Previsão e definição de perfis na gestão dos recursos de energia no âmbito de edifícios auto-sustentáveis

Nos últimos anos o consumo de energia elétrica produzida a partir de fontes renováveis tem aumentado significativamente. Este aumento deve-se ao impacto ambiental que recursos como o petróleo, gás, urânio, carvão, entre outros, têm no meio ambiente e que são notáveis no diaa- dia com as alterações climáticas e o aquecimento global. Por sua vez, estes recursos têm um ciclo de vida limitado e a dada altura tornar-se-ão escassos. A preocupação de uma melhoria contínua na redução dos impactos ambientais levou à criação de Normas para uma gestão mais eficiente e sustentável do consumo de energia nos edifícios. Parte da eletricidade vendida pelas empresas de comercialização é produzida através de fontes renováveis, e com a recente publicação do Decreto de Lei nº 153/2014 de 20 outubro de 2014 que regulamenta o autoconsumo, permitindo que também os consumidores possam produzir a sua própria energia nas suas residências para reduzir os custos com a compra de eletricidade. Neste contexto surgiram os edifícios inteligentes. Por edifícios inteligentes entende-se que são edifícios construídos com materiais que os tornam mais eficientes, possuem iluminação e equipamentos elétricos mais eficientes, e têm sistemas de produção de energia que permitem alimentar o próprio edifício, para um consumo mais sustentado. Os sistemas implementados nos edifícios inteligentes visam a monitorização e gestão da energia consumida e produzida para evitar desperdícios de consumo. O trabalho desenvolvido visa o estudo e a implementação de Redes Neuronais Artificiais (RNA) para prever os consumos de energia elétrica dos edifícios N e I do ISEP/GECAD, bem como a previsão da produção dos seus painéis fotovoltáicos. O estudo feito aos dados de consumo permitiu identificar perfis típicos de consumo ao longo de uma semana e de que forma são influenciados pelo contexto, nomeadamente, com os dias da semana versus fim-de-semana, e com as estações do ano, sendo analisados perfis de consumo de inverno e verão. A produção de energia através de painéis fotovoltaicos foi também analisada para perceber se a produção atual é suficiente para satisfazer as necessidades de consumo dos edifícios. Também foi analisada a possibilidade da produção satisfazer parcialmente as necessidades de consumos específicos, por exemplo, da iluminação dos edifícios, dos seus sistemas de ar condicionado ou dos equipamentos usados.

Inteligência artificial aplicada na previsão de mercados financeiros

Neste documento, são investigados vários métodos usados na inteligência artificial, com o objetivo de obter previsões precisas da evolução dos mercados financeiros. O uso de ferramentas lineares como os modelos AR, MA, ARMA e GARCH têm muitas limitações, pois torna-se muito difícil adaptá-los às não linearidades dos fenómenos que ocorrem nos mercados. Pelas razões anteriormente referidas, os algoritmos como as redes neuronais dinâmicas (TDNN, NARX e ESN), mostram uma maior capacidade de adaptação a estas não linearidades, pois não fazem qualquer pressuposto sobre as distribuições de probabilidade que caracterizam estes mercados. O facto destas redes neuronais serem dinâmicas, faz com que estas exibam um desempenho superior em relação às redes neuronais estáticas, ou outros algoritmos que não possuem qualquer tipo de memória. Apesar das vantagens reveladas pelas redes neuronais, estas são um sistema do tipo black box, o que torna muito difícil extrair informação dos pesos da rede. Isto significa que estes algoritmos devem ser usados com precaução, pois podem tornar-se instáveis.

