A review on artificial intelligence based load demand forecasting techniques for smart grid and buildings

Electrical load forecasting plays a vital role in order to achieve the concept of next generation power system such as smart grid, efficient energy management and better power system planning. As a result, high forecast accuracy is required for multiple time horizons that are associated with regulation, dispatching, scheduling and unit commitment of power grid. Artificial Intelligence (AI) based techniques are being developed and deployed worldwide in on Varity of applications, because of its superior capability to handle the complex input and output relationship. This paper provides the comprehensive and systematic literature review of Artificial Intelligence based short term load forecasting techniques. The major objective of this study is to review, identify, evaluate and analyze the performance of Artificial Intelligence (AI) based load forecast models and research gaps. The accuracy of ANN based forecast model is found to be dependent on number of parameters such as forecast model architecture, input combination, activation functions and training algorithm of the network and other exogenous variables affecting on forecast model inputs. Published literature presented in this paper show the potential of AI techniques for effective load forecasting in order to achieve the concept of smart grid and buildings.

Development of a dynamic surface roughness monitoring system based on artificial neural networks (ANN) in milling operation

Dynamic surface roughness prediction during metal cutting operations plays an important role to enhance the productivity in manufacturing industries. Various machining parameters such as unwanted noises affect the surface roughness, whatever their effects have not been adequately quantified. In this study, a general dynamic surface roughness monitoring system in milling operations was developed. Based on the experimentally acquired data, the milling process of Al 7075 and St 52 parts was simulated. Cutting parameters (i.e., cutting speed, feed rate, and depth of cut), material type, coolant fluid, X and Z components of milling machine vibrations, and white noise were used as inputs. The original objective in the development of a dynamic monitoring system is to simulate wide ranges of machining conditions such as rough and finishing of several materials with and without cutting fluid. To achieve high accuracy of the resultant data, the full factorial design of experiment was used. To verify the accuracy of the proposed model, testing and recall/verification procedures have been carried out and results showed that the accuracy of 99.8 and 99.7 % were obtained for testing and recall processes.

Artificial water points facilitate the spread of an invasive vertebrate in arid Australia

Summary: The spread of invasive species after their initial introduction is often facilitated by human actions. In some cases, invaders only become established in habitats where dominant native species have been displaced as a result of human actions or where humans inadvertently provide essential resources such as food, water or shelter. We investigated if dams that provide water for livestock have facilitated the cane toad's (Rhinella marina) invasion of a hot semi-arid landscape by providing toads with a resource subsidy and hence refuge from extreme heat and aridity. To determine the relationship between the presence of surface water and habitat occupancy by toads, we surveyed natural and artificial water features for cane toads during the annual dry season. We used radiotracking and acoustic tags to determine whether movement patterns and shelter use of cane toads were focussed around dams. To determine whether dams provide toads with refuge from extreme heat and aridity, we deployed plaster models with internal thermometers to estimate ambient temperatures and toad desiccation rates in shelter sites. To determine whether dams alleviate the stress experienced by toads, we measured plasma corticosterone levels of toads that sheltered in and away from dams. Toads were present in sites with standing water and absent from waterless sites. Most radiotracked toads sheltered within 1 m of water. Toad movements were focussed around water. Toads tracked with passive acoustic telemetry over a 6-month dry season were highly resident at dams. Plaster models placed in toad shelter sites away from the water lost 27% more mass and experienced higher temperatures than models placed near the water's edge. Toads that sheltered in terrestrial shelters exhibited higher plasma corticosterone levels compared to toads that sheltered near dams. Dams provide toads with refuge habitats where they are less at risk from overheating and dehydration. Synthesis and applications. Artificial water points can facilitate biological invasions in arid regions by providing a resource subsidy for water-dependent invasive species. Our study suggests that there is scope to control populations of water-dependent invasive vertebrates in arid regions by restricting their access to artificial water points.

