Localização de falhas em linhas de transmissão utilizando decomposição harmônica e redes neurais artificiais

Este trabalho propõe a utilização de uma nova metodologia para a localização de falhas em linhas de transmissão (LT). Esta metodologia consiste na utilização da decomposição harmônica da corrente de fuga de uma linha e na aplicação de uma Rede Neural Artificial (RNA) capaz de distinguir padrões da condição normal de funcionamento e padrões de situações de falhas de uma LT. Foi utilizado um modelo Pi capaz de absorver dados reais de tensão e corrente de três fases e de alterar valores de R, L e C segundo modificações ambientais. Neste modelo foram geradas falhas em todas as torres com diferentes valores de capacitância. A saída fornecida pelo modelo é a decomposição da corrente de fuga do trecho considerado. Os dados de entrada e saída do modelo foram utilizados no treinamento da RNA desenvolvida. A aquisição de dados reais de tensão e corrente foi feita através de analisadores de parâmetros de qualidade de energia elétrica instalados nas extremidades de um trecho de LT, Guamá-Utinga, pertencente à Centrais Elétricas do Norte do Brasil ELETRONORTE. O cálculo dos parâmetros construtivos foi feito através do método matricial e melhorado através da utilização do Método de Elementos Finitos (MEF). A RNA foi desenvolvida com o auxílio do software Matlab. Para treinamento da RNA foi utilizado o algoritmo de Retropropagação Resiliente que apresentou um bom desempenho. A RNA foi treinada com dois conjuntos de dados de treinamento para analisar possíveis diferenças entre as saídas fornecidas pelos dois grupos. Nos dois casos apresentou resultados satisfatórios, possibilitando a localização de falhas no trecho considerado.

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.

Aplicação de redes neurais artificiais na classificação de padrões filogeográficos com base na variabilidade genômica do DNA mitocondrial

Historicamente, o processo de formação das populações da Amazônia, assim como de todo território brasileiro, envolveu três grupos étnicos principais: o ameríndio, o europeu e o africano. Como conseqüência, estas populações possuem em geral constituição miscigenada do ponto de vista social e biológico. Desde o final do século passado, estudos do DNA mitocondrial (mtDNA) tem sido desenvolvidos com o propósito de estimar a mistura interétnica presente nestas populações. Para isto, é de fundamental importância a classificação de uma determinada linhagem de mtDNA em um dos mais de 250 haplogrupos/subclados propostos na literatura. Com o objetivo de desenvolver um sistema automatizado, preciso e acurado de classificação de seqüências (linhagens) de mtDNA, o presente trabalhou lançou mão da técnica de Redes Neurais Artificiais (RNA’s) tendo como base os estudos de filogeografia. Para esta classificação, foram desenvolvidas quatro redes neurais artificiais diretas, com múltiplas camadas e algoritmo de aprendizagem de retropropagação. As entradas de cada rede equivalem às posições nucleotídicas polimórficas da região hipervariável do DNA mitocondrial, as quais retornam como saída a classificação específica de cada linhagem. Posterior ao treinamento, todas as redes apresentaram índices de acerto de 100%, demonstrando que a técnica de Rede Neural Artificial pode ser utilizada, com êxito, na classificação de padrões filogeográficos com base no DNA mitocondrial.

Handoff de espectro em redes baseadas em rádio cognitivo utilizando redes neurais artificiais

Hoje, o espectro de rádio é um dos mais importantes recursos naturais no mundo. Segundo relatórios da FCC (do inglês, Federal Communications Commission), as bandas licenciadas, apesar de abundantes, são pobremente utilizadas. A tecnologia de rádio cognitivo visa melhorar a eficiência espectral através do acesso oportunista ao espectro. Permite que novas aplicações baseadas em comunicação sem fio sejam suportadas, sem interferir na comunicação licenciada e buscando garantir a qualidade de serviço das aplicações que a utilizam. Neste âmbito, o handoff de espectro é um dos requisitos essenciais e críticos na adoção desta tecnologia. Este trabalho realiza uma discussão da tecnologia de rádio cognitivo, propõe e avalia uma estratégia proativa para handoff de espectro em redes baseadas em rádio cognitivo utilizando Redes Neurais Artificiais. O desempenho da proposta em termos de nível de interferência ao usuário primário, número de handoffs de espectro realizado pelo usuário secundário e utilização espectral, é comparado com o obtido por um esquema reativo. Diferentemente de outras propostas que se baseiam em modelos estocásticos pré-definidos, utilizaram-se medidas reais de sensoriamento disponibilizados pelo IEEE Dyspan 2008 para avaliar a proposta. Resultados numéricos mostram a superioridade do esquema proposto.

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.

