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.

Identificação e estimação de ruído em redes DSL: uma abordagem baseada em inteligência computacional

Este trabalho propõe a utilização de técnicas de inteligência computacional objetivando identificar e estimar a potencia de ruídos em redes Digital Subscriber Line ou Linhas do Assinante Digital (DSL) em tempo real. Uma metodologia baseada no Knowledge Discovery in Databases ou Descobrimento de Conhecimento em Bases de Dados (KDD) para detecção e estimação de ruídos em tempo real, foi utilizada. KDD é aplicado para selecionar, pré-processar e transformar os dados antes da etapa de aplicação dos algoritmos na etapa de mineração de dados. Para identificação dos ruídos o algoritmo tradicional backpropagation baseado em Redes Neurais Artificiais (RNA) é aplicado objetivando identificar o tipo de ruído em predominância durante a coleta das informações do modem do usuário e da central. Enquanto, para estimação o algoritmo de regressão linear e o algoritmo híbrido composto por Fuzzy e regressão linear foram aplicados para estimar a potência em Watts de ruído crosstalk ou diafonia na rede. Os resultados alcançados demonstram que a utilização de algoritmos de inteligência computacional como a RNA são promissores para identificação de ruídos em redes DSL, e que algoritmos como de regressão linear e Fuzzy com regressão linear (FRL) são promissores para a estimação de ruídos em redes DSL.

Análise da qualidade da informação no setor de saneamento básico: em busca da inteligência estratégica

Estudo da dimensão informacional do setor de saneamento básico, com o objetivo de analisar a qualidade da informação disponível em fontes de informação utilizadas no planejamento do setor. Para isso, foram analisadas as bases governamentais de informação, o Sistema Nacional de Informações sobre Saneamento 2009 (SNIS), a Pesquisa Nacional de Saneamento Básico 2008 (PNSB), a Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios 2009 (PNAD) e o Censo Demográfico 2010, no âmbito nacional, e o Serviço de Informação do Estado do Pará 2009 (SIE). A análise foi realizada por meio do Diagrama de Pareto, do Diagrama de causa e efeito de Ishikawa e dos atributos de informação de atualidade, abrangência, confiabilidade, precisão e pertinência, sendo, ainda, investigada a opinião de especialistas do setor. Nos 15 problemas evidenciados na redução da qualidade da informação em saneamento básico, cinco deles são considerados vitais e influenciam os demais problemas, sendo eles: a) falta de interação com outras áreas; b) periodicidade inadequada de disseminação das informações; c) falta de detalhamento da informação; d) forma de coleta inadequada; e) organização da informação inadequada. A partir da constatação das fragilidades na dimensão informacional em saneamento básico, foi analisada a informação utilizada em dois instrumentos de planejamento do setor, o Plano Nacional de Saneamento Básico (PLANSAB) e o Plano Plurianual 2008/2011, do estado do Pará (PPA 2008/2011). A conclusão desta tese é que, no momento, as informações disponibilizadas para o planejamento do setor são desatualizadas, incompletas, imprecisas, não pertinentes e não confiáveis. Com isso, foram recomendadas ações de inteligência estratégica para melhorar a qualidade da informação do setor, definindo-se o quê e onde coletar, como sistematizar, analisar, disseminar, avaliar e monitorar as informações, visando contribuir para o planejamento, definição de investimentos, prestação dos serviços, regulação, fiscalização e controle social, de acordo com as diretrizes da Política Nacional de Saneamento Básico, Lei 11.445/2007, que tem como um dos princípios fundamentais a universalização do acesso da população aos serviços de saneamento básico.

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.

Projeto multicritério de filtros harmônicos passivos para instalações industriais utilizando técnicas de inteligência computacional