Statistical modelling of artificial neural network for sorting temporally synchronous spikes

Artificial neural network (ANN) models are able to predict future events based on current data. The usefulness of an ANN lies in the capacity of the model to learn and adjust the weights following previous errors during training. In this study, we carefully analyse the existing methods in neuronal spike sorting algorithms. The current methods use clustering as a basis to establish the ground truths, which requires tedious procedures pertaining to feature selection and evaluation of the selected features. Even so, the accuracy of clusters is still questionable. Here, we develop an ANN model to specially address the present drawbacks and major challenges in neuronal spike sorting. New enhancements are introduced into the conventional backpropagation ANN for determining the network weights, input nodes, target node, and error calculation. Coiflet modelling of noise is employed to enhance the spike shape features and overshadow noise. The ANN is used in conjunction with a special spiking event detection technique to prioritize the targets. The proposed enhancements are able to bolster the training concept, and on the whole, contributing to sorting neuronal spikes with close approximations.

NDVI With Artificial Neural Networks For SRTM Elevation Model Improvement – Hydrological Model Application

Digital elevation model (DEM) plays a substantial role in hydrological study, from understanding the catchment characteristics, setting up a hydrological model to mapping the flood risk in the region. Depending on the nature of study and its objectives, high resolution and reliable DEM is often desired to set up a sound hydrological model. However, such source of good DEM is not always available and it is generally high-priced. Obtained through radar based remote sensing, Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) is a publicly available DEM with resolution of 92m outside US. It is a great source of DEM where no surveyed DEM is available. However, apart from the coarse resolution, SRTM suffers from inaccuracy especially on area with dense vegetation coverage due to the limitation of radar signals not penetrating through canopy. This will lead to the improper setup of the model as well as the erroneous mapping of flood risk. This paper attempts on improving SRTM dataset, using Normalised Difference Vegetation Index (NDVI), derived from Visible Red and Near Infra-Red band obtained from Landsat with resolution of 30m, and Artificial Neural Networks (ANN). The assessment of the improvement and the applicability of this method in hydrology would be highlighted and discussed.

Aplicação de técnicas de descobrimento de conhecimento em bases de dados e de inteligência artificial em avaliação de imóveis

A comparação de dados de mercado é o método mais empregado em avaliação de imóveis. Este método fundamenta-se na coleta, análise e modelagem de dados do mercado imobiliário. Porém os dados freqüentemente contêm erros e imprecisões, além das dificuldades de seleção de casos e atributos relevantes, problemas que em geral são solucionados subjetivamente. Os modelos hedônicos de preços têm sido empregados, associados com a análise de regressão múltipla, mas existem alguns problemas que afetam a precisão das estimativas. Esta Tese investigou a utilização de técnicas alternativas para desenvolver as funções de preparação dos dados e desenvolvimento de modelos preditivos, explorando as áreas de descobrimento de conhecimento e inteligência artificial. Foi proposta uma nova abordagem para as avaliações, consistindo da formação de uma base de dados, ampla e previamente preparada, com a aplicação de um conjunto de técnicas para seleção de casos e para geração de modelos preditivos. Na fase de preparação dos dados foram utilizados as técnicas de regressão e redes neurais para a seleção de informação relevante, e o algoritmo de vizinhança próxima para estimação de valores para dados com erros ou omissões. O desenvolvimento de modelos preditivos incluiu as técnicas de regressão com superficies de resposta, modelos aditivos generalizados ajustados com algoritmos genéticos, regras extraídas de redes neurais usando lógica difusa e sistemas de regras difusas obtidos com algoritmos genéticos, os quais foram comparados com a abordagem tradicional de regressão múltipla Esta abordagem foi testada através do desenvolvimento de um estudo empírico, utilizando dados fornecidos pela Prefeitura Municipal de Porto Alegre. Foram desenvolvidos três formatos de avaliação, com modelos para análise de mercado, avaliação em massa e avaliação individual. Os resultados indicaram o aperfeiçoamento da base de dados na fase de preparação e o equilíbrio das técnicas preditivas, com um pequeno incremento de precisão, em relação à regressão múltipla.Os modelos foram similares, em termos de formato e precisão, com o melhor desempenho sendo atingido com os sistemas de regras difusas.

Efeito de diluentes na qualidade de sêmen suíno armazenado a 17ºC e no desempenho reprodutivo das fêmeas após inseminação artificial.

