Analysis of Consumption Data to Detect Commercial Losses Using Performance Evaluation Methods in a Smart Grid

Electric power networks, namely distribution networks, have been suffering several changes during the last years due to changes in the power systems operation, towards the implementation of smart grids. Several approaches to the operation of the resources have been introduced, as the case of demand response, making use of the new capabilities of the smart grids. In the initial levels of the smart grids implementation reduced amounts of data are generated, namely consumption data. The methodology proposed in the present paper makes use of demand response consumers’ performance evaluation methods to determine the expected consumption for a given consumer. Then, potential commercial losses are identified using monthly historic consumption data. Real consumption data is used in the case study to demonstrate the application of the proposed method.

Multi-scale vegetation classification using earth observation data of the Sundarban mangrove forest, Bangladesh.

Dissertation submitted in partial fulfilment of the requirements for the Degree of Master of Science in Geospatial Technologies.

Towards a unified European electricity market: The contribution of data-mining to support realistic simulation studies

Worldwide electricity markets have been evolving into regional and even continental scales. The aim at an efficient use of renewable based generation in places where it exceeds the local needs is one of the main reasons. A reference case of this evolution is the European Electricity Market, where countries are connected, and several regional markets were created, each one grouping several countries, and supporting transactions of huge amounts of electrical energy. The continuous transformations electricity markets have been experiencing over the years create the need to use simulation platforms to support operators, regulators, and involved players for understanding and dealing with this complex environment. This paper focuses on demonstrating the advantage that real electricity markets data has for the creation of realistic simulation scenarios, which allow the study of the impacts and implications that electricity markets transformations will bring to the participant countries. A case study using MASCEM (Multi-Agent System for Competitive Electricity Markets) is presented, with a scenario based on real data, simulating the European Electricity Market environment, and comparing its performance when using several different market mechanisms.

Data Mining Approach to support the Generation of Realistic Scenarios for Multi-Agent simulation of Electricity Markets

This paper presents the Realistic Scenarios Generator (RealScen), a tool that processes data from real electricity markets to generate realistic scenarios that enable the modeling of electricity market players’ characteristics and strategic behavior. The proposed tool provides significant advantages to the decision making process in an electricity market environment, especially when coupled with a multi-agent electricity markets simulator. The generation of realistic scenarios is performed using mechanisms for intelligent data analysis, which are based on artificial intelligence and data mining algorithms. These techniques allow the study of realistic scenarios, adapted to the existing markets, and improve the representation of market entities as software agents, enabling a detailed modeling of their profiles and strategies. This work contributes significantly to the understanding of the interactions between the entities acting in electricity markets by increasing the capability and realism of market simulations.

Improving discovery in the life sciences using semantic Web technologies and linked data: design principles for life sciences knowledge organization systems

Dissertation presented to obtain the Ph.D degree in Bioinformatics

EPIDEMIOLOGIC SURVEYS OF HISTOPLASMIN AND PARACOCCIDIOIDIN SENSITIVITY IN BRAZIL

We report here the results obtained in epidemiologic surveys of histoplasmosis and paracoccidioidomycosis carried out in Brazil using the histoplasmin and paracoccidioidin delayed hypersensitivity skin tests. Most of these data have not been previously published in scientific journals and are now reported here in two tables respectively concerning histoplasmosis (88 surveys) and paracoccidioidomycosis (58 surveys). The guidelines to be followed in surveys of this nature are also commented upon.

