos Santos (fsantos@pucsp.br) on 2016-11-18T11:35:24Z No. of bitstreams: 1 Douglas Fabiano Lourenço.pdf: 1604469 bytes, checksum: b615b17c4a8ddd4a5b7ec91905da223a (MD5) / Made available in DSpace on 2016-11-18T11:35:24Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Douglas Fabiano Lourenço.pdf: 1604469 bytes, checksum: b615b17c4a8ddd4a5b7ec91905da223a (MD5) Previous issue date: 2016-09-15 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Computational intelligence participates as a support tool in various areas of knowledge, particularly specialized area of health. This thesis raises some basis for development of a model to meet the pregnant women, users of the Mobile Emergency Care Service - SAMU. Patient medical records are essential and should contain all the health history from birth, in addition to treatment and care prescribed and received in the institutions, and the informational way to store electronic health records, assists in the health services, beyond the individual and chronologically, generating information, called the Electronic Patient Record - PEP. Thus, the goal is to develop a computer model by algorithm based on the score Malines and Manchester classification that can be used to care for pregnant women. Through this approach, it concluded, determine a computational algorithm, then the implementation of a prototype software to record data derived from pregnant women and suggest an effective service to the requester, able to perform in this manner, a solution in service, using intelligence computer / A inteligência computacional participa como ferramenta de apoio em várias áreas do conhecimento, em especial a área especializada da saúde. Essa pesquisa busca levantar fundamentos para elaboração de um modelo para atendimento as mulheres gestantes, utilizadoras do Serviço de Atendimento Móvel de Urgência – SAMU. Registros médicos do paciente são essenciais e devem conter todo o histórico de saúde, além dos tratamentos e cuidados prescritos e recebidos nas instituições. A forma informacional para armazenar os registros eletrônicos de saúde, auxiliam nos serviços da área especializada, gerando informação, assim, denominando-se como Prontuário Eletrônico do Paciente – PEP. Dessa forma, o objetivo é desenvolver um modelo computacional, através de algoritmo, baseado na pontuação de Malinas e classificação de Manchester, para aplicação no atendimento às gestantes. Por meio dessa abordagem, se conclui na determinação de um algoritmo computacional, posteriormente a implementação de um protótipo de software para registro de dados oriundos das mulheres gestantes e sugerir um atendimento eficaz à solicitante, capaz de realizar dessa maneira, uma solução no atendimento, utilizando a inteligência computacional

Submitted by Samira Prince (prince@ufpa.br) on 2012-06-04T13:43:11Z No. of bitstreams: 2 Dissertacao_MineracaoDadosBaseada.pdf: 5299530 bytes, checksum: ff357bf983c4b641d8b7fd5ed78b78e7 (MD5) license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) / Approved for entry into archive by Samira Prince(prince@ufpa.br) on 2012-06-04T13:43:48Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertacao_MineracaoDadosBaseada.pdf: 5299530 bytes, checksum: ff357bf983c4b641d8b7fd5ed78b78e7 (MD5) license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) / Made available in DSpace on 2012-06-04T13:43:48Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertacao_MineracaoDadosBaseada.pdf: 5299530 bytes, checksum: ff357bf983c4b641d8b7fd5ed78b78e7 (MD5) license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) Previous issue date: 2011 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / As concessionárias de energia, para garantir que sua rede seja confiável, necessitam realizar um procedimento para estudo e análise baseado em funções de entrega de energia nos pontos de consumo. Este estudo, geralmente chamado de planejamento de sistemas de distribuição de energia elétrica, é essencial para garantir que variações na demanda de energia não afetem o desempenho do sistema, que deverá se manter operando de maneira técnica e economicamente viável. Nestes estudos, geralmente são analisados, demanda, tipologia de curva de carga, fator de carga e outros aspectos das cargas existentes. Considerando então a importância da determinação das tipologias de curvas de cargas para as concessionárias de energia em seu processo de planejamento, a Companhia de Eletricidade do Amapá (CEA) realizou uma campanha de medidas de curvas de carga de transformadores de distribuição para obtenção das tipologias de curvas de carga que caracterizam seus consumidores. Neste trabalho apresentam-se os resultados satisfatórios obtidos a partir da utilização de Mineração de Dados baseada em Inteligência Computacional (Mapas Auto-Organizáveis de Kohonen) para seleção das curvas típicas e determinação das tipologias de curvas de carga de consumidores residenciais e industriais da cidade de Macapá, localizada no estado do Amapá. O mapa auto-organizável de Kohonen é um tipo de Rede Neural Artificial que combina operações de projeção e agrupamento, permitindo a realização de análise exploratória de dados, com o objetivo de produzir descrições sumarizadas de grandes conjuntos de dados. / The energy utilities, for ensure that your network be reliable, need to perform a procedure for study and analysis based in your functions of delivery of energy in the points of the consumption. This study, generally called of systems planning of electric power distribution, is essential for ensure that variations in the energy demand doesn’t affect the system performance, that should whether keep operating of technique manner and viable economically. In these studies are generally analyzed, demand, typology of load curves, load factor and other aspects of the existing loads. Considering then the importance of the determining of the typologies of load curves for utilities in their planning process, the Electricity Company of Amapá (CEA) conducted a campaign of measures of load curves of the distribution transformers that were utilized for obtainment of the typologies of load curves that characterize your consumers. In this paper presents the satisfactory results obtained as from the utilization of Data Mining based in Computational Intelligence (Self-Organizing Maps of Kohonen) for selection of the typical curves and determination of the typologies of load curves of residential and industrial consumers for the city of Macapá, located in the state of Amapá. The self-organizing map of Kohonen is a type of artificial neural network that combines operations of projection and clustering, allowing the realization of exploratory data analysis, with the goal of producing summarized descriptions of large data sets.