O trabalho constou de 3 experimentos com a finalidade de avaliar a influência de três diluentes sobre a motilidade e integridade da membrana espermática e de dois diluentes sobre o desempenho de fêmeas inseminadas com sêmen armazenado, no máximo, por 48h. Nos experimentos I e II, as doses de sêmen de 100 e 80 mL, contendo 3 e 2,5 bilhões de espermatozóides, respectivamente, foram mantidas sob resfriamento a 17ºC por um período de 144h. No experimento III os diluentes utilizados foram o BTS e Androhep® Enduraguard™. Os parâmetros de avaliação da qualidade do sêmen foram os percentuais de motilidade (Mot) e de membranas íntegras (MI), no experimento I, e Mot no experimento II. No experimento III, foram avaliados as taxas de retorno ao estro (TRE), de parto (TP), de parto ajustada (TPA), número de leitões nascidos totais (NT), nascidos vivos (NV), natimortos (NM) e mumificados (MM). Foram coletados 5 ejaculados de 5 machos para o experimento I e 3 a 18 ejaculados de 18 machos para os experimentos II e III. No experimento III, foram inseminadas 882 fêmeas com ordem de parto entre 1 e 8. No experimento I foram comparados três diluentes: BTS (T1); Androhep® Enduraguard™ (T2) e Androhep® (T3). Houve uma diminuição (P<0,05) na Mot do T1 em relação ao T2 e T3 já nas 48h. Quanto à MI, T1 e T3 apresentaram percentuais médios superiores (P<0,05) ao T2. No experimento II, foram comparados dois diluentes: BTS (T1) e Androhep® Enduraguard™ (T2). Não houve diferença (P>0,05) para Mot entre T1 e T2, em nenhum momento de avaliação. No experimento III foram avaliados dois diluentes: BTS (T1) e Androhep® Enduraguard™ (T2). Não houve diferença (P>0,05) na TRE, TP, TPA, NT, NV, NM e MM entre os tratamentos. Apesar do sêmen diluído em BTS ter apresentado motilidade inferior aos outros dois diluentes, no experimento I, isto não ocorreu no experimento II. O desempenho das fêmeas inseminadas com sêmen armazenado até 48h não foi influenciado pelo diluente utilizado (BTS ou Androhep® Enduraguard™).

Utilização de inteligência artificial (redes neurais artificiais) no gerenciamento de reprodutoras pesadas.

Uma atividade com a magnitude da avicultura, que usa equipamentos de última geração e serviços atualizados, é levada, na maioria dos casos, a tomar decisões que envolvem todos aspectos de produção, apoiada em critérios subjetivos. A presente tese objetivou estudar a utilização das redes neurais artificiais na estimação dos parâmetros de desempenho de matrizes pesadas, pertencentes a uma integração avícola sul-brasileira. Foram utilizados os registros de 11 lotes em recria, do período compreendido entre 09/11/97 a 10/01/99 e de 21 lotes em produção, do período compreendido entre 26/04/98 a 19/12/99, para a análise por redes neurais artificiais. Os dados utilizados corresponderam a 273 linhas de registros semanais, do período de recria e 689 linhas de registros semanais, do período de produção. Os modelos de redes neurais foram comparados e selecionados como melhores, baseados no coeficiente de determinação múltipla (R2), Quadrado Médio do Erro (QME), bem como pela análise de gráficos, plotando a predição da rede versus a predição menos o real (resíduo). Com esta tese foi possível explicar os parâmetros de desempenho de matrizes pesadas, através da utilização de redes neurais artificiais. A técnica permite a tomada de decisões por parte do corpo técnico, baseadas em critérios objetivos obtidos cientificamente. Além disso, este método permite simulações das conseqüências de tais decisões e fornece a percentagem de contribuição de cada variável no fenômeno em estudo.

Utilização de substrato artificial para colonização perifítica: subsídio à remoção de microorganismos e nutrientes na Estação de Tratamento de Esgotos, Lami, Porto Alegre - RS

