Mineração de dados baseada em inteligência computacional: uma aplicação à determinação da tipologia de curvas de cargas

As concessionárias de energia, para garantir que sua rede seja confiável, necessitam realizar um procedimento para estudo e análise baseado em funções de entrega de energia nos pontos de consumo. Este estudo, geralmente chamado de planejamento de sistemas de distribuição de energia elétrica, é essencial para garantir que variações na demanda de energia não afetem o desempenho do sistema, que deverá se manter operando de maneira técnica e economicamente viável. Nestes estudos, geralmente são analisados, demanda, tipologia de curva de carga, fator de carga e outros aspectos das cargas existentes. Considerando então a importância da determinação das tipologias de curvas de cargas para as concessionárias de energia em seu processo de planejamento, a Companhia de Eletricidade do Amapá (CEA) realizou uma campanha de medidas de curvas de carga de transformadores de distribuição para obtenção das tipologias de curvas de carga que caracterizam seus consumidores. Neste trabalho apresentam-se os resultados satisfatórios obtidos a partir da utilização de Mineração de Dados baseada em Inteligência Computacional (Mapas Auto-Organizáveis de Kohonen) para seleção das curvas típicas e determinação das tipologias de curvas de carga de consumidores residenciais e industriais da cidade de Macapá, localizada no estado do Amapá. O mapa auto-organizável de Kohonen é um tipo de Rede Neural Artificial que combina operações de projeção e agrupamento, permitindo a realização de análise exploratória de dados, com o objetivo de produzir descrições sumarizadas de grandes conjuntos de dados.

Estratégia de otimização para a melhoria da interpretabilidade de redes bayesianas: aplicações em sistemas elétricos de potência

A investigação de métodos, técnicas e ferramentas que possam apoiar os processos decisórios em sistemas elétricos de potência, em seus vários setores, é um tema que tem despertado grande interesse. Esse suporte à decisão pode ser efetivado mediante o emprego de vários tipos de técnicas, com destaque para aquelas baseadas em inteligência computacional, face à grande aderência das mesmas a domínios com incerteza. Nesta tese, são utilizadas as redes Bayesianas para a extração de modelos de conhecimento a partir dos dados oriundos de sistemas elétricos de potência. Além disso, em virtude das demandas destes sistemas e de algumas limitações impostas às inferências em redes bayesianas, é desenvolvido um método original, utilizando algoritmos genéticos, capaz de estender o poder de compreensibilidade dos padrões descobertos por essas redes, por meio de um conjunto de procedimentos de inferência em redes bayesianas para a descoberta de cenários que propiciem a obtenção de um valor meta, considerando a incorporação do conhecimento a priori do especialista, a identificação das variáveis mais influentes para obtenção desses cenários e a busca de cenários ótimos que estabeleçam valores, definidos e ponderados pelo usuário/especialista, para mais de uma variável meta.

Abordagem probabilística para caracterização do sistema de marcação de sequenciamento multiplex na plataforma ABI SOLID

Os sequenciadores de nova geração como as plataformas Illumina e SOLiD geram uma grande quantidade de dados, comumente, acima de 10 Gigabytes de arquivos-texto. Particularmente, a plataforma SOLiD permite o sequenciamento de múltiplas amostras em uma única corrida (denominada de corrida multiplex) por meio de um sistema de marcação chamado Barcode. Esta funcionalidade requer um processo computacional para separação dos dados por amostra, pois, o sequenciador fornece a mistura de todas amostras em uma única saída. Este processo deve ser seguro a fim de evitar eventuais embaralhamentos que possam prejudicar as análises posteriores. Neste contexto, o presente trabalho propõe desenvolvimento de um modelo probabilístico capaz de caracterizar sistema de marcação utilizado em sequenciamentos multiplex. Os resultados obtidos corroboraram a suficiência do modelo obtido, o qual permite, dentre outras coisas, identificar faltas em algum passo do processo de sequenciamento; adaptar e desenvolver de novos protocolos para preparação de amostras, além de atribuir um Grau de Confiança aos dados gerados e guiar um processo de filtragem que respeite as características de cada sequenciamento, não descartando sequências úteis de forma arbitrária.

Uso de árvore de decisão para avaliação da segurança estática em tempo real de sistemas elétricos de potência

As técnicas utilizadas para avaliação da segurança estática em sistemas elétricos de potência dependem da execução de grande número de casos de fluxo de carga para diversas topologias e condições operacionais do sistema. Em ambientes de operação de tempo real, esta prática é de difícil realização, principalmente em sistemas de grande porte onde a execução de todos os casos de fluxo de carga que são necessários, exige elevado tempo e esforço computacional mesmo para os recursos atuais disponíveis. Técnicas de mineração de dados como árvore de decisão estão sendo utilizadas nos últimos anos e tem alcançado bons resultados nas aplicações de avaliação da segurança estática e dinâmica de sistemas elétricos de potência. Este trabalho apresenta uma metodologia para avaliação da segurança estática em tempo real de sistemas elétricos de potência utilizando árvore de decisão, onde a partir de simulações off-line de fluxo de carga, executadas via software Anarede (CEPEL), foi gerada uma extensa base de dados rotulada relacionada ao estado do sistema, para diversas condições operacionais. Esta base de dados foi utilizada para indução das árvores de decisão, fornecendo um modelo de predição rápida e precisa que classifica o estado do sistema (seguro ou inseguro) para aplicação em tempo real. Esta metodologia reduz o uso de computadores no ambiente on-line, uma vez que o processamento das árvores de decisão exigem apenas a verificação de algumas instruções lógicas do tipo if-then, de um número reduzido de testes numéricos nos nós binários para definição do valor do atributo que satisfaz as regras, pois estes testes são realizados em quantidade igual ao número de níveis hierárquicos da árvore de decisão, o que normalmente é reduzido. Com este processamento computacional simples, a tarefa de avaliação da segurança estática poderá ser executada em uma fração do tempo necessário para a realização pelos métodos tradicionais mais rápidos. Para validação da metodologia, foi realizado um estudo de caso baseado em um sistema elétrico real, onde para cada contingência classificada como inseguro, uma ação de controle corretivo é executada, a partir da informação da árvore de decisão sobre o atributo crítico que mais afeta a segurança. Os resultados mostraram ser a metodologia uma importante ferramenta para avaliação da segurança estática em tempo real para uso em um centro de operação do sistema.

