Soluções para monitorização, salvaguarda de configurações e segurança na rede do banco BNP Paribas Personal Finance S. A. em Vila Nova De Gaia

Mestrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores - Área de Especialização de Telecomunicações

Red nacional para el estudio de los incendios forestales y sus efectos en los suelos – RIS./ Rede nacional para o estudo dos Incêndios florestais e seus efeitos nos Solos

En enero de 2014, continuando con la intención expresada en Guimarães (Portugal), en noviembre de 2013, durante la VII Reunión de la Geografía Física y Medio Ambiente (EGFA VII), la Asociación Portuguesa de Prevención de Riesgos y Seguridad (RISCOS) creó las condiciones para el establecimiento de una sección temática dedicada al estudio de los efectos de los incendios sobre los suelos y que vendría a ser conocida “Red Nacional para el Estudio de los Incendios Forestales y sus Efectos sobre los Suelos” (RIS). Esta fue una iniciativa inspirada en Fuegored (Red Temática Nacional Efectos de los Incendios Forestales sobre los Suelos) y que, de esta manera, desea establecer una red nacional de investigadores con el fin de facilitar la promoción y difusión de los resultados de sus pesquisas científicas sobre este tema, realizadas en Portugal, así como la interacción entre el mundo científico y el manejo forestal . La RIS fue fundada por 12 miembros, que representan 7 universidades portuguesas y en la actualidad cuenta con 23 miembros de 9 universidades y escuelas politécnicas. Se espera que crezca y que puede añadir todos los que participan en la investigación científica de los incendios forestales y sus efectos en los suelos.

Controlo de um robô autónomo através de redes neuronais

Neste trabalho pretende-se introduzir os conceitos associados às redes neuronais e a sua aplicação no controlo de sistemas, neste caso na área da robótica autónoma. Foi utilizado um AGV de modo a testar experimentalmente um controlo através de uma rede neuronal artificial. A grande vantagem das redes neuronais artificiais é estas poderem ser ensinadas a funcionarem como se pretende. A partir desta caraterística foram efetuadas duas abordagens na implementação do AGV disponibilizado. A primeira abordagem ensinava a rede neuronal a funcionar como o controlo por lógica difusa que foi implementado no AGV aquando do seu desenvolvimento. A segunda abordagem foi ensinar a rede neuronal artificial a funcionar a partir de dados retirados de um controlo remoto simples implementado no AGV. Ambas as abordagens foram inicialmente implementadas e simuladas no MATLAB, antes de se efetuar a sua implementação no AGV. O MATLAB é utilizado para efetuar o treino das redes neuronais multicamada proactivas através do algoritmo de treino por retropropagação de Levenberg-Marquardt. A implementação de uma rede neuronal artificial na primeira abordagem foi implementada em três fases, MATLAB, posteriormente linguagem de programação C no computador e por fim, microcontrolador PIC no AGV, permitindo assim diferenciar o desenvolvimento destas técnicas em várias plataformas. Durante o desenvolvimento da segunda abordagem foi desenvolvido uma aplicação Android que permite monitorizar e controlar o AGV remotamente. Os resultados obtidos pela implementação da rede neuronal a partir do controlo difuso e do controlo remoto foram satisfatórios, pois o AGV percorria os percursos testados corretamente, em ambos os casos. Por fim concluiu-se que é viável a aplicação das redes neuronais no controlo de um AGV. Mais ainda, é possível utilizar o sistema desenvolvido para implementar e testar novas RNA.

A influência do modelo de aceitação da tecnologia na utilização da rede social Facebook na perspetiva do perfil pessoal

Dissertação de Mestrado apresentada ao Instituto Superior de Contabilidade e Administração do Porto para a obtenção do grau de Mestre em Marketing Digital, sob orientação do Mestre José Duarte Santos

Multiple Linear Regression and Artificial Neural Networks to Predict Time and Efficiency of Soil Vapor Extraction

The prediction of the time and the efficiency of the remediation of contaminated soils using soil vapor extraction remain a difficult challenge to the scientific community and consultants. This work reports the development of multiple linear regression and artificial neural network models to predict the remediation time and efficiency of soil vapor extractions performed in soils contaminated separately with benzene, toluene, ethylbenzene, xylene, trichloroethylene, and perchloroethylene. The results demonstrated that the artificial neural network approach presents better performances when compared with multiple linear regression models. The artificial neural network model allowed an accurate prediction of remediation time and efficiency based on only soil and pollutants characteristics, and consequently allowing a simple and quick previous evaluation of the process viability.