São apresentados os resultados do desenvolvimento das comunidades de algas perifíticas sobre substratos artificiais em duas lagoas de estabilização na Estação de Tratamento de Esgotos (ETE) do Lami, em Porto Alegre, Rio Grande do Sul, Brasil. Foram analisadas as mudanças na diversidade de espécies durante 8 semanas, entre outubro e dezembro de 2001, em três profundidades na coluna d'água, utilizando-se vários índices. O grupo de algas predominante no substrato superor nas duas lagoas foi o das diatomáceas, enquanto que nas profundidades média e inferior as cianobactérias foram as espécies mais freqüentes e abundantes, tanto na lagoa facultativa 1 como na lagoa de maturação 2 . Pelos resultados obtidos é possível que o substrato artificial de telas plástica utilizado neste experimento seja eficiente na remoção de nutrientes, tais como fósforo e nitrogênio. Pelo Índice Autotrófico verifica-se que as lagoas de estabilização são ambientes autotróficos, principalmente nos estratos superior e médio. Métodos estatísticos de análise multivariada foram realizados para descrever as relações entre espécies algais no tempo e em diferentes profundidades, bem como para encontrar afinidades específicas. Os resultados indicam espécies e grupos dominantes, substituições de espécies, mudanças na densidade e diversidade específica das comunidades perifíticas nessas lagoas. Este estudo demonstrou que o tempo para o estabelecimento de comunidades do perifiton diminui com a profundidade. Na análise das algas perifíticas foram registradas 32 táxons distribuídos em 4 divisões.

Considerações sobre programas de inseminação artificial e cistos ovarianos em suínos

Esta tese foi dividida em 4 capítulos: 1) Influência do intervalo desmame estro sobre a duração de Estro e o momento da ovulação de pluríparas suínas e seu uso como base de um programa de inseminação artificial; 2) Intervalo entre a inseminação e a ovulação e desempenho reprodutivo de pluríparas suínas submetidas a uma ou duas inseminações artificiais por dia; 3) Desempenho reprodutivo de fêmeas suínas submetidas ou não a inseminações artificiais pós-ovulatórias e 4) Cistos ovarianos e suas conseqüências no desempenho reprodutivo de rebanhos suínos. Para a realização do primeiro capítulo, foram conduzidos 6 experimentos, em 2 granjas, quando foram observadas 3291 pluríparas suínas, com o objetivo de avaliar a relação entre o intervalo desmame estro com a duração de estro e o momento da ovulação e a possibilidade do uso do intervalo desmame estro como preditor do momento da ovulação. O intervalo desmame estro influenciou a duração de estro em quase todas as avaliações, embora as associações observadas entre essas variáveis tenham sido fracas. O mesmo ocorreu com a associação do intervalo desmame estro com o momento da ovulação. Devido à grande variabilidade do momento da ovulação, não é possível observar uma associação forte com o intervalo desmame estro. Uma mesma granja pode apresentar comportamento estral diferenciado quanto ao intervalo entre o desmame e o estro em diferentes momentos. Para a realização do capítulo 2 foram avaliadas 2230 pluríparas suínas submetidas a uma ou duas inseminações artificiais diárias. As fêmeas estavam alojadas em duas granjas, que foram observadas em dois momentos cada. Foram avaliados o comportamento estral, desempenho reprodutivo, intervalo entre a inseminação e a ovulação e o número de inseminações pós-ovulatórias com o uso de cada estratégia. O uso de uma inseminação diária reduziu em pelo menos 0,92 doses inseminante por estro. A duração de estro, momento da ovulação, taxa de retorno ao estro e taxa de parto ajustada não foram influenciados pelo número de inseminações recebidas diariamente. O tamanho de leitegada foi influenciado em somente uma das avaliações, sendo menor nas fêmeas que receberam inseminações com intervalo de 24 horas. A redução no número de inseminações diárias causou um aumento no intervalo entre a inseminação e a ovulação. A freqüência de inseminações não promoveu diferenças na percentagem de fêmeas que receberam todas as inseminações antes da ovulação, mas aumentou o número de inseminações pós-ovulatórias recebidas. Para o capítulo 3, foram analisadas 1298 fêmeas suínas de duas granjas, com o objetivo de determinar a percentagem de fêmeas que receberam uma ou mais inseminações pós-ovulatórias e seus efeitos sobre o desempenho reprodutivo. Foi observado que mais de 70% das fêmeas receberam pelo menos uma inseminação pós-ovulatória e, aproximadamente 20% receberam duas ou mais. Não foi observado efeito das inseminações realizadas após a ovulação sobre a taxa de retorno ao estro, taxa de parto e tamanho de leitegada. Para a realização do capítulo 4, foram avaliadas por meio de ultra-sonografia transcutânea, 1990 fêmeas cíclicas de duas granjas, de diferentes ordens de parto, duração de lactação e intervalo desmame estro. O objetivo deste trabalho foi determinar a incidência de cistos ovarianos em fêmeas suínas cíclicas em produção e as suas conseqüências no desempenho reprodutivo do plantel. A incidência de cistos foi de 2,36%. Os cistos influenciaram a taxa de retorno ao estro, estando associados a cerca de 10% de todos os retornos, em ambas as granjas. A taxa de parto e a taxa de fêmeas vazias ao parto também foi influenciada pelo aparecimento de cistos, mas estes não influenciaram o tamanho de leitegada. O aparecimento de cistos não foi influenciado pela ordem de parto. Fêmeas que tiveram duração de lactação menor apresentaram maior incidência de cistos. Fêmeas que apresentaram intervalo desmame estro menor que 3 dias apresentaram maior incidência de cistos. A época do ano não influenciou o aparecimento de cistos.