Estudo numérico da adequação de diferentes tipos de leis coesivas na previsão da resistência de juntas adesivas por Modelos de Dano Coesivo

O uso de ligações adesivas aumentou significativamente nos últimos anos e é hoje em dia uma técnica de ligação dominante na indústria aeronáutica e automóvel. As ligações adesivas visam substituir os métodos tradicionais de fixação mecânicos na união de estruturas. A melhoria ao longo dos anos de vários modelos de previsão de dano, nomeadamente através do Método de Elementos Finitos (MEF), tem ajudado ao desenvolvimento desta técnica de ligação. Os Modelos de Dano coesivo (MDC), usados em conjunto com MEF, são uma ferramenta viável para a previsão de resistência de juntas adesivas. Os MDC combinam critérios da resistência dos materiais para a iniciação do dano e conceitos da mecânica da fratura para a propagação da fenda. Existem diversas formas de leis coesivas possíveis de aplicar em simulações por MDC, em função do comportamento expectável dos materiais que estão a ser simulados. Neste trabalho, estudou-se numericamente o efeito de diversas formas de leis coesivas na previsão no comportamento de juntas adesivas, nomeadamente nas curvas forçadeslocamento (P-) de ensaios Double-Cantilever Beam para caracterização à tração e ensaios End-Notched Flexure para caraterização ao corte. Também se estudou a influência dos parâmetros coesivos à tração e corte nas curvas P- dos referidos ensaios. Para o Araldite®AV138 à tração e ao corte, a lei triangular é a que melhor prevê o comportamento do adesivo. Para a previsão da resistência de ambos os adesivos Araldite® 2015 e SikaForce® 7752, a lei trapezoidal é a que melhor se adequa, confirmando assim que esta lei é a que melhor caracteriza o comportamento de dano de adesivos tipicamente dúcteis. O estudo dos parâmetros revelou influência distinta na previsão do comportamento das juntas, embora com bastantes semelhanças entre os diferentes tipos de adesivos.

Comparação de técnicas analíticas e numéricas para previsão de resistência de juntas adesivas de sobreposição simples

As juntas adesivas têm vindo a ser usadas em diversas áreas e contam com inúmeras aplicações práticas. Devido ao fácil e rápido fabrico, as juntas de sobreposição simples (JSS) são um tipo de configuração bastante comum. O aumento da resistência, a redução de peso e a resistência à corrosão são algumas das vantagens que este tipo de junta oferece relativamente aos processos de ligação tradicionais. Contudo, a concentração de tensões nas extremidades do comprimento da ligação é uma das principais desvantagens. Existem poucas técnicas de dimensionamento precisas para a diversidade de ligações que podem ser encontradas em situações reais, o que constitui um obstáculo à utilização de juntas adesivas em aplicações estruturais. O presente trabalho visa comparar diferentes métodos analíticos e numéricos na previsão da resistência de JSS com diferentes comprimentos de sobreposição (LO). O objectivo fundamental é avaliar qual o melhor método para prever a resistência das JSS. Foram produzidas juntas adesivas entre substratos de alumínio utilizando um adesivo époxido frágil (Araldite® AV138), um adesivo epóxido moderadamente dúctil (Araldite® 2015), e um adesivo poliuretano dúctil (SikaForce® 7888). Consideraram-se diferentes métodos analíticos e dois métodos numéricos: os Modelos de Dano Coesivo (MDC) e o Método de Elementos Finitos Extendido (MEFE), permitindo a análise comparativa. O estudo possibilitou uma percepção crítica das capacidades de cada método consoante as características do adesivo utilizado. Os métodos analíticos funcionam apenas relativamente bem em condições muito específicas. A análise por MDC com lei triangular revelou ser um método bastante preciso, com excepção de adesivos que sejam bastante dúcteis. Por outro lado, a análise por MEFE demonstrou ser uma técnica pouco adequada, especialmente para o crescimento de dano em modo misto.

Metodologias para avaliação do desempenho e previsão de avarias em turbinas eólicas utilizando a curva de potência do fabricante

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Energias Renováveis – Conversão Eléctrica e Utilização Sustentáveis, pela Universidade Nova de Lisboa, Faculdade de Ciência e Tecnologia

Mineração de repositórios de software modelos de previsão de pedidos de evolução de software

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Informática

Plataforma de previsão do consumo elétrico para edifícios inteligentes

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica e de Computadores

Modelos de previsão da degradação de pavimentos: parâmetro IRI

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Civil

Modelos probabilísticos de previsão de fendilhamento em pavimentos rodoviários

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Civil - Perfil Construção

Densidades de plantio e cultivares de soja convencionais para a região Sul de MG, safra 2013/14.