Segurança Alimentar no Quotidiano das Famílias Amarantinas

Dissertação de Mestrado em Gestão Integrada da Qualidade, Ambiente e Segurança

Declarative approach to data extraction of web pages

Thesis submitted to Faculdade de Ciências e Tecnologia of the Universidade Nova de Lisboa, in partial fulfilment of the requirements for the degree of Master in Computer Science

Exploring distributed computing tools through data mining tasks

Harnessing idle PCs CPU cycles, storage space and other resources of networked computers to collaborative are mainly fixated on for all major grid computing research projects. Most of the university computers labs are occupied with the high puissant desktop PC nowadays. It is plausible to notice that most of the time machines are lying idle or wasting their computing power without utilizing in felicitous ways. However, for intricate quandaries and for analyzing astronomically immense amounts of data, sizably voluminous computational resources are required. For such quandaries, one may run the analysis algorithms in very puissant and expensive computers, which reduces the number of users that can afford such data analysis tasks. Instead of utilizing single expensive machines, distributed computing systems, offers the possibility of utilizing a set of much less expensive machines to do the same task. BOINC and Condor projects have been prosperously utilized for solving authentic scientific research works around the world at a low cost. In this work the main goal is to explore both distributed computing to implement, Condor and BOINC, and utilize their potency to harness the ideal PCs resources for the academic researchers to utilize in their research work. In this thesis, Data mining tasks have been performed in implementation of several machine learning algorithms on the distributed computing environment.

Investigating habitat association of breeding birds using public domain satellite imagery and land cover data.

Dissertation submitted in partial fulfilment of the requirements for the Degree of Master of Science in Geospatial Technologies

Bases de Dados NoSQL

Com o advento da invenção do modelo relacional em 1970 por E.F.Codd, a forma como a informação era gerida numa base de dados foi totalmente revolucionada. Migrou‐se de sistemas hierárquicos baseados em ficheiros para uma base de dados relacional com tabelas relações e registos que simplificou em muito a gestão da informação e levou muitas empresas a adotarem este modelo. O que E.F.Codd não previu foi o facto de que cada vez mais a informação que uma base de dados teria de armazenar fosse de proporções gigantescas, nem que as solicitações às bases de dados fossem da mesma ordem. Tudo isto veio a acontecer com a difusão da internet que veio ligar todas as pessoas de qualquer parte do mundo que tivessem um computador. Com o número de adesões à internet a crescer, o número de sites que nela eram criados também cresceu (e ainda cresce exponencialmente). Os motores de busca que antigamente indexavam alguns sites por dia, atualmente indexam uns milhões de sites por segundo e, mais recentemente as redes sociais também estão a lidar com quantidades gigantescas de informação. Tanto os motores de busca como as redes sociais chegaram à conclusão que uma base de dados relacional não chega para gerir a enorme quantidade de informação que ambos produzem e como tal, foi necessário encontrar uma solução. Essa solução é NoSQL e é o assunto que esta tese vai tratar. O presente documento visa definir e apresentar o problema que as bases de dados relacionais têm quando lidam com grandes volumes de dados, introduzir os limites do modelo relacional que só até há bem pouco tempo começaram a ser evidenciados com o surgimento de movimentos, como o BigData, com o crescente número de sites que surgem por dia e com o elevado número de utilizadores das redes sociais. Será também ilustrada a solução adotada até ao momento pelos grandes consumidores de dados de elevado volume, como o Google e o Facebook, enunciando as suas características vantagens, desvantagens e os demais conceitos ligados ao modelo NoSQL. A presente tese tenciona ainda demonstrar que o modelo NoSQL é uma realidade usada em algumas empresas e quais as principias mudanças a nível programático e as boas práticas delas resultantes que o modelo NoSQL traz. Por fim esta tese termina com a explicação de que NoSQL é uma forma de implementar a persistência de uma aplicação que se inclui no novo modelo de persistência da informação.

Classificações geomecânicas mineiras para o dimensionamento de maciços rochosos: o aplicativo MGC-RocDesign|Calc