Adoção de inseminação artificial na produção de bovinos reprodutores : um estudo do impacto na gestão das propriedades rurais

A tecnologia de inseminação artificial (IA) é considerada uma determinante da estruturação do melhoramento genético e da competitividade da pecuária bovina. Essa tecnologia apresenta demandas específicas para a sua adoção, procedimentos diferenciados tanto no processo produtivo como na área gerencial da propriedade rural. Ana lisar o impacto que essa tecnologia causa na gestão das propriedades rurais é objeto de estudo desde trabalho, que pesquisou aquelas especializadas em bovino reprodutor, no sentido de averiguar quais as reais mudanças estruturais, organizacionais e gerenciais que nelas ocorreram após a adoção da tecnologia. No intuito de verificar quais as subtecnologias e procedimentos necessários para que a tecnologia de IA pudesse ser adotada realizou-se levantamento de dados em fontes secundárias e entrevistas com profissionais da área, que culminou na elaboração de um quadro contendo as exigências para a adoção dessa tecnologia, com os objetivos e/ou as atividades envolvidas, assim como a infra-estrutura necessária. Com base nos dados coletados, foram relacionadas, ainda, as exigências com as implicações ou procedimentos administrativos necessários para a implantação da tecnologia. Elaborou-se o roteiro de entrevistas que foi utilizado no estudo de multicasos envolvendo três propriedades. A seleção das propriedades foi com base no volume de sêmen adquirido. Destacam-se as constatações, a partir da análise dos dados levantados: a) a infra-estrutura existente nas propriedades sofre alterações ou adaptações com a adoção da IA, estando as mesmas relacionadas com o nível tecnológico já existente nas propriedades; b) a adoção da IA foi determinada pela disponibilidade de recursos financeiros e capacidade técnica para implantá-la, em duas das propriedades analisadas o processo de adoção da tecnologia de IA está relacionado com a formação dos filhos em medicina veterinária; c) o planejamento passa a ser instrumento na condução do negócio, após a adoção da IA; d) o controle de qualidade está relacionado com o nível de desenvolvimento tecnológico existente na propriedade, e) a informação gerada no processo produtivo começa a receber tratamento após o uso da tecnologia de IA, seja pela necessidade de maximizar o seu retorno, seja pela exigência dos órgãos controladores de gado de alta linhagem; f) as propriedades, onde a tecnologia não está consolidada, são mais receptivas à pesquisa e desenvolvimento; g) os proprietários na comercialização passam a adotar a venda por unidade utilizando também os leilões e materiais promocionais para divulgar os produtos; h) o volume de sêmen utilizado não guarda relação direta com o tamanho da propriedade; i) as propriedades cuja utilização da tecnologia ainda não está consolidada, reinvestem a renda gerada na própria propriedade; e j) a adoção da tecnologia possibilitou maior competitividade aos proprietários. Como resultado, coloca-se à disposição dos produtores rurais um referencial para a tomada de decisão sobre a adoção e/ou implementação da tecnologia de IA. Identificam-se também novas áreas de pesquisa, envolvendo a questão da tecnologia e da gestão na atividade agropecuária, pois às vezes a falta da competitividade do setor não está na carência de tecnologia, mais sim na forma como a mesma é gerenciada.