Objetivou-se identificar a melhor população de plantas (100.000 a 400.000 plantas ha-1) para 3 cultivares de soja convencional (BRSMG 752S; BRSMG 772S; BRSMG 810C), visando semeadura para região Sul de Minas Gerais. A cv BRSMG 772S apresentou máxima produtividade quando conduzida com 284.000 plantas ha-1, podendo ser cultivada entre 200.000 a 400.000 plantas ha-1. A variação na população de plantas não alterou o rendimento e a maioria dos caracteres agronômicos para as cultivares BRSMG 752S e BRSMG 810C, podendo as mesmas serem utilizadas com ampla faixa de população.

Modelos de previsão de rodeiras em pavimentos rodoviários

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Civil – Perfil Geotecnia

Modelos de previsão de preços de commodities

O principal objectivo deste trabalho assenta em desenvolver modelos de previsão de preços de commodities para assim comparar a capacidade preditiva da simulação de Monte Carlo com a das redes neuronais. A simulação de Monte Carlo é principalmente utilizada para avaliar as opções, já as redes neuronais são utilizadas para fazer previsões, classificações, clustering ou aproximação de funções. Os diversos modelos desenvolvidos foram aplicados na previsão do preço futuro do milho, petróleo, ouro e cobre. Sendo que os horizontes temporais testados neste trabalho foram 1 dia, 5 dias, 20 dias e 60 dias. Através da análise do erro absoluto médio percentual (MAPE) concluiu-se que no geral o modelo individual que apresentou um melhor desempenho preditivo foram as redes neuronais. Contudo, nas previsões a 1 e a 5 dias os resultados obtidos foram semelhantes para ambos os modelos. Para se tentar melhorar os resultados obtidos pelos modelos individuais foram aplicadas algumas técnicas de combinação de modelos. A combinação de modelos demonstrou no geral capacidade para melhorar os resultados dos modelos individuais, porém apenas para o horizonte a 60 dias é que os resultados melhoraram significativamente.

A utilização de uma rede neural artificial para previsão da incidência da malária no município de Cantá, estado de Roraima

INTRODUÇÃO: A malária é uma doença endêmica na Amazônia Legal Brasileira, apresentando riscos diferentes para cada região. O Município de Cantá, no Estado de Roraima, apresentou para todo o período estudado, um dos maiores índices parasitários anuais do Brasil, com valor sempre maior que 50. O presente estudo visa à utilização de uma rede neural artificial para previsão da incidência da malária nesse município, a fim de auxiliar os coordenadores de saúde no planejamento e gestão dos recursos. MÉTODOS: Os dados foram coletados no site do Ministério da Saúde, SIVEP - Malária entre 2003 e 2009. Estruturou-se uma rede neural artificial com três neurônios na camada de entrada, duas camadas intermediárias e uma camada de saída com um neurônio. A função de ativação foi à sigmoide. No treinamento, utilizou-se o método backpropagation, com taxa de aprendizado de 0,05 e momentum 0,01. O critério de parada foi atingir 20.000 ciclos ou uma meta de 0,001. Os dados de 2003 a 2008 foram utilizados para treinamento e validação. Comparam-se os resultados com os de um modelo de regressão logística. RESULTADOS: Os resultados para todos os períodos previstos mostraram-se que as redes neurais artificiais obtiveram um menor erro quadrático médio e erro absoluto quando comparado com o modelo de regressão para o ano de 2009. CONCLUSÕES: A rede neural artificial se mostrou adequada para um sistema de previsão de malária no município estudado, determinando com pequenos erros absolutos os valores preditivos, quando comparados ao modelo de regressão logística e aos valores reais.