Projeto topológico de uma rede rodoviária

Mestrado em Engenharia Informática - Área de Especialização em Sistemas Gráficos e Multimédia

Deteção de avarias na caixa de engrenagens de aerogeradores

Ao longo dos últimos anos tem-se assistido a um forte desenvolvimento e crescimento do número de parques eólicos instalados no mundo, o que leva a que seja necessário o incremento de ferramentas que permitam aperfeiçoar os sistemas de monitorização e controlo atualmente existentes. Por outro lado, não se deve deixar de ter em conta os custos elevados de operação e manutenção dos sistemas eólicos bem como o facto de os aerogeradores estarem localizadas em locais remotos ou offshore, o que faz aumentar os custos associados à sua exploração. A dissertação nasce da intenção clara do mercado em apostar na supervisão e previsão de avarias graves, de forma a minimizar os encargos subjacentes. Este trabalho de dissertação visa a utilização de redes neuronais para criar uma ferramenta informática de previsão de avarias em caixas de engrenagens em aerogeradores. As redes neuronais são ferramentas informáticas ideais para trabalhar com muita informação, sendo que a sua aplicação depende da qualidade e quantidade dos dados. Para tal irá ser efetuado um estudo em um parque eólico, no qual se analisará as principais avarias detetadas bem como as grandezas que deverão integrar a construção desta rede neuronal. Assim sendo, a informação relativa às diversas máquinas existentes num parque, é de enorme importância para a definição e otimização da rede neuronal a construir. Os resultados obtidos neste trabalho com a aplicação de redes neuronais para a previsão de avarias em caixas de engrenagens do parque eólico de estudo, provam que é possível realizar uma deteção da avaria bem como uma constatação de que a reparação possa ter sido bem efetuada ou mal sucedida, podendo assim ser ajustados os programas de manutenção a efetuar e uma verificação das ações de reparação para sua validação.

Impacto da Microprodução na Forma de Onda de Tensão na Rede de Distribuição de Energia

Actualmente tem sido dada uma importância à energia de origem renovável. No entanto, o conceito de fonte de energia renovável não significa necessariamente que essas fontes sejam renováveis, para o que seria necessário considerar os impactos que a sua produção e utilização tem ao nível dos três pilares fundamentais da sustentabilidade: o social, o ambiental e o económico. Num mundo cada vez mais insustentável, a busca por melhorias ao nível da eficiência energética constitui uma prioridade. A dissertação que aqui se apresenta visa essencialmente analisar o problema que representa a produção distribuída de energia para a amplitude e forma de onda de tensão na rede de distribuição. Sendo do conhecimento dos especialistas que as cavas de tensão constituem um problema significativo, a questão das harmónicas ainda é uma área em desenvolvimento. No caso de estudo que é apresentado no âmbito desta dissertação, pretendeu-se analisar esta problemática ao nível da amplitude e forma da onda de tensão na rede de distribuição. Foi possível tirar algumas ilações relativas ao impacto que a microprodução a partir de fonte FV tem, através da utilização do equipamento de medição adequado. Conclui-se que existe, efetivamente, uma distorção da forma de onda, distorção essa que constitui não só uma desvantagem para os consumidores de energia, visto poder causar efeitos colaterais nos seus equipamentos, mas também um problema de eficiência energética, obrigando a que no futuro, e assumindo que estes sistemas vão proliferar em larga escala a nível global, exista uma exigência em termos de requisitos técnicos como o aumento da secção do cabo elétrico e a respectiva ramificação da rede para a distribuição de energia que por si só, é insustentável.

Tudo o que vem à rede é peixe? A credibilidade da informação na web

O objetivo deste estudo é conhecer uma vertente específica do perfil informacional dos alunos que cresceram na era digital, ditos nativos digitais, na utilização que fazem da Internet. Assim, pretende-se aferir os critérios que aplicam na avaliação das fontes de informação disponíveis na web na vertente da credibilidade. A análise dos dados obtidos, resultantes da aplicação de 195 questionários a alunos do 8º ao 12º, é enquadrada e sustentada por revisão da literatura acerca do conceito de credibilidade da informação.

