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.

Comparação dos algoritmos C4.5 e MLP usados na avaliação da segurança dinâmica e no auxílio ao controle preventivo no contexto da estabilidade transitória de sistemas de potência

Esse trabalho compara os algoritmos C4.5 e MLP (do inglês “Multilayer Perceptron”) aplicados a avaliação de segurança dinâmica ou (DSA, do inglês “Dynamic Security Assessment”) e em projetos de controle preventivo, com foco na estabilidade transitória de sistemas elétricos de potência (SEPs). O C4.5 é um dos algoritmos da árvore de decisão ou (DT, do inglês “Decision Tree”) e a MLP é um dos membros da família das redes neurais artificiais (RNA). Ambos os algoritmos fornecem soluções para o problema da DSA em tempo real, identificando rapidamente quando um SEP está sujeito a uma perturbação crítica (curto-circuito, por exemplo) que pode levar para a instabilidade transitória. Além disso, o conhecimento obtido de ambas as técnicas, na forma de regras, pode ser utilizado em projetos de controle preventivo para restaurar a segurança do SEP contra perturbações críticas. Baseado na formação de base de dados com exaustivas simulações no domínio do tempo, algumas perturbações críticas específicas são tomadas como exemplo para comparar os algoritmos C4.5 e MLP empregadas a DSA e ao auxílio de ações preventivas. O estudo comparativo é testado no sistema elétrico “New England”. Nos estudos de caso, a base de dados é gerada por meio do programa PSTv3 (“Power System Toolbox”). As DTs e as RNAs são treinada e testadas usando o programa Rapidminer. Os resultados obtidos demonstram que os algoritmos C4.5 e MLP são promissores nas aplicações de DSA e em projetos de controle preventivo.

Desenvolvimento de métodos de processamento e inteligência computacional no ECG ambulatorial

A monitorização ambulatorial do eletrocardiograma (ECG) permite seguir as atividades cotidianas do paciente durante períodos de 24 horas (ou ainda maiores) possibilitando o estudo de casos que pudessem ter episódios arrítmicos fatais. Entretanto, o maior desafio tecnológico que este tipo de monitorização enfrenta é a perda de informação pela presença de ruídos e artefatos quando o paciente se move. A análise do intervalo QT de despolarização e repolarização ventricular do eletrocardiograma superficial é uma técnica não invasiva com um grande valor para a diagnose e prognósticos de cardiopatias e neuropatias, assim como para a predição da morte cardíaca súbita. A análise do desvio padrão do intervalo QT proporciona informação sobre a dispersão (temporal ou espacial) da repolarização ventricular, entretanto a influencia do ruído provoca erros na detecção do final da onda T que são apreciáveis devido ao fato dos valores pequenos do desvio padrão do QT tanto para sujeitos patológicos e quanto para os sãos. O objetivo geral desta tese é melhorar os métodos de processamento do sinal de ECG ambulatorial usando inteligência computacional, especificamente os métodos relacionados com a detecção do final da onda T, e os de reconhecimento morfológico de batimentos que invalidam a análise da variabilidade do intervalo QT. É proposto e validado (em termos de exatidão e precisão) um novo método e algoritmo para estimar o final da onda T baseado no calculo de áreas de trapézios, empregando sinais da base de dados QT da Physionet. O desempenho do método proposto foi testado e comparado com um dos métodos mais usados para detectar o final da onda T: o método baseado no limiar na primeira derivada. O método de inteligência computacional sugerido combina a extração de características usando o método de análise de componentes principais não lineares e a rede neural de tipo perceptron multicamada. O método de áreas de trapézios teve um bom desempenho em condições ruidosas e não depende de nenhum limiar empírico, sendo adequado para situações com níveis de elevados de ruído de banda larga. O método de reconhecimento morfológico de batimentos foi avaliado com sinais ambulatoriais com e sem artefatos pertencentes a bases de dados de prestigio internacional, e mostrou um bom desempenho.

Roteamento multicamada baseado em eficiência energética e qualidade de enlace para redes de sensores sem fio

A pesquisa apresentada nesta dissertação descreve a elaboração de um protocolo de roteamento para aplicações de Redes de Sensores Sem Fio (RSSF) em cidade inteligentes com forte restrição de energia e alta densidade de nodos. Através do estudo dos principais objetivos da comunicação de dados e do levantamento do estado-da-arte sobre os protocolos de roteamento e tecnologias para RSSF, a proposta contempla requisitos como: vazão de dados, confiabilidade de entrega e eficiência energética. A pesquisa apresenta em detalhes o protocolo AODV (Ad hoc On Demand Distance Vector), bem como sua relevância no contexto de RSSF devido a sua popularidade entre as plataformas de dispositivos comercializados. Além disso, são apresentados protocolos derivados do AODV, e a ausência de uma proposta robusta capaz de contemplar os requisitos levantados. O protocolo REL (Routing by Energy and Link Quality) é o resultado da pesquisa levantada e a proposta de solução para roteamento plano sob demanda baseado em eficiência energética e qualidade de enlace para prover um roteamento escalável, capaz de realizar balanceamento de carga e prolongar o tempo de vida da rede. O protocolo REL foi avaliado através de simulação e tesbed, a fim de garantir validação da proposta em ambiente real de escala reduzida e simulado de alta densidade. Os resultados mostraram que o protocolo REL apresenta considerável melhoria de entrega de dados através da escolha de enlaces confiáveis de transmissão e menos suscetíveis a erro, além de moderado consumo de energia capaz de prolongar o tempo de vida da rede, evitando a saturação prematura de nodos.