Este trabalho tem como objetivo destacar a importância da utilização de software de geoengenharia no estudo das classificações de maciços rochosos nas engenharias de minas e geotécnica. Esta investigação pretendeu demonstrar a importância das classificações geomecânicas e índices geológico‐geomecânicos, tais como a Rock Mass Rating (RMR), Rock Tunnelling Quality Index (Q‐system), Surface Rock Classification (SRC), Rock Quality Designation (RQD), Geological Strength Index (GSI) and Hydro‐Potential Value (HP). Para esse efeito foi criada e desenvolvida uma calculadora geomecânica – MGC‐RocDesign|CALC: ‘Mining Geomechanics Classification systems for rock engineering design (version beta)’ – para de certa forma tornar mais simples, rápido e preciso o estudo das classificações geomecânicas sem que seja necessário recorrer manualmente às fastidiosas tabelas das classificações. A MGC‐RocDesign|CALC foi criada e desenvolvida no programa de folha de cálculo Microsoft Excel™ em linguagem Visual Basic for Applications© proporcionando o ambiente de carregamento de dados mais apelativos para o utilizador. Foi ainda integrada neste aplicativo a Calculadora Geotech|CalcTools que resulta da fusão das bases de dados ScanGeoData|BGD e SchmidtData|UCS criadas por Fonseca et al. (2010). Toda a informação foi integrada numa base de dados dinâmica associada a uma plataforma cartográfica em Sistemas de Informação Geográfica. Apresenta‐se como caso de estudo um dos trechos subterrâneos do maciço rochoso da antiga mina de volfrâmio das Aveleiras/Tibães (Mosteiro de Tibães, Braga, NW de Portugal). Além disso, apresenta‐se uma proposta de zonamento geomecânico do maciço rochoso da antiga mina das Aveleiras/Tibães com o objetivo de apoiar o dimensionamento de maciços rochosos. Por fim, apresenta‐se uma reflexão em termos de aplicabilidade, das potencialidades e das limitações da Calculadora Geomecânica MGC‐RocDesign|CALC.

Deteção e extinção de incêndio em Data Center

O presente trabalho enquadra-se na temática de segurança contra incêndio em edifícios e consiste num estudo de caso de projeto de deteção e extinção de incêndio num Data Center. Os objetivos deste trabalho resumem-se à realização de um estudo sobre o estado da arte da extinção e deteção automática de incêndio, ao desenvolvimento de uma ferramenta de software de apoio a projetos de extinção por agentes gasosos, como também à realização de um estudo e uma análise da proteção contra incêndios em Data Centers. Por último foi efetuado um estudo de caso. São abordados os conceitos de fogo e de incêndio, em que um estudo teórico à temática foi desenvolvido, descrevendo de que forma pode o fogo ser originado e respetivas consequências. Os regulamentos nacionais relativos à Segurança Contra Incêndios em Edifícios (SCIE) são igualmente abordados, com especial foco nos Sistemas Automáticos de Deteção de Incêndio (SADI) e nos Sistemas Automáticos de Extinção de Incêndio (SAEI), as normas nacionais e internacionais relativas a esta temática também são mencionadas. Pelo facto de serem muito relevantes para o desenvolvimento deste trabalho, os sistemas de deteção de incêndio são exaustivamente abordados, mencionando características de equipamentos de deteção, técnicas mais utilizadas como também quais os aspetos a ter em consideração no dimensionamento de um SADI. Quanto aos meios de extinção de incêndio foram mencionados quais os mais utilizados atualmente, as suas vantagens e a que tipo de fogo se aplicam, com especial destaque para os SAEI com utilização de gases inertes, em que foi descrito como deve ser dimensionado um sistema deste tipo. Foi também efetuada a caracterização dos Data Centers para que seja possível entender quais as suas funcionalidades, a importância da sua existência e os aspetos gerais de uma proteção contra incêndio nestas instalações. Por último, um estudo de caso foi desenvolvido, um SADI foi projetado juntamente com um SAEI que utiliza azoto como gás de extinção. As escolhas e os sistemas escolhidos foram devidamente justificados, tendo em conta os regulamentos e normas em vigor.

Deteção e extinção de incêndios em Data Centers

São muitas as organizações que por todo o mundo possuem instalações deste tipo, em Portugal temos o exemplo da Portugal Telecom que recentemente inaugurou o seu Data Center na Covilhã. O desenvolvimento de um Data Center exige assim um projeto muito cuidado, o qual entre outros aspetos deverá garantir a segurança da informação e das próprias instalações, nomeadamente no que se refere à segurança contra incêndio.