GAIC: Um sistema inteligente e flexível para simulação e apoio à participação de pequenos e médios consumidores na gestão ativa de cargas no âmbito de smart grids

A liberalização dos mercados de energia e a utilização intensiva de produção distribuída tem vindo a provocar uma alteração no paradigma de operação das redes de distribuição de energia elétrica. A continuidade da fiabilidade das redes de distribuição no contexto destes novos paradigmas requer alterações estruturais e funcionais. O conceito de Smart Grid vem permitir a adaptação das redes de distribuição ao novo contexto. Numa Smart Grid os pequenos e médios consumidores são chamados ao plano ativo das participações. Este processo é conseguido através da aplicação de programas de demand response e da existência de players agregadores. O uso de programas de demand response para alcançar benefícios para a rede encontra-se atualmente a ser estudado no meio científico. Porém, existe a necessidade de estudos que procurem benefícios para os pequenos e médios consumidores. O alcance dos benefícios para os pequenos e médios consumidores não é apenas vantajoso para o consumidor, como também o é para a rede elétrica de distribuição. A participação, dos pequenos e médios consumidores, em programas de demand response acontece significativamente através da redução de consumos energéticos. De modo a evitar os impactos negativos que podem provir dessas reduções, o trabalho aqui proposto faz uso de otimizações que recorrem a técnicas de aprendizagem através da utilização redes neuronais artificiais. Para poder efetuar um melhor enquadramento do trabalho com as Smart Grids, será desenvolvido um sistema multiagente capaz de simular os principais players de uma Smart Grid. O foco deste sistema multiagente será o agente responsável pela simulação do pequeno e médio consumidor. Este agente terá não só que replicar um pequeno e médio consumidor, como terá ainda que possibilitar a integração de cargas reais e virtuais. Como meio de interação com o pequeno e médio consumidor, foi desenvolvida no âmbito desta dissertação um sistema móvel. No final do trabalho obteve-se um sistema multiagente capaz de simular uma Smart Grid e a execução de programas de demand response, sSendo o agente representante do pequeno e médio consumidor capaz de tomar ações e reações de modo a poder responder autonomamente aos programas de demand response lançados na rede. O desenvolvimento do sistema permite: o estudo e análise da integração dos pequenos e médios consumidores nas Smart Grids por meio de programas de demand response; a comparação entre múltiplos algoritmos de otimização; e a integração de métodos de aprendizagem. De modo a demonstrar e viabilizar as capacidades de todo o sistema, a dissertação inclui casos de estudo para as várias vertentes que podem ser exploradas com o sistema desenvolvido.

Multilayer Perceptron Neural Networks Training Through Charged System Search and its Application for Non-Technical Losses Detection

The non-technical loss is not a problem with trivial solution or regional character and its minimization represents the guarantee of investments in product quality and maintenance of power systems, introduced by a competitive environment after the period of privatization in the national scene. In this paper, we show how to improve the training phase of a neural network-based classifier using a recently proposed meta-heuristic technique called Charged System Search, which is based on the interactions between electrically charged particles. The experiments were carried out in the context of non-technical loss in power distribution systems in a dataset obtained from a Brazilian electrical power company, and have demonstrated the robustness of the proposed technique against with several others natureinspired optimization techniques for training neural networks. Thus, it is possible to improve some applications on Smart Grids.

Metalearner based on Dynamic Neural Network for Strategic Bidding in electricity Markets

The restructuring of electricity markets, conducted to increase the competition in this sector, and decrease the electricity prices, brought with it an enormous increase in the complexity of the considered mechanisms. The electricity market became a complex and unpredictable environment, involving a large number of different entities, playing in a dynamic scene to obtain the best advantages and profits. Software tools became, therefore, essential to provide simulation and decision support capabilities, in order to potentiate the involved players’ actions. This paper presents the development of a metalearner, applied to the decision support of electricity markets’ negotiation entities. The proposed metalearner executes a dynamic artificial neural network to create its own output, taking advantage on several learning algorithms implemented in ALBidS, an adaptive learning system that provides decision support to electricity markets’ players. The proposed metalearner considers different weights for each strategy, depending on its individual quality of performance. The results of the proposed method are studied and analyzed in scenarios based on real electricity markets’ data, using MASCEM - a multi-agent electricity market simulator that simulates market players’ operation in the market.

