The IEC Common Information Model (CIM) is of central importance in enabling smart grid interoperability. Its continual development aims to meet the needs of the smart grid for semantic understanding and knowledge representation for a widening domain of resources and processes. With smart grid evolution the importance of information and data management has become an increasingly pressing issue not only because far more data is being generated using modern sensing, control and measuring devices but also because information is now becoming recognised as the ‘integral component’ that facilitates the optimal flexibility required of the smart grid. This thesis looks at the impacts of CIM implementation upon the landscape of smart grid issues and presents research from within National Grid contributing to three key areas in support of further CIM deployment. Taking the issue of Enterprise Information Management first, an information management framework is presented for CIM deployment at National Grid. Following this the development and demonstration of a novel secure cloud computing platform to handle such information is described. Power system application (PSA) models of the grid are partial knowledge representations of a shared reality. To develop the completeness of our understanding of this reality it is necessary to combine these representations. The second research contribution reports on a novel methodology for a CIM-based model repository to align PSA representations and provide a knowledge resource for building utility business intelligence of the grid. The third contribution addresses the need for greater integration of information relating to energy storage, an essential aspect of smart energy management. It presents the strategic rationale for integrated energy modeling and a novel extension to the existing CIM standards for modeling grid-scale energy storage. Significantly, this work has already contributed to a larger body of work on modeling Distributed Energy Resources currently under development at the Electric Power Research Institute (EPRI) in the USA.

As pesquisas em biologia molecular têm produzido uma grande quantidade de dados, os quais embutem informações sobre diferentes fenômenos biológicos. Neste sentido, a bioinformática se destaca como uma área de pesquisa multidisciplinar que visa, principalmente, o desenvolvimento de ferramentas (sistemas) computacionais para auxiliar na descoberta de conhecimento a partir de dados biológicos. Dentro da bioinformática, a área de genômica funcional procura estudar as funções gênicas através da medição simultânea e em larga escala dos níveis de expressão gênica de um genoma. Diferentes ferramentas são utilizadas no processo de análise de expressão gênica, cada qual provê suporte a uma atividade de análise específica. Embora alguns ambientes de descoberta de conhecimento ofereçam suporte integrado a este processo de análise e exploração de dados, a maior parte das ferramentas de análise é desenvolvida independentemente de outras ferramentas e ambientes de descoberta de conhecimento. Este cenário representa um desafio para biologistas que precisam combinar e integrar diferentes ferramentas, muitas vezes de forma ad hoc, custosa e sujeita a erros. Modelos conceituais, tais como ontologias, têm contribuído para o sucesso do desenvolvimento de sistemas computacionais em diferentes domínios de aplicação. O desenvolvimento de tais modelos tem por objetivo representar corretamente, em alto nível de abstração, conceitos e situações pertinentes a um dado domínio de interesse. Esta representação abstrata facilita não apenas o entendimento de um dado domínio, mas também serve como base para o processo de desenvolvimento do sistema como um todo. O objetivo deste trabalho é investigar o desenvolvimento e o uso de modelos conceituais em geral e ontologias em particular, na integração de ferramentas na área de análise de expressão gênica. De forma específica, este trabalho tem por objetivo propor uma abordagem para a integração semântica de ferramentas de análise de expressão gênica a partir do uso de conectores e de uma ontologia de domínio. Essa abordagem foi aplicada no desenvolvimento de estudos de caso envolvendo a criação de diferentes ambientes integrados para a análise de expressão gênica e mostrou-se eficaz. / Molecular biology researches are increasingly producing large amounts of data regarding underlying biological phenomena. Bioinformatics is a multidisciplinary research field whose main objective is the development of theories and information systems to help the process of knowledge discovery from biological data. Functional genomics is a field of study bioinformatics concerned with the study of gene function through parallel and large scale expression measurements of a genome. A variety of software tools are usually combined and used in a knowledge discovery process, each providing support for a specific data analysis task. Although some tools are already provided as part of an integrated knowledge discovery environment, most of them are developed independently of other software tools and knowledge discovery environments. This scenario poses a problem and a challenge for biologists that need to combine and integrate different tools in an ad hoc, time consuming and error prone process. Conceptual models, such as ontologies, have contributed to the successful development of information systems in different application domains. The development of such models aims at creating a clear and precise description of the elements of a given domain at a high abstraction level. This abstract and high level description not only promotes a shared understanding of the domain, but also serves as basis for the development process of supporting applications in the domain. This work aims at investigating the development and use of conceptual models in general and ontologies in particular to support the integration of gene expression data analysis systems. Specifically, this work proposes an approach for the semantic integration of gene expression analysis tools using connectors and a domain ontology. This approach was applied in the development of a number of case studies aiming at creating integrated environments for gene expression analysis and proved its effectiveness.