Políticas de alocação de espectro em roteamento baseado em balanceamento de cargas e fragmentação para redes ópticas elásticas

A natureza rígida de redes de multiplexação por divisão de comprimentos de onda (WDM) provoca exploração ineficiente de capacidade espectral. Dessa forma, redes flexíveis são um possível avanço para a tecnologia óptica por viabilizarem melhor aproveitamento dos recursos espectrais disponíveis. Com o intuito de aferir a possível aplicabilidade de redes flexíveis, este trabalho propõe uma estratégia de avaliação de desempenho baseada em simulações e comparações entre resultados obtidos. Para tanto, várias simulações a tempo discreto foram implementadas em dois simuladores desenvolvidos em Matlab a fim de analisar diferentes políticas de alocação de espectro (First-Fit, Smallest-Fit, Exact-Fit e Random-Fit) em três algoritmos de roteamento por caminhos ópticos não híbridos: o roteamento por fragmentação externa (FA), por caminhos mais curtos com máxima eficiência de reuso espectral (SPSR) e por balanceamento de cargas (BLSA). Duas topologias de rede foram utilizadas: um pequeno subconjunto de 6 nós da Cost239 e uma topologia aleatória de 7 nós. Admitindo-se que efeitos de camada física não foram configurados como restrições, foram realizadas comparações entre as diversas técnicas estudadas, objetivando-se apontar, baseado nas especificidades dos cenários propostos, qual o método mais adequado de alocação espectral em termos de frequência de bloqueio entre as quatro políticas de alocação de espectro consideradas.

Modelagem numérica de dados MCSEM 3D usando computação paralela

Desenvolvemos a modelagem numérica de dados sintéticos Marine Controlled Source Electromagnetic (MCSEM) usada na exploração de hidrocarbonetos para simples modelos tridimensionais usando computação paralela. Os modelos são constituidos de duas camadas estrati cadas: o mar e o sedimentos encaixantes de um delgado reservatório tridimensional, sobrepostas pelo semi-espaço correspondente ao ar. Neste Trabalho apresentamos uma abordagem tridimensional da técnica dos elementos nitos aplicada ao método MCSEM, usando a formulação da decomposição primária e secundária dos potenciais acoplados magnético e elétrico. Num pós-processamento, os campos eletromagnéticos são calculados a partir dos potenciais espalhados via diferenciação numérica. Exploramos o paralelismo dos dados MCSEM 3D em um levantamento multitransmissor, em que para cada posição do transmissor temos o mesmo processo de cálculos com dados diferentes. Para isso, usamos a biblioteca Message Passing Interface (MPI) e o modelo servidor cliente, onde o processador administrador envia os dados de entradas para os processadores clientes computar a modelagem. Os dados de entrada são formados pelos parâmetros da malha de elementos nitos, dos transmissores e do modelo geoelétrico do reservatório. Esse possui geometria prismática que representa lentes de reservatórios de hidrocarbonetos em águas profundas. Observamos que quando a largura e o comprimento horizontais desses reservatório têm a mesma ordem de grandeza, as resposta in-line são muito semelhantes e conseqüentemente o efeito tridimensional não é detectado. Por sua vez, quando a diferença nos tamanhos da largura e do comprimento do reservatório é signi cativa o efeito 3D é facilmente detectado em medidas in-line na maior dimensão horizontal do reservatório. Para medidas na menor dimensão esse efeito não é detectável, pois, nesse caso o modelo 3D se aproxima de um modelo bidimensional. O paralelismo dos dados é de rápida implementação e processamento. O tempo de execução para a modelagem multitransmissor em ambiente paralelo é equivalente ao tempo de processamento da modelagem para um único transmissor em uma máquina seqüêncial, com o acréscimo do tempo de latência na transmissão de dados entre os nós do cluster, o que justi ca o uso desta metodologia na modelagem e interpretação de dados MCSEM. Devido a reduzida memória (2 Gbytes) em cada processador do cluster do departamento de geofísica da UFPA, apenas modelos muito simples foram executados.

Nova metodologia para análise e síntese de sistemas de aterramento complexos utilizando o método lN-FDTD, computação paralela automática e redes neurais artificiais

Neste trabalho, o método FDTD em coordenadas gerais (LN-FDTD) foi implementado para a análise de estruturas de aterramento com geometrias coincidentes ou não com o sistema de coordenadas cartesiano. O método soluciona as equações de Maxwell no domínio do tempo, permitindo a obtenção de dados a respeito da resposta transitória e de regime estacionário de estruturas diversas de aterramento. Uma nova formulação para a técnica de truncagem UPML em coordenadas gerais, para meios condutivos, foi desenvolvida e implementada para viabilizar a análise dos problemas (LN-UPML). Uma nova metodologia baseada em duas redes neurais artificiais é apresentada para a deteccão de defeitos em malhas de terra. O software FDTD em coordenadas gerais foi testado e validado para vários casos. Uma interface gráfica para usuários, chamada LANE SAGS, foi desenvolvida para simplificar o uso e automatizar o processamento dos dados.