6 resultados para Slco curto fechado
em Universidade Federal do Pará
Resumo:
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.
Resumo:
O abastecimento de água é de suma importância não só para a sobrevivência humana, como também para o desenvolvimento de atividades econômicas e institucionais, ou seja, para vida orgânica/biótica e para a vida social. Com relação à disponibilidade desse recurso, o Brasil é um país com enormes reservas potencias para atender a esse fim. A Cidade Universitária Professor José da Silveira Netto, Campus da UFPA, atualmente produz sua água, com a captação através de aquifero subterrâneo, e, em pequena quantidade, também compra da Concessionária Local. Contudo, em relação à produção na Universidade Federal do Pará não há conhecimento quanto aos custos de manutenção da linha de produção, da mão-deobra envolvida, etc. A falta desse conhecimento não permite que o Gestor possa agir de forma estratégica, com relação a essa situação. Este trabalho visa levantar os custos diretos e indiretos da produção de 1m³ de água tratada na Cidade Universitária Professor José da Silveira Netto, comparando-o com os valores cobrados pela Concessionária Local, a fim de demonstrar ao gestor qual a situação mais vantajosa à Administração com relação ao assunto a ser abordado. Ademais, foram criados cenários futuros, tendo em vista que a atividade universitária é dinâmica e crescente, além do que se incorporaram condições como custo de energia e valor da outorga para captação de água, ainda não integrados nos custo atuais de produção. Os resultados demonstram claramente que a opção de produzir água para consumo é a mais vantajosa em termos econômicos para a Instituição, em qualquer cenário proposto. Ressalta-se que o custo por m³ da água produzida varia de R$ 0,31 a R$ 0,45, enquanto que a compra através da Concessionária Local, em torno de R$ 4,30/m³ para o ano de 2011, só se mostrará viável se esse preço for de no máximo de R$ 0,50/m³. Com essas informações e análises devidamente apresentadas de forma clara e tecnicamente consideradas, este trabalho poderá ser utilizado como instrumento de gestão pública capaz de permitir o melhor ou mais adequado sistema de Abastecimento de Água na Cidade Universitária Professor José da Silveira Netto.
Resumo:
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.
Resumo:
Diferentes critérios utilizados para a escolha de parceiros entre homens e mulheres têm sido identificados. Essa diferença, provavelmente, origina-se pelos diferentes graus de investimento parental entre gêneros. Mulheres parecem ter predisposição a selecionar parceiros com características de investimento emocional, material e com bons indicativos de saúde. Já homens podem utilizar os mesmos critérios que as mulheres, porém dão mais importância que estas à aparência física e juventude. Em relacionamentos de curto e longo prazo a literatura indica que há uma diferença nas escolhas entre mulheres. No primeiro caso, elas têm demonstrando preferir características relacionadas à saúde física, comparado ao segundo tipo de relacionamento, no qual a ênfase tem sido voltada à parceiros bons provedores de recursos e com alto nível de investimento emocional. Há poucas pesquisas que investigaram os critérios que mulheres homossexuais utilizam na escolha de suas parceiras amorosas. Estudos que investigaram a origem da homossexualidade apontaram a possibilidade de influências biológicas. Em termos evolutivos, a homossexualidade poderia ter surgido, em parte, como subproduto da evolução do prazer característico das atividades sexuais. Se esta hipótese estiver correta, o potencial para o desenvolvimento de uma orientação homo, hetero ou bissexual pode ser potencializado por ambientes característicos dos indivíduos em particular. Tal hipótese pode sugerir que os mecanismos psicológicos para escolha de parceiros sejam semelhantes entre as mulheres de variadas orientações sexuais. Para testar esta hipótese, investigou-se as preferências na escolha de parceiras de 100 mulheres em período reprodutivo, entre 18 e 40 anos, que se auto-classificaram como “homossexual exclusivo” ou “homossexual, e às vezes heterossexual”. Para a coleta de dados foram utilizados dois instrumentos, um para seleção das participantes e outro para a coleta de informações. O instrumento de coleta de dados foi dividido em: 1) Dados Demográficos; 2) Dados da parceira; 3) Critérios valorizados na escolha de uma parceira; 4) Critérios valorizados na escolha de uma parceira de curto e longo prazo; 5) Variáveis relacionadas ao desempenho sexual. As participantes foram contatadas pelo método a) “snow ball”, b) bares frequentados por grupos homossexuais e c) associações GLBT. Especificamente, investigou-se as variáveis envolvidas na escolha de parceiras de curto e longo prazo e comparou-se os resultados com os dados coletados por Cruz (2009), com mulheres heterossexuais em período reprodutivo. Os resultados indicaram que há maior preferência por atributos físicos em relacionamentos de curto prazo entre mulheres homo e heterossexuais. Atributos referentes à formação de vínculo foram mais solicitados em relacionamentos de longo prazo, possivelmente porque 75,6% dessas mulheres têm renda e não dependem do parceiro(a) para o provimento na relação, diminuindo a necessidade de parceiro(a)s que invistam recursos materiais. Mulheres homossexuais parecem ter os mesmos padrões de escolha de parceiros que heterossexuais.
