Scenarios Generation for Multi-Agent simulation of Electricity Markets based on Intelligent Data Analysis

This document presents a tool able to automatically gather data provided by real energy markets and to generate scenarios, capture and improve market players’ profiles and strategies by using knowledge discovery processes in databases supported by artificial intelligence techniques, data mining algorithms and machine learning methods. It provides the means for generating scenarios with different dimensions and characteristics, ensuring the representation of real and adapted markets, and their participating entities. The scenarios generator module enhances the MASCEM (Multi-Agent Simulator of Competitive Electricity Markets) simulator, endowing a more effective tool for decision support. The achievements from the implementation of the proposed module enables researchers and electricity markets’ participating entities to analyze data, create real scenarios and make experiments with them. On the other hand, applying knowledge discovery techniques to real data also allows the improvement of MASCEM agents’ profiles and strategies resulting in a better representation of real market players’ behavior. This work aims to improve the comprehension of electricity markets and the interactions among the involved entities through adequate multi-agent simulation.

Imagiologia Espetral - Análise Forense de Notas e Escrita Manual

A análise forense de documentos é uma das áreas das Ciências Forenses, responsável pela verificação da autenticidade dos documentos. Os documentos podem ser de diferentes tipos, sendo a moeda ou escrita manual as evidências forenses que mais frequentemente motivam a análise. A associação de novas tecnologias a este processo de análise permite uma melhor avaliação dessas evidências, tornando o processo mais célere. Esta tese baseia-se na análise forense de dois tipos de documentos - notas de euro e formulários preenchidos por escrita manual. Neste trabalho pretendeu-se desenvolver técnicas de processamento e análise de imagens de evidências dos tipos referidos com vista a extração de medidas que permitam aferir da autenticidade dos mesmos. A aquisição das imagens das notas foi realizada por imagiologia espetral, tendo-se definidas quatro modalidades de aquisição: luz visível transmitida, luz visível refletida, ultravioleta A e ultravioleta C. Para cada uma destas modalidades de aquisição, foram também definidos 2 protocolos: frente e verso. A aquisição das imagens dos documentos escritos manualmente efetuou-se através da digitalização dos mesmos com recurso a um digitalizador automático de um aparelho multifunções. Para as imagens das notas desenvolveram-se vários algoritmos de processamento e análise de imagem, específicos para este tipo de evidências. Esses algoritmos permitem a segmentação da região de interesse da imagem, a segmentação das sub-regiões que contém as marcas de segurança a avaliar bem como da extração de algumas características. Relativamente as imagens dos documentos escritos manualmente, foram também desenvolvidos algoritmos de segmentação que permitem obter todas as sub-regiões de interesse dos formulários, de forma a serem analisados os vários elementos. Neste tipo de evidências, desenvolveu-se ainda um algoritmo de análise para os elementos correspondentes à escrita de uma sequência numérica o qual permite a obtenção das imagens correspondentes aos caracteres individuais. O trabalho desenvolvido e os resultados obtidos permitiram a definição de protocolos de aquisição de imagens destes tipos de evidências. Os algoritmos automáticos de segmentação e análise desenvolvidos ao longo deste trabalho podem ser auxiliares preciosos no processo de análise da autenticidade dos documentos, o qual, ate então, é feito manualmente. Apresentam-se ainda os resultados dos estudos feitos às diversas evidências, nomeadamente as performances dos diversos algoritmos analisados, bem como algumas das adversidades encontradas durante o processo. Apresenta-se também uma discussão da metodologia adotada e dos resultados, bem como de propostas de continuação deste trabalho, nomeadamente, a extração de características e a implementação de classificadores capazes aferir da autenticidade dos documentos.

Análise de desempenho de algoritmos de otimização para extração de parâmetros em modelos semicondutores de potência