A diversidade de mamíferos de médio e grande porte e o potencial desta fauna na regeneração de clareiras artificiais na região do Rio Urucu, Coari, Amazonas

A região do rio Urucu, localizada na porção oeste da Amazônia brasileira, está entre as áreas consideradas prioritárias para conservação devido a sua grande riqueza de espécies e importância biogeográfica. Nesta região são desenvolvidas atividades de exploração de petróleo e gás natural, as quais geram a abertura de clareiras em meio a floresta contínua. Os objetivos deste estudo foram: 1) estimar a riqueza, composição e abundância da comunidade de mamíferos de médio e grande porte em Urucu a qual foi amostrada através dos métodos de transecção linear, busca por vestígios e armadilhas fotográficas; e 2) registrar a presença de mamíferos nas clareiras e verificar a participação destes animais no processo de regeneração através do onitoramento das clareiras artificiais por meio de armadilhas fotográficas e por observações in loco (clareira-focal). Adicionalmente, também foram instaladas armadilhas fotográficas no interior da floresta (amostras-controle). No total foram registradas 40 espécies de mamíferos de médio e grande porte, sendo 25 através da transecção linear, 16 pela busca por vestígios e 15 por armadilhas fotográficas. A espécie Lagothrix cana foi a mais abundante através do método de transecção linear, enquanto Tapirus terrestris foi a mais abundante para os métodos de busca por vestígios e armadilhas fotográficas. O monitoramento através das armadilhas fotográficas resultou no registro de sete espécies em clareiras e 14 espécies em floresta. Nas clareiras registrouse maior freqüência de espécies herbívoras-frugívoras. Já na floresta, espécies de diferentes hábitos alimentares foram registradas em proporção equilibrada. O monitoramento visual (clareira-focal) nas clareiras totalizou 144 horas de observação, sendo registradas três espécies. A espécie D. fuliginosa exibiu com maior freqüência as categorias comportamentais deslocamento e parado, enquanto que as espécies T. terrestris e S. pileatus despenderam maior tempo na categoria alimentação. Os dados obtidos através do monitoramento das clareiras sugerem que estes animais podem atuar ativamente na regeneração destas áreas através dos processos de herbivoria e dispersão de frutos e sementes.

Aplicação de redes neuronais artificiais ao tratamento e interpretação de perfis geofísicos de poço aberto

A análise dos perfis petrofísicos de poço aberto possui um papel de fundamental importância para os estudos geológicos e geofísicos, no que se refere a obtenção de um maior conhecimento da subsuperfície, bem como para a identificação e exploração de depósitos minerais e petrolíferos. Alguns tópicos importantes da interpretação geológica dos perfis como a determinação de interfaces, a identificação mineralógica e a correlação poço-a-poço são extremamente tediosos e dispendem na sua execução uma grande carga horária. A automação destes procedimentos é em princípio bastante complicada, mas necessária, pois permitirá um melhor aproveitamento do tempo de trabalho do geólogo de produção e do intérprete de perfis. As redes neuronais artificiais apresentam uma boa performance para a solução destes tipos de problema, inclusive nos casos nos quais os algoritmos sequenciais apresentam dificuldades. Mostrar-se-á nesta tese que as redes neuronais artificiais podem ser utilizadas eficientemente para a automação desses procedimentos da interpretação geológica dos perfis. Apresentamos detalhadamente as novas arquiteturas e as aplicações sobre dados sintéticos e perfis reais.

Aptidão reprodutiva e acasalamentos em condições artificiais na abelha sem ferrão Melipona flavolineata Friese (Hymenoptera, Apidae, Meliponini)

Capítulo 1: Maturidade sexual e o início do comportamento de vôo em machos da abelha sem ferrão Melipona flavolineata Friese (Apidae, Meliponini). Nesse primeiro capítulo, tivemos como objetivo investigar em que idade se completa a maturação sexual dos machos de M. flavolineata, e se esta é afetada por diferentes contextos sociais vivenciados pelos machos durante a fase adulta. Investigamos, ainda, em que idade se inicia o comportamento de vôo nesses indivíduos, como parte dos requisitos para alcançar a aptidão reprodutiva. Capítulo 2: Atratividade sexual de rainhas virgens de Melipona flavolineata Friese (Apidae, Meliponini) em diferentes idades e a importância do contexto social. No segundo capítulo, nosso objetivo foi investigar em que idade e sob quais contextos sociais as rainhas virgens de M. flavolineata se tornam sexualmente atrativas. Também foi possível acompanhar o desenvolvimento da receptividade sexual nessas rainhas. Capítulo 3: Acasalamentos em condições artificiais e o controle da cópula por rainhas virgens de Melipona flavolineata Friese (Apidae, Meliponini). Nesse último capítulo, objetivamos testar a realização de acasalamentos de machos e rainhas virgens de M. flavolineata em condições artificiais. Adicionalmente, testamos a hipótese de que as rainhas virgens são capazes de decidir sobre a ocorrência das cópulas.