Resumo:
Os sistemas econômicos comportamentais são definidos como diferentes relações existentes entre o consumo e a forma como o organismo o obtém. Existem tipicamente dois tipos de sistemas econômicos: a economia fechada, na qual a porção alimentar diária do sujeito só pode ser adquirida dentro da sessão experimental; e a economia aberta, na qual, além desta, o sujeito recebe uma complementação alimentar após a sessão. Este estudo teve como objetivo averiguar os efeitos da punição positiva sobre respostas mantidas em diferentes sistemas econômicos. Foram realizados dois experimentos. No Experimento 1 dois Rattus norvegicus, machos, privados de água por 24 horas, divididos entre as duas economias: A1 (aberta) e F1 (fechada). O estímulo aversivo foi um Jato de ar-quente (JAQ) por 5 segundos e contingente a cada resposta de pressão à barra (RPB). Cada sujeito passou pelas seguintes fases: Nível Operante, Modelagem da RPB, Fortalecimento em CRF, Punição e Recondicionamento. No Experimento 2 foram utilizados quatro Rattus norvegicus, Wistar, machos, privados de água por 24 horas, divididos em duas duplas: FAF (Fechada/Aberta/Fechada) e AFA (Aberta/Fechada/Aberta). O estímulo aversivo foi um choque de 1.3mA, por cinco segundos e contingente a cada RPB. Durante o experimento, ambos passaram pelas seguintes fases: Nível Operante, Modelagem da RPB, Fortalecimento em FR10, Punição (em uma economia), Recondicionamento, Punição (em uma economia diferente da anterior), outro Recondicionamento, por fim, uma sessão de Punição na economia inicial. Os dados dos dois Experimentos demonstraram uma supressão média no responder durante as fases de Punição em comparação com as fases de Fortalecimento/Recondicionamento, em ambas as economias e em todos os sujeitos: 48,7%(F1); 96,6%(A1); 99,9%, 99,9% e 89,8%(FAF1); 93,2%, 99,4% e 84,8% (FAF2); 99,8%, 83,6% e 95% (AFA1); 92,3%, 90,9% e 91,6% (AFA2). Estes resultados demonstram que tanto o choque quanto o JAQ funcionaram como estímulos aversivos, porém a diferença entre as duas economias foi maior nos sujeitos que tiveram suas respostas punidas com o JAQ.
Resumo:
A predição do preço da energia elétrica é uma questão importante para todos os participantes do mercado, para que decidam as estratégias mais adequadas e estabeleçam os contratos bilaterais que maximizem seus lucros e minimizem os seus riscos. O preço da energia tipicamente exibe sazonalidade, alta volatilidade e picos. Além disso, o preço da energia é influenciado por muitos fatores, tais como: demanda de energia, clima e preço de combustíveis. Este trabalho propõe uma nova abordagem híbrida para a predição de preços de energia no mercado de curto prazo. Tal abordagem combina os filtros autorregressivos integrados de médias móveis (ARIMA) e modelos de Redes Neurais (RNA) numa estrutura em cascata e utiliza variáveis explanatórias. Um processo em dois passos é aplicado. Na primeira etapa, as variáveis explanatórias são preditas. Na segunda etapa, os preços de energia são preditos usando os valores futuros das variáveis exploratórias. O modelo proposto considera uma predição de 12 passos (semanas) a frente e é aplicada ao mercado brasileiro, que possui características únicas de comportamento e adota o despacho centralizado baseado em custo. Os resultados mostram uma boa capacidade de predição de picos de preço e uma exatidão satisfatória de acordo com as medidas de erro e testes de perda de cauda quando comparado com técnicas tradicionais. Em caráter complementar, é proposto um modelo classificador composto de árvores de decisão e RNA, com objetivo de explicitar as regras de formação de preços e, em conjunto com o modelo preditor, atuar como uma ferramenta atrativa para mitigar os riscos da comercialização de energia.