Apresenta-se nesta tese uma revisão da literatura sobre a modelação de semicondutores de potência baseada na física e posterior análise de desempenho de dois métodos estocásticos, Particle Swarm Optimizaton (PSO) e Simulated Annealing (SA), quando utilizado para identificação eficiente de parâmetros de modelos de dispositivos semicondutores de potência, baseado na física. O conhecimento dos valores destes parâmetros, para cada dispositivo, é fundamental para uma simulação precisa do comportamento dinâmico do semicondutor. Os parâmetros são extraídos passo-a-passo durante simulação transiente e desempenham um papel relevante. Uma outra abordagem interessante nesta tese relaciona-se com o facto de que nos últimos anos, os métodos de modelação para dispositivos de potência têm emergido, com alta precisão e baixo tempo de execução baseado na Equação de Difusão Ambipolar (EDA) para díodos de potência e implementação no MATLAB numa estratégia de optimização formal. A equação da EDA é resolvida numericamente sob várias condições de injeções e o modelo é desenvolvido e implementado como um subcircuito no simulador IsSpice. Larguras de camada de depleção, área total do dispositivo, nível de dopagem, entre outras, são alguns dos parâmetros extraídos do modelo. Extração de parâmetros é uma parte importante de desenvolvimento de modelo. O objectivo de extração de parâmetros e otimização é determinar tais valores de parâmetros de modelo de dispositivo que minimiza as diferenças entre um conjunto de características medidas e resultados obtidos pela simulação de modelo de dispositivo. Este processo de minimização é frequentemente chamado de ajuste de características de modelos para dados de medição. O algoritmo implementado, PSO é uma técnica de heurística de otimização promissora, eficiente e recentemente proposta por Kennedy e Eberhart, baseado no comportamento social. As técnicas propostas são encontradas para serem robustas e capazes de alcançar uma solução que é caracterizada para ser precisa e global. Comparada com algoritmo SA já realizada, o desempenho da técnica proposta tem sido testado utilizando dados experimentais para extrair parâmetros de dispositivos reais das características I-V medidas. Para validar o modelo, comparação entre resultados de modelo desenvolvido com um outro modelo já desenvolvido são apresentados.

Tendências no Twitter

Atualmente as redes sociais fazem parte do dia a dia das pessoas, sendo que para muitas delas essas plataformas tornaram-se imprescindíveis. Quer seja por mera curiosidade ou por uma necessidade imperiosa de partilhar com o mundo as suas ideias ou pensamentos, a verdade é que as pessoas utilizam cada vez mais as redes sociais. O trabalho descrito neste documento pretende explorar uma dessas redes sociais, o Twitter, mais propriamente através do estudo das suas tendências do momento ou trending topics que são expressões referidas pelos utilizadores a uma taxa superior em comparação com outras. São descritas algumas das características do Twitter e dos recursos disponíveis para programadores. Para além do estudo detalhado do Twitter, são extraídos dados de diversas fontes, destacando-se o próprio Twitter, mas também outras plataformas e jornais online. Posteriormente é feita a análise desses dados através da verificação da evolução das tendências ao longo do tempo nos diversos locais em estudo e ainda através do cruzamento de dados das várias fontes de dados, com análise dos resultados obtidos. Na análise efetuada são analisadas as tendências considerando algumas métricas, a sua globalidade, a relação das tendências com tópicos dos jornais online e ainda a sua periodicidade.

Aquisição e Processamento de Imagens de Microscopia em Balística Forense

As novas tecnologias aplicadas ao processamento de imagem e reconhecimento de padrões têm sido alvo de um grande progresso nas últimas décadas. A sua aplicação é transversal a diversas áreas da ciência, nomeadamente a área da balística forense. O estudo de evidências (invólucros e projeteis) encontradas numa cena de crime, recorrendo a técnicas de processamento e análise de imagem, é pertinente pelo facto de, aquando do disparo, as armas de fogo imprimirem marcas únicas nos invólucros e projéteis deflagrados, permitindo relacionar evidências deflagradas pela mesma arma. A comparação manual de evidências encontradas numa cena de crime com evidências presentes numa base de dados, em termos de parâmetros visuais, constitui uma abordagem demorada. No âmbito deste trabalho pretendeu-se desenvolver técnicas automáticas de processamento e análise de imagens de evidências, obtidas através do microscópio ótico de comparação, tendo por base algoritmos computacionais. Estes foram desenvolvidos com recurso a pacotes de bibliotecas e a ferramentas open-source. Para a aquisição das imagens de evidências balísticas foram definidas quatro modalidades de aquisição: modalidade Planar, Multifocus, Microscan e Multiscan. As imagens obtidas foram aplicados algoritmos de processamento especialmente desenvolvidos para o efeito. A aplicação dos algoritmos de processamento permite a segmentação de imagem, a extração de características e o alinhamento de imagem. Este último tem como finalidade correlacionar as evidências e obter um valor quantitativo (métrica), indicando o quão similar essas evidências são. Com base no trabalho desenvolvido e nos resultados obtidos, foram definidos protocolos de aquisição de imagens de microscopia, que possibilitam a aquisição de imagens das regiões passiveis de serem estudadas, assim como algoritmos que permitem automatizar o posterior processo de alinhamento de imagens de evidências, constituindo uma vantagem em relação ao processo de comparação manual.