Solar Intensity Forecasting using Artificial Neural Networks and Support Vector Machines

This paper presents several forecasting methodologies based on the application of Artificial Neural Networks (ANN) and Support Vector Machines (SVM), directed to the prediction of the solar radiance intensity. The methodologies differ from each other by using different information in the training of the methods, i.e, different environmental complementary fields such as the wind speed, temperature, and humidity. Additionally, different ways of considering the data series information have been considered. Sensitivity testing has been performed on all methodologies in order to achieve the best parameterizations for the proposed approaches. Results show that the SVM approach using the exponential Radial Basis Function (eRBF) is capable of achieving the best forecasting results, and in half execution time of the ANN based approaches.

Aplicação de um modelo de programação linear inteira mista (PLIM) na expansão da rede de distribuição de energia elétrica em Angola

Em Angola, apenas cerca de 30% da população tem acesso à energia elétrica, nível que decresce para valores inferiores a 10% em zonas rurais mais remotas. Este problema é agravado pelo facto de, na maioria dos casos, as infraestruturas existentes se encontrarem danificadas ou não acompanharem o desenvolvimento da região. Em particular na capital angolana, Luanda que, sendo a menor província de Angola, é a que regista atualmente a maior densidade populacional. Com uma população de cerca de 5 milhões de habitantes, não só há frequentemente problemas relacionados com a falha do fornecimento de energia elétrica como há ainda uma percentagem considerável de municípios onde a rede elétrica ainda nem sequer chegou. O governo de Angola, no seu esforço de crescimento e aproveitamento das suas enormes potencialidades, definiu o setor energético como um dos fatores críticos para o desenvolvimento sustentável do país, tendo assumido que este é um dos eixos prioritários até 2016. Existem objetivos claros quanto à reabilitação e expansão das infraestruturas do setor elétrico, aumentando a capacidade instalada do país e criando uma rede nacional adequada, com o intuito não só de melhorar a qualidade e fiabilidade da rede já existente como de a aumentar. Este trabalho de dissertação consistiu no levantamento de dados reais relativamente à rede de distribuição de energia elétrica de Luanda, na análise e planeamento do que é mais premente fazer relativamente à sua expansão, na escolha dos locais onde é viável localizar novas subestações, na modelação adequada do problema real e na proposta de uma solução ótima para a expansão da rede existente. Depois de analisados diferentes modelos matemáticos aplicados ao problema de expansão de redes de distribuição de energia elétrica encontrados na literatura, optou-se por um modelo de programação linear inteira mista (PLIM) que se mostrou adequado. Desenvolvido o modelo do problema, o mesmo foi resolvido por recurso a software de otimização Analytic Solver e CPLEX. Como forma de validação dos resultados obtidos, foi implementada a solução de rede no simulador PowerWorld 8.0 OPF, software este que permite a simulação da operação do sistema de trânsito de potências.

Abordagem Neural na Dor Lombopélvica

A disfunção lombopélvica é uma das grandes áreas que causa incapacidade para a atividade física, seja na resposta pessoal, seja na incapacidade profissional. Esta disfunção integra duas lesões típicas e extremamente estudas, a low back pain e a pelvic girdle pain. É comum que a etiologia destes dois quadros patológicos se combine e se complemente, por isso pareceu-me apropriado que aqui não fosse feita uma divisão estanque e rígida daquilo que existe na realidade. A definição foi ao longo deste estudo preparada de forma a incluir as diversas vertentes. Sabe-se que a dor vertebral é um problema comum, atingindo cerca de 80% da população. Mas salvaguarda este facto o aspeto de que aproximadamente 90% dos casos de dor lombopélvica têm resolução espontânea em seis semanas sendo que no entanto 2 a 7% podem tornar-se problemas de dor crónica. É sobre esta cronicidade e esta associação à dor que se procurou dar uma visão prática fundamentada nos aspetos teóricos, de como pode ser uma estratégia de tratamento e algumas das técnicas a utilizar dentro da panóplia de causas a encontrar. Este trabalho faz uma abordagem à lesão com dor lombopélvico crónica integrando os aspetos associados à condução da dor e a percepção da dor assim como à perda de atividade que lhe está subjacente. Por último procura apresentar as possibilidades terapêuticas dentro de um contexto neural.