As pesquisas em biologia molecular têm produzido uma grande quantidade de dados, os quais embutem informações sobre diferentes fenômenos biológicos. Neste sentido, a bioinformática se destaca como uma área de pesquisa multidisciplinar que visa, principalmente, o desenvolvimento de ferramentas (sistemas) computacionais para auxiliar na descoberta de conhecimento a partir de dados biológicos. Dentro da bioinformática, a área de genômica funcional procura estudar as funções gênicas através da medição simultânea e em larga escala dos níveis de expressão gênica de um genoma. Diferentes ferramentas são utilizadas no processo de análise de expressão gênica, cada qual provê suporte a uma atividade de análise específica. Embora alguns ambientes de descoberta de conhecimento ofereçam suporte integrado a este processo de análise e exploração de dados, a maior parte das ferramentas de análise é desenvolvida independentemente de outras ferramentas e ambientes de descoberta de conhecimento. Este cenário representa um desafio para biologistas que precisam combinar e integrar diferentes ferramentas, muitas vezes de forma ad hoc, custosa e sujeita a erros. Modelos conceituais, tais como ontologias, têm contribuído para o sucesso do desenvolvimento de sistemas computacionais em diferentes domínios de aplicação. O desenvolvimento de tais modelos tem por objetivo representar corretamente, em alto nível de abstração, conceitos e situações pertinentes a um dado domínio de interesse. Esta representação abstrata facilita não apenas o entendimento de um dado domínio, mas também serve como base para o processo de desenvolvimento do sistema como um todo. O objetivo deste trabalho é investigar o desenvolvimento e o uso de modelos conceituais em geral e ontologias em particular, na integração de ferramentas na área de análise de expressão gênica. De forma específica, este trabalho tem por objetivo propor uma abordagem para a integração semântica de ferramentas de análise de expressão gênica a partir do uso de conectores e de uma ontologia de domínio. Essa abordagem foi aplicada no desenvolvimento de estudos de caso envolvendo a criação de diferentes ambientes integrados para a análise de expressão gênica e mostrou-se eficaz. / Molecular biology researches are increasingly producing large amounts of data regarding underlying biological phenomena. Bioinformatics is a multidisciplinary research field whose main objective is the development of theories and information systems to help the process of knowledge discovery from biological data. Functional genomics is a field of study bioinformatics concerned with the study of gene function through parallel and large scale expression measurements of a genome. A variety of software tools are usually combined and used in a knowledge discovery process, each providing support for a specific data analysis task. Although some tools are already provided as part of an integrated knowledge discovery environment, most of them are developed independently of other software tools and knowledge discovery environments. This scenario poses a problem and a challenge for biologists that need to combine and integrate different tools in an ad hoc, time consuming and error prone process. Conceptual models, such as ontologies, have contributed to the successful development of information systems in different application domains. The development of such models aims at creating a clear and precise description of the elements of a given domain at a high abstraction level. This abstract and high level description not only promotes a shared understanding of the domain, but also serves as basis for the development process of supporting applications in the domain. This work aims at investigating the development and use of conceptual models in general and ontologies in particular to support the integration of gene expression data analysis systems. Specifically, this work proposes an approach for the semantic integration of gene expression analysis tools using connectors and a domain ontology. This approach was applied in the development of a number of case studies aiming at creating integrated environments for gene expression analysis and proved its effectiveness.