Submitted by Edisangela Bastos (edisangela@ufpa.br) on 2014-01-13T19:55:51Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) Dissertacao_MetodologiasInteligenciaComputacional.pdf: 1516913 bytes, checksum: ba084e153a765451087625cebf80e43a (MD5) / Approved for entry into archive by Ana Rosa Silva(arosa@ufpa.br) on 2014-01-16T12:33:42Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) Dissertacao_MetodologiasInteligenciaComputacional.pdf: 1516913 bytes, checksum: ba084e153a765451087625cebf80e43a (MD5) / Made available in DSpace on 2014-01-16T12:33:42Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) Dissertacao_MetodologiasInteligenciaComputacional.pdf: 1516913 bytes, checksum: ba084e153a765451087625cebf80e43a (MD5) Previous issue date: 2010 / Diversas atividades de planejamento e operação em sistemas de energia elétrica dependem do conhecimento antecipado e preciso da demanda de carga elétrica. Por este motivo, concessionárias de geração e distribuição de energia elétrica cada vez mais fazem uso de tecnologias de previsão de carga. Essas previsões podem ter um horizonte de curtíssimo, curto, médio ou longo prazo. Inúmeros métodos estatísticos vêm sendo utilizados para o problema de previsão. Todos estes métodos trabalham bem em condições normais, entretanto deixam a desejar em situações onde ocorrem mudanças inesperadas nos parâmetros do ambiente. Atualmente, técnicas baseadas em Inteligência Computacional vêm sendo apresentadas na literatura com resultados satisfatórios para o problema de previsão de carga. Considerando então a importância da previsão da carga elétrica para os sistemas de energia elétrica, neste trabalho, uma nova abordagem para o problema de previsão de carga via redes neurais Auto-Associativas e algoritmos genéticos é avaliada. Três modelos de previsão baseados em Inteligência Computacional são também apresentados tendo seus desempenhos avaliados e comparados com o sistema proposto. Com os resultados alcançados, pôde-se verificar que o modelo proposto se mostrou satisfatório para o problema de previsão, reforçando assim a aplicabilidade de metodologias de inteligência computacional para o problema de previsão de cargas. / Several activities of planning and operation in power systems rely on knowledge of early and accurate demand of electric load. For this reason, power generation and distribution companies are increasingly using technologies for load forecasting. These estimative may have a very short, short, medium or long-term horizon. Numerous statistical methods have been used for the problem of prediction. All these methods work well under normal conditions, but fail in situations where unexpected changes in the parameters of the environment occur. Currently, techniques based on Computational Intelligence have been presented in the literature with satisfactory results for the problem of load forecasting.Considering then the importance of load forecasting for the electric power systems, in this thesis a new approach to the load forecasting problem is evaluated by Auto-Associative Neural Networks and Genetic Algorithms. Three models based on Computational Intelligence are also presented with their performance evaluated and compared with the proposed system. With the obtained results, it was found that the proposed model is satisfactory for the problem of forecasting, thereby strengthening the applicability of computational intelligence methodologies to the problem of load prediction.

Made available in DSpace on 2016-12-23T14:02:51Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Fabio Ricardo Oliveira Bento.pdf: 2918294 bytes, checksum: c2c9ce234a8a9b66e73ef1e4d3f7c290 (MD5) Previous issue date: 2013-06-14 / Neste trabalho é apresentada uma metodologia para reconfiguração de redes inteligentes de energia elétrica, a qual consiste em uso de grafos para representação de redes elétricas, divisão de redes elétricas em zonas de proteção, manutenção de balanço de potência dentro das zonas de proteção, uso de inteligência computacional para rejeitar cargas menos prioritárias em situações de contingências e indicadores de desempenho que quantificam o resultado de uma reconfiguração. A metodologia proposta é aplicada a duas microrredes elétricas que são bem definidas na literatura a SPS de 8 barras e a CERTS modificada , a fim de validá-la. Para isso, foram simulados os vários cenários de falhas presentes na literatura. A seguir, foi proposta uma rede inteligente contendo duas microrredes semelhantes às supracitadas SPS e CERTS, as quais foram interconectadas eletricamente. Cada microrrede da rede inteligente proposta possui também conexões com o Sistema Elétrico de Potência (SEP), quando operando em estado normal. Além disso, a rede inteligente conta com dispositivos de armazenamento de energia (baterias) situados em pontos considerados estratégicos. Por fim, a metodologia de reconfiguração foi aplicada à rede inteligente proposta, onde foram simuladas falhas graves que isolaram as microrredes do SEP e, além disso, diminuíram consideravelmente a capacidade de geração de uma das microrredes. Com isso, simulou-se ainda a existência e a não existência de cooperação entre as microrredes e a existência e não existência dos dispositivos de armazenamento de energia. Logo, com o auxílio dos índices de desempenho propostos foi possível concluir que a existência de cooperação entre microrredes e/ou de dispositivos de armazenamento de energia ajudam a mitigar os impactos de contingência