Respostas eletromagnéticas dos arranjos coplanar e coaxial em poço

Foi estudado a viabilidade de aplicação do arranjo coplanar de bobinas nas sondas de perfilagem em poço por indução eletromagnética. Paralelamente foram geradas as respostas do convencional arranjo coaxial, que é o amplamente utilizado nas sondas comerciais, com o propósito de elaborar uma análise comparativa. Através da solução analítica (meios homogêneos) e semi-analítica (meios heterogêneos) foram geradas inicialmente as respostas para modelos mais simples, tais como os do (1) meio homogêneo, isotrópico e ilimitado; (2) uma casca cilíndrica simulando a frente de invasão; (3) duas cascas cilíndricas para simular o efeito annulus; (4) uma interface plana e dois semi-espaços simulando o contato entre duas camadas espessas e (5) uma camada plano-horizontal e dois semi-espaços iguais. Apesar da simplicidade destes modelos, eles permitem uma análise detalhada dos efeitos que alguns parâmetros geoelétricos têm sobre as respostas. Aí então, aplicando ainda as condições de contorno nas fronteiras (Sommerfeld Boundary Value Problem), obtivemos as soluções semi-analíticas que nos permitiram simular as respostas em modelos relativamente mais complexos, tais como (1) zonas de transição gradacional nas frentes de invasão; (2) seqüências de camadas plano-paralelas horizontais e inclinadas; (3) seqüências laminadas que permitem simular meios anisotrópicos e (4) passagem gradacional entre duas camadas espessas. Concluimos que o arranjo coplanar de bobinas pode ser uma ferramenta auxiliar na (1) demarcação das interfaces de camadas espessas; (2) posicionamento dos reservatórios de pequenas espessuras; (3) avaliação de perfis de invasão e (4) localizar variações de condutividade azimutalmente.

Identificação automática das primeiras quebras em traços sísmicos por meio de uma rede neural direta

Apesar do avanço tecnológico ocorrido na prospecção sísmica, com a rotina dos levantamentos 2D e 3D, e o significativo aumento na quantidade de dados, a identificação dos tempos de chegada da onda sísmica direta (primeira quebra), que se propaga diretamente do ponto de tiro até a posição dos arranjos de geofones, permanece ainda dependente da avaliação visual do intérprete sísmico. O objetivo desta dissertação, insere-se no processamento sísmico com o intuito de buscar um método eficiente, tal que possibilite a simulação computacional do comportamento visual do intérprete sísmico, através da automação dos processos de tomada de decisão envolvidos na identificação das primeiras quebras em um traço sísmico. Visando, em última análise, preservar o conhecimento intuitivo do intérprete para os casos complexos, nos quais o seu conhecimento será, efetivamente, melhor aproveitado. Recentes descobertas na tecnologia neurocomputacional produziram técnicas que possibilitam a simulação dos aspectos qualitativos envolvidos nos processos visuais de identificação ou interpretação sísmica, com qualidade e aceitabilidade dos resultados. As redes neurais artificiais são uma implementação da tecnologia neurocomputacional e foram, inicialmente, desenvolvidas por neurobiologistas como modelos computacionais do sistema nervoso humano. Elas diferem das técnicas computacionais convencionais pela sua habilidade em adaptar-se ou aprender através de uma repetitiva exposição a exemplos, pela sua tolerância à falta de alguns dos componentes dos dados e pela sua robustez no tratamento com dados contaminados por ruído. O método aqui apresentado baseia-se na aplicação da técnica das redes neurais artificiais para a identificação das primeiras quebras nos traços sísmicos, a partir do estabelecimento de uma conveniente arquitetura para a rede neural artificial do tipo direta, treinada com o algoritmo da retro-propagação do erro. A rede neural artificial é entendida aqui como uma simulação computacional do processo intuitivo de tomada de decisão realizado pelo intérprete sísmico para a identificação das primeiras quebras nos traços sísmicos. A aplicabilidade, eficiência e limitações desta abordagem serão avaliadas em dados sintéticos obtidos a partir da teoria do raio.