Devido ao auge do crescimento industrial na Região Norte e, em especial, o Pólo Industrial de Manaus (PIM), são necessários obter ferramentas matemáticas que facilitem ao especialista tomar decisões sobre a seleção e dimensionamento dos filtros harmônicos que proporcionam neutralizar os efeitos prejudiciais dos harmônicos gerados pelas cargas não lineares da indústria e alcançar conformidade com os padrões das normas de qualidade de energia correspondentes. Além disso, como os filtros harmônicos passivos têm a capacidade de gerar potência reativa à rede, estes meios são eficazes compensadores de potência reativa e, portanto, podem conseguir uma economia significativa no faturamento de energia elétrica consumida por essas instalações industriais. Esta tese tem como objetivo geral desenvolver um método matemático e uma ferramenta computacional para a seleção da configuração e parâmetros do projeto de um conjunto de filtros harmônicos passivos para sistemas elétricos industriais. Nesta ótica, o problema de otimização da compensação de harmônicos por meio de filtros passivos foi formulado como um problema multiobjetivo que considera tanto os objetivos da redução da distorção harmônica como da efetividade econômica do projeto considerando as características das tarifas brasileiras. Todavia, a formulação apresentada considera as restrições relevantes impostas pelas normas brasileiras e estrangeiras. A solução computacional para este problema foi conseguida, usando o algoritmo genético NSGA-II que determina um conjunto de soluções ótimas de Pareto (Fronteira) que permitem ao projetista escolher as soluções mais adequadas para o problema. Por conseguinte, a ferramenta computacional desenvolvida tem várias novidades como: não só calcula os parâmetros que caracterizam os filtros, como também seleciona o tipo de configuração e o número de ramos do filtro em cada barra candidata de acordo com um conjunto de configurações pré-estabelecidas; têm implementada duas normas para a avaliação das restrições de qualidade de energia (Prodist-Módulo 8 e IEEE 519-92) que podem ser selecionadas pelo usuário; determina soluções com bons indicadores de desempenho para vários cenários característicos e não característicos do sistema que permitem a representação das as variações diárias da carga; das variações dos parâmetros do sistema e dos filtros; avalia o custo das contas de energia numa rede elétrica industrial que tem diferentes condições de operação (cenários característicos); e avalia o efeito econômico de filtros de harmônicos como compensadores de potência reativa. Para desenvolver a ferramenta computacional adequada desta tese, foi empregado um modelo trifásico em coordenadas de fase para redes de energia elétrica industriais e de serviços onde foram feitos vários programas utilizando várias ferramentas computacionais adicionais. Estas ferramentas compreendem um programa de varredura de freqüência, um programa do fluxo de harmônicos por injeção de correntes e um programa de fluxo de potência à freqüência fundamental. Os resultados positivos desta tese, a partir da análise de vários exemplos práticos, mostram as vantagens do método desenvolvido.

Metodologias de inteligência computacional aplicadas ao problema de previsão de carga a curto prazo

Diversas atividades de planejamento e operação em sistemas de energia elétrica dependem do conhecimento antecipado e preciso da demanda de carga elétrica. Por este motivo, concessionárias de geração e distribuição de energia elétrica cada vez mais fazem uso de tecnologias de previsão de carga. Essas previsões podem ter um horizonte de curtíssimo, curto, médio ou longo prazo. Inúmeros métodos estatísticos vêm sendo utilizados para o problema de previsão. Todos estes métodos trabalham bem em condições normais, entretanto deixam a desejar em situações onde ocorrem mudanças inesperadas nos parâmetros do ambiente. Atualmente, técnicas baseadas em Inteligência Computacional vêm sendo apresentadas na literatura com resultados satisfatórios para o problema de previsão de carga. Considerando então a importância da previsão da carga elétrica para os sistemas de energia elétrica, neste trabalho, uma nova abordagem para o problema de previsão de carga via redes neurais Auto-Associativas e algoritmos genéticos é avaliada. Três modelos de previsão baseados em Inteligência Computacional são também apresentados tendo seus desempenhos avaliados e comparados com o sistema proposto. Com os resultados alcançados, pôde-se verificar que o modelo proposto se mostrou satisfatório para o problema de previsão, reforçando assim a aplicabilidade de metodologias de inteligência computacional para o problema de previsão de cargas.

Gestão das estatísticas criminais na Polícia Militar do Pará: novo paradigma do policiamento moderno e seus reflexos no planejamento operacional

A busca pela integração com a comunidade, a gestão da informação criminal e as tecnologias da informação se colocam entre as principais razões que alavancam mudanças nas estruturas e no modo de atuação das Polícias. Buscar planejamentos operacionais com bases mais científicas é a razão de ser para mudanças de paradigmas nas forças policiais. Neste contexto, as Estatísticas Criminais desempenham um papel importantíssimo, por ser a fonte fundamental para a construção da análise criminal, além de oferecer um diagnóstico mais aproximado da realidade que envolve a criminalidade e da violência. Assim, esta dissertação tem como objetivo analisar como as estatísticas criminais produzidas pelo Sistema Estadual de Segurança Pública e Defesa Social do Estado do Pará são empregas no planejamento operacional da Polícia Militar, levando-se em conta a integração das informações e como os policiais que trabalham nos bairros do Guamá e da Terra Firme as utilizam para desenvolverem suas atividades constitucionais de policiamento ostensivo e preventivo. Para tanto, foram levantadas os seguintes temas para o desenvolvimento da discussão: os novos paradigmas do policiamento moderno, levando-se em consideração o emprego de ferramentais mais científicos para melhorar a efetividade do policiamento, dentre eles as estatísticas criminais; segundo, como são produzidas as estatísticas criminais dentro do Sistema Estadual de Segurança Pública e Defesa Social e quais banco de dados que são utilizados para produção das análises; terceiro são apresentados resultados da pesquisa de campo realizada nos policiais militares dos bairros do Guamá e da Terra Firme visando mostrar a utilização das estatísticas criminais por parte destes profissionais da segurança pública. Mostrando-se como resultado principal a necessidade de integração das informações do Sistema Estadual de Segurança Pública e Defesa Social e a necessidade de que o processo de produção de conhecimento chegue a todos os níveis da Polícia Militar, principalmente aos que trabalham na atividade operacional.