4 resultados para Data quality problems
em Universidade Federal do Pará
Resumo:
A anlise de ocorrncias no sistema de energia eltrica de fundamento mportncia para uma operao segura, e para manter a qualidade da energia eltrica lornecida aos consumidores. As concessionrias do setor de energia eltrica usam equipamentos, chamados registradores de perturbao (RP's), para monitora diagnosticar problemas nos sistemas eltrico e de proteo. As formas de onda normalmente analisadas nos centros de operao das concessionrias, so aquelas geradas por eventos que quase sempre causam a aocrtul je linhas devido a operao dos rels comandados pelos dispositivos de proteo .Contudo, uma grande quantidade de registros armazenados que podem conte informaes importantes sobre o comportamento e desempenho do sistema eltricl jeixa de ser analisada. O objetivo desse trabalho usar os dados disponveis nos centros de ontrole, operao das concessionrias de energia eltrica obtidos pelos RP's, para classificar e quantificar de forma automtica sinais que caracterizem problemas de qualidade da energia, quanto a variaes de tenso de curta durao: afundamentos, elevaes e interrupes. O mtodo proposto usa a transformada wavelet para obter um vetor caracterstico para as tenses das fases A, B e C, e uma rede neural probabilstica para classificao. Os sinais classificados como apresentando variaes de curta durao so quantilicados quanto a durao e amplitude, usando-se as propriedades da anlise nultiresoluo da decomposio do sinal. Esses parmetros, ento, iro formar uma Jase de dados onde procedimentos de anlise estatstica podem ser usados para gerar relatrios com as caractersticas da qualidade da energia. Os resultados obtidos com a metodologia proposta para um sistema real so tambm apresentados.
Resumo:
Durante o processo de extrao do conhecimento em bases de dados, alguns problemas podem ser encontrados como por exemplo, a ausncia de determinada instncia de um atributo. A ocorrncia de tal problemtica pode causar efeitos danosos nos resultados finais do processo, pois afeta diretamente a qualidade dos dados a ser submetido a um algoritmo de aprendizado de mquina. Na literatura, diversas propostas so apresentadas a fim de contornar tal dano, dentre eles est a de imputao de dados, a qual estima um valor plausvel para substituir o ausente. Seguindo essa rea de soluo para o problema de valores ausentes, diversos trabalhos foram analisados e algumas observaes foram realizadas como, a pouca utilizao de bases sintticas que simulem os principais mecanismos de ausncia de dados e uma recente tendncia a utilizao de algoritmos bio-inspirados como tratamento do problema. Com base nesse cenrio, esta dissertao apresenta um mtodo de imputao de dados baseado em otimizao por enxame de partculas, pouco explorado na rea, e o aplica para o tratamento de bases sinteticamente geradas, as quais consideram os principais mecanismos de ausncia de dados, MAR, MCAR e NMAR. Os resultados obtidos ao comprar diferentes configuraes do mtodo outros dois conhecidos na rea (KNNImpute e SVMImpute) so promissores para sua utilizao na rea de tratamento de valores ausentes uma vez que alcanou os melhores valores na maioria dos experimentos realizados.
Resumo:
O filtro de Kalman aplicado para filtragem inversa ou problema de deconvoluo. Nesta dissertao aplicamos o mtodo de Kalman, considerado como uma outra viso de processamento no domnio do tempo, para separar sinal-rudo em perfil snico admitido como uma realizao de um processo estocstico no estacionrio. Em um trabalho futuro estudaremos o problema da deconvoluo. A deduo do filtro de Kalman destaca a relao entre o filtro de Kalman e o de Wiener. Estas dedues so baseadas na representao do sistema por variveis de estado e modelos de processos aleatrios, com a entrada do sistema linear acrescentado com rudo branco. Os resultados ilustrados indicam a aplicabilidade dessa tcnica para uma variedade de problemas de processamento de dados geofsicos, por exemplo, ideal para well log. O filtro de Kalman oferece aos geofsicos de explorao informaes adicionais para o processamento, problemas de modelamento e a sua soluo.
Resumo:
O presente trabalho consiste na formulao de uma metodologia para interpretao automtica de dados de campo magntico. Desta forma, a sua utilizao tornar possvel a determinao das fronteiras e magnetizao de cada corpo. Na base desta metodologia foram utilizadas as caractersticas de variaes abruptas de magnetizao dos corpos. Estas variaes laterais abruptas sero representadas por polinmios descontnuos conhecidos como polinmios de Walsh. Neste trabalho, muitos conceitos novos foram desenvolvidos na aplicao dos polinmios de Walsh para resolver problemas de inverso de dados aeromagnticos. Dentre os novos aspectos considerados, podemos citar. (i) - O desenvolvimento de um algoritmo timo para gerar um jgo dos polinmios "quase-ortogonais" baseados na distribuio de magnetizao de Walsh. (ii) - O uso da metodologia damped least squares para estabilizar a soluo inversa. (iii) - Uma investigao dos problemas da no-invarincia, inerentes quando se usa os polinmios de Walsh. (iv) - Uma investigao da escolha da ordem dos polinmios, tomando-se em conta as limitaes de resoluo e o comportamento dos autovalores. Utilizando estas caractersticas dos corpos magnetizados possvel formular o problema direto, ou seja, a magnetizao dos corpos obedece a distribuio de Walsh. tambm possvel formular o problema inverso, na qual a magnetizao geradora do campo observado obedece a srie de Walsh. Antes da utilizao do mtodo necessria uma primeira estimativa da localizao das fontes magnticas. Foi escolhida uma metodologia desenvolvida por LOURES (1991), que tem como base a equao homognea de Euler e cujas exigncias necessrias sua utilizao o conhecimento do campo magntico e suas derivadas. Para testar a metodologia com dados reais foi escolhida uma regio localizada na bacia sedimentar do Alto Amazonas. Os dados foram obtidos a partir do levantamento aeromagntico realizado pela PETROBRS.
