Modelos para previsão de carga a curto prazo através de redes neurais artificiais com treinamento baseado na teoria da informação

O conhecimento prévio do valor da carga é de extrema importância para o planejamento e operação dos sistemas de energia elétrica. Este trabalho apresenta os resultados de um estudo investigativo da aplicação de Redes Neurais Artificiais do tipo Perceptron Multicamadas com treinamento baseado na Teoria da Informação para o problema de Previsão de Carga a curto prazo. A aprendizagem baseada na Teoria da Informação se concentra na utilização da quantidade de informação (Entropia) para treinamento de uma rede neural artificial. Dois modelos previsores são apresentados sendo que os mesmos foram desenvolvidos a partir de dados reais fornecidos por uma concessionária de energia. Para comparação e verificação da eficiência dos modelos propostos um terceiro modelo foi também desenvolvido utilizando uma rede neural com treinamento baseado no critério clássico do erro médio quadrático. Os resultados alcançados mostraram a eficiência dos sistemas propostos, que obtiveram melhores resultados de previsão quando comparados ao sistema de previsão baseado na rede treinada pelo critério do MSE e aos sistemas previsores já apresentados na literatura.

Green-Markov models - new optimization strategies: a case study for user allocation in co-channel macro/femto networks

ABSTRACT: The femtocell concept aims to combine fixed-line broadband access with mobile telephony using the deployment of low-cost, low-power third and fourth generation base stations in the subscribers' homes. While the self-configuration of femtocells is a plus, it can limit the quality of service (QoS) for the users and reduce the efficiency of the network, based on outdated allocation parameters such as signal power level. To this end, this paper presents a proposal for optimized allocation of users on a co-channel macro-femto network, that enable self-configuration and public access, aiming to maximize the quality of service of applications and using more efficiently the available energy, seeking the concept of Green networking. Thus, when the user needs to connect to make a voice or a data call, the mobile phone has to decide which network to connect, using the information of number of connections, the QoS parameters (packet loss and throughput) and the signal power level of each network. For this purpose, the system is modeled as a Markov Decision Process, which is formulated to obtain an optimal policy that can be applied on the mobile phone. The policy created is flexible, allowing different analyzes, and adaptive to the specific characteristics defined by the telephone company. The results show that compared to traditional QoS approaches, the policy proposed here can improve energy efficiency by up to 10%.

O outro artificial e a alteridade na cultura pós-moderna

A presente pesquisa nasceu a partir de inquietações frente a um fenômeno que mostra a fascinação de homens que se relacionam com bonecas realistas – Real Dolls. Estas modelos simulam de forma perfeccionista altura, peso, forma, textura, cor, sexo, como se fossem “de carne e osso”, mas são “de metal e silicone”. As bonecas, contudo, não são meros brinquedos sexuais, pois adquirem muitas vezes a função de companhia, colocando em cheque a própria dimensão da alteridade. Esta relação construída artificialmente funciona, portanto, como um disparador de indagações acerca do outro e da atualidade. Assim, o objetivo deste estudo foi realizar uma discussão teórica, de cunho psicanalítico, a respeito da noção de alteridade na cultura contemporânea. Para isso, seguimos a trilha de questões chave: quem são o outro e a alteridade? Qual o seu lugar na cultura atual? Estaria a alteridade ameaçada pelo simulacro? Como pensar tal “negação da alteridade” sob o prisma da pós-modernidade? Seguindo este fio condutor, colocou-se em foco complexidades de um outro ao mesmo tempo familiar e estranho, ora configurado a partir de um “estrangeiro ao eu”, ora como um “eu estrangeiro” – remetendo à alteridade radical que constitui o eu, o inconsciente. A referência à atualidade se dá a partir do embate entre modernos e pós-modernos, onde se destaca a apreensão de uma sociedade regida pelo espetáculo narcísico e de um sujeito extremamente individualista, hedonista e consumista. Ganha espaço neste contexto a figura de um “outro artificial” que obedece a lógica perversa de predação que configura a primazia do eu em detrimento da alteridade. Desta forma, o outro se revela um artifício e a alteridade uma presença/ausência que joga com as aparências da atualidade e escamoteia seu “corpo” em uma aparente familiaridade. Assim, a alteridade persiste e desloca-se, fundamentando o outro como elemento que estrutura e desestrutura o sujeito, dando uma peculiaridade inevitavelmente “alteritária” para o mal-estar contemporâneo. Assim, o outro é, por um lado, descartável, pois a lógica narcísica proclama a autossuficiência do eu-ideal, enquanto, por outro lado, é a peça chave do espetáculo. É importante ponderar, portanto, que o lugar da alteridade está garantido, ainda que maquiado pela indiferença, ao contrário da impressão passada pelo panorama que deixa a entender sua extinção.

Estimativa dos perfis de permeabilidade e de porosidade utilizando rede neural artificial

A permeabilidade e a porosidade são duas das mais importantes propriedades petrofísicas para a qualificação dos reservatórios de óleo e gás. A porosidade está relacionada à capacidade de armazenamento de fluidos e a permeabilidade, com a capacidade de produção destes fluidos. Suas medidas são, normalmente, realizadas em laboratório, através de testemunhos da rocha. Esses processos têm custos elevados e nem todos os poços são testemunhados. As estimativas da permeabilidade e da porosidade são de fundamental importância para os engenheiros de reservatório e geofísicos, uma vez que seus valores podem definir a completação ou não de um poço petrolífero. O perfil de porosidade e sua relação com o perfil de densidade, é bem conhecida na geofísica de poço. No entanto, existem poucas relações quantitativas e/ou qualitativas entre a porosidade e a permeabilidade, como por exemplo as relações de Kozeny. Sendo assim, este trabalho busca o estabelecimento do perfil de permeabilidade e do perfil de porosidade, a partir de informações do perfil de densidade. Para tanto, buscamos a relação entre a propriedade física da rocha (densidade) e as propriedades petrofísicas: permeabilidade e porosidade, utilizando como metodologia à técnica de redes neurais artificiais, como a rede neural artificial com função de base radial. A obtenção da permeabilidade e da porosidade a partir da rede neural artificial, que possui como entrada a informação da densidade possibilita um menor custo para a aquisição dessas importantes informações petrofísicas, permite ao intérprete de perfis de poço optar ou não pela exploração de uma unidade estudada, além de uma visão mais completa do reservatório. Os procedimentos para a estimativa da permeabilidade e da porosidade estão direcionados para uma única formação, mas os intérpretes de perfis poderão aplicar a diretriz apresentada no programa de rede neural artificial com função de base radial, utilizando a estimativa dessas propriedades petrofísicas para outras formações, inclusive de outros campos petrolíferos. Portanto, recomenda-se a utilização de um conjunto de dados completo, com quantidade de dados suficientes de um mesmo poço, a fim de viabilizar corretamente a melhor interpretação.