Equações de previsão dos movimentos sísmicos à superfície para a região Autónoma dos Açores

Um dos principais problemas e interesses da engenharia sísmica prende‐se com a previsão dos efeitos que eventos sísmicos futuros possam provocar à superfície do terreno de um dado local que permita o desenvolvimento de estratégias de prevenção e mitigação de efeitos assim como de estratégias que visem incrementar a resiliência da região em questão. Esta previsão requer informação relativa quer a movimentos sísmicos ocorridos anteriormente quer ao solo existente no local a fim de se estabelecer uma relação entre as características de eventos e os deslocamentos verificados à superfície. Para a região Autónoma dos Açores ambos os conjuntos de informação disponível revelam‐se em número insuficiente para que daí resulte uma análise adequada. No sentido de contribuir para a resolução do problema apresentado, o presente trabalho recorre num primeiro momento à metodologia estatística para a elaboração de colunas de solo, com caracter sintético, que permitam a colmatação das lacunas existentes na base de dados da região. Num segundo momento recorre‐se ao modelo de propagação unidireccional de ondas de corte através de uma coluna de solo, como forma de avaliar os efeitos que um conjunto de acções sísmicas produzem no topo da coluna fazendo‐se recurso do conjunto de colunas sintéticas, elaborado no presente trabalho, assim como da base de dados de acções sísmicas, de caracter sintético, existente para o afloramento rochoso no arquipélago dos Açores. Da avaliação do modo de propagação de ondas sísmicas resulta um conjunto de espectros que servemde base à elaboração de equações de previsão dos movimentos sísmicos para os diferentes tipos de terreno da região.

Avaliação e gestão de riscos em áreas litorais. Contributo para o desenvolvimento de um sistema de previsão e alerta de inundação em zonas costeiras

Enquadrado no projeto Hidralerta, este trabalho tem como objetivo avaliar o risco de inundação na zona da Costa da Caparica, concelho de Almada, entre 2007 e 2012. As praias em estudo são: São João da Caparica, Praia do Norte, CDS, Traquínio, Dragão Vermelho, Praia Nova e Nova Praia. O projeto Hidralerta pretende desenvolver um sistema de previsão, alerta e análise de risco a longo prazo associado ao galgamento e inundação em zonas costeiras e portuárias, através da utilização de previsões da agitação marítima. Pela aplicação do modelo espetral SWAN foram transferidas as características de agitação marítima (altura de onda, período de pico e direção de onda) do largo, fornecidos pelo modelo de previsão WAVEWATCH III, para junto à costa, isto é, para pontos em frente a cada uma das praias. Para o cálculo do runup na praia de São João da Caparica, foram aplicadas as fórmulas empíricas desenvolvidas por Hunt (1959), Holman (1986), Stockdon et al. (2006), Nielsen e Hanslow (1991), Ruggiero et al. (2001), Guza e Thornton (1982), e Teixeira (2009). Esta praia é considerada uma praia natural, com sistema dunar, semelhante aos sistemas utilizados pelos autores para desenvolvimento e aplicação das suas fórmulas. Para as restantes praias, que possuem estrutura de proteção aderente, foi utilizada a metodologia de Mase et al. (2013), que permite calcular o runup/galgamento nas praias e estruturas. Os perfis transversais de todas as praias e das estruturas foram levantados no local, no decorrer deste estudo. Depois de calculado o nível máximo de inundação nas praias e o caudal médio galgado nas estruturas de proteção, procedeu-se à avaliação do risco de inundação. Para isso, cruzou-se a informação de tabelas do grau de probabilidade de ocorrência e do grau de consequência, o que possibilitou a determinação da aceitabilidade do risco. Como resultado destaca-se que existe um grau indesejável de galgamento e inundação nas praias da Costa da Caparica e que a prevenção de danos em pessoas e bens pode ser melhorada pela aplicação de sistemas de alerta. Os resultados obtidos devem ser analisados com cuidado uma vez que a metodologia tem limitações, quer ao nível dos dados (agitação marítima, perfis de praia utilizados), das formulações empíricas consideradas, as quais não foram desenvolvidas para as praias em estudo e a avaliação das consequências, em que se utiliza uma metodologia muito simples.