A data-mining-based methodology for transmission expansion planning

In recent decades, all over the world, competition in the electric power sector has deeply changed the way this sector’s agents play their roles. In most countries, electric process deregulation was conducted in stages, beginning with the clients of higher voltage levels and with larger electricity consumption, and later extended to all electrical consumers. The sector liberalization and the operation of competitive electricity markets were expected to lower prices and improve quality of service, leading to greater consumer satisfaction. Transmission and distribution remain noncompetitive business areas, due to the large infrastructure investments required. However, the industry has yet to clearly establish the best business model for transmission in a competitive environment. After generation, the electricity needs to be delivered to the electrical system nodes where demand requires it, taking into consideration transmission constraints and electrical losses. If the amount of power flowing through a certain line is close to or surpasses the safety limits, then cheap but distant generation might have to be replaced by more expensive closer generation to reduce the exceeded power flows. In a congested area, the optimal price of electricity rises to the marginal cost of the local generation or to the level needed to ration demand to the amount of available electricity. Even without congestion, some power will be lost in the transmission system through heat dissipation, so prices reflect that it is more expensive to supply electricity at the far end of a heavily loaded line than close to an electric power generation. Locational marginal pricing (LMP), resulting from bidding competition, represents electrical and economical values at nodes or in areas that may provide economical indicator signals to the market agents. This article proposes a data-mining-based methodology that helps characterize zonal prices in real power transmission networks. To test our methodology, we used an LMP database from the California Independent System Operator for 2009 to identify economical zones. (CAISO is a nonprofit public benefit corporation charged with operating the majority of California’s high-voltage wholesale power grid.) To group the buses into typical classes that represent a set of buses with the approximate LMP value, we used two-step and k-means clustering algorithms. By analyzing the various LMP components, our goal was to extract knowledge to support the ISO in investment and network-expansion planning.

Zonal prices analysis supported by a data mining based methodology

A methodology based on data mining techniques to support the analysis of zonal prices in real transmission networks is proposed in this paper. The mentioned methodology uses clustering algorithms to group the buses in typical classes that include a set of buses with similar LMP values. Two different clustering algorithms have been used to determine the LMP clusters: the two-step and K-means algorithms. In order to evaluate the quality of the partition as well as the best performance algorithm adequacy measurements indices are used. The paper includes a case study using a Locational Marginal Prices (LMP) data base from the California ISO (CAISO) in order to identify zonal prices.

Clustering de dados biomédicos com algoritmos baseados em critérios entrópicos

A procura de padrões nos dados de modo a formar grupos é conhecida como aglomeração de dados ou clustering, sendo uma das tarefas mais realizadas em mineração de dados e reconhecimento de padrões. Nesta dissertação é abordado o conceito de entropia e são usados algoritmos com critérios entrópicos para fazer clustering em dados biomédicos. O uso da entropia para efetuar clustering é relativamente recente e surge numa tentativa da utilização da capacidade que a entropia possui de extrair da distribuição dos dados informação de ordem superior, para usá-la como o critério na formação de grupos (clusters) ou então para complementar/melhorar algoritmos existentes, numa busca de obtenção de melhores resultados. Alguns trabalhos envolvendo o uso de algoritmos baseados em critérios entrópicos demonstraram resultados positivos na análise de dados reais. Neste trabalho, exploraram-se alguns algoritmos baseados em critérios entrópicos e a sua aplicabilidade a dados biomédicos, numa tentativa de avaliar a adequação destes algoritmos a este tipo de dados. Os resultados dos algoritmos testados são comparados com os obtidos por outros algoritmos mais “convencionais" como o k-médias, os algoritmos de spectral clustering e um algoritmo baseado em densidade.

A aquisição de competências matemáticas no 1º e 2º ciclos:construção de um instrumento e intervenção com base nos seus resultados

Com base no modelo de Resposta à Intervenção (RtI), este estudo centrouse em três objetivos: construir um instrumento vocacionado para a determinação do nível de competências fundamentais, do 1º ao 6º anos, na disciplina de Matemática; avaliar o valor preditivo do instrumento sobre a necessidade de intervenção; examinar o efeito de uma intervenção planeada com base na avaliação diagnóstica desse instrumento. Para dar resposta ao primeiro e segundo objetivos foram consideradas duas amostras de conveniência: a primeira, constituída por 5 docentes, avaliou a versão teste do instrumento e a segunda, constituída por 6 docentes, avaliou a sua versão final (perfazendo um total de 75 alunos). Recorrendo ao método kmeans, os resultados mostraram que o instrumento é de útil e fácil aplicação, permitindo aos docentes avaliarem e identificarem o grupo de desempenho a que pertence cada aluno, em relação à média dos resultados da respetiva turma. Relativamente ao terceiro objetivo, foi constituída uma amostra de 7 alunos de uma turma do 4º ano. A intervenção decorreu ao longo de 11 semanas, com 2 sessões semanais, cuja duração variou entre 10 a 35 minutos. Para avaliar os efeitos da intervenção, foi realizado um pré e um pós-teste, assim como 2 sessões de avaliação intermédia (checkpoints), tendo-se recorrido ao teste não paramétrico de Friedman e ao teste de Wilcoxon, para avaliar a significância das diferenças entre os tempos e os níveis de suporte, para o aluno resolver a tarefa com sucesso, respetivamente. Os resultados mostraram diferenças estatiscamente significativas, particularmente entre as duas avaliações intermédia consideradas.

Clustering aplicado à Bolsa de Valores de Lisboa

O objetivo desta dissertação foi estudar um conjunto de empresas cotadas na bolsa de valores de Lisboa, para identificar aquelas que têm um comportamento semelhante ao longo do tempo. Para isso utilizamos algoritmos de Clustering tais como K-Means, PAM, Modelos hierárquicos, Funny e C-Means tanto com a distância euclidiana como com a distância de Manhattan. Para selecionar o melhor número de clusters identificado por cada um dos algoritmos testados, recorremos a alguns índices de avaliação/validação de clusters como o Davies Bouldin e Calinski-Harabasz entre outros.