926 resultados para Redes de Distribuição


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Este trabalho apresenta um estudo sobre a criação de redes sociais eletrônicas e o papel estruturante do Software Livre e de Código Aberto (SL/CA), a partir da experiência do Projeto Rede de Atenção à Criança e ao Adolescente do Programa Pró-Menino, da Fundação Telefônica. Para tanto, foi necessário caminhar por diferentes áreas do conhecimento, para compreender os vários aspectos das redes sociais eletrônicas e, com isso, construir uma visão multifacetada do problema. Esse percurso foi construído ao longo de dez meses de trabalhos, com oito municípios do Estado de São Paulo e com a Fundação Telefônica, até a criação de um software, a partir da seguinte pergunta: “o que faz um software de rede eletrônica ter sucesso por longo período?”. O trabalho possibilitou o entendimento de como o SL/CA pode servir a redes sociais e das aprendizagens que ele pode propiciar-lhes, mostrando que a gratuidade é apenas um de suas características. O SL/CA possui uma série de aspectos que podem constituir elementos estruturantes da rede, seja no que diz respeito aos modelos de produção de software propriamente, seja no que tange ao gerenciamento de equipes de projetos com grande complexidade técnica em comunidades geograficamente dispersas e sem controle hierárquico e, enfim, no que tange aos aspectos de produção e distribuição de conhecimentos como bens públicos.

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Esta dissertação apresenta um levantamento da incidência de acidentes do trabalho nas atividades de construção, manutenção e instalação de redes de telecomunicações no Rio Grande do Sul. Os dados foram obtidos a partir da análise das CATs (Comunicação de Acidente do Trabalho), referentes aos anos de 2001 e 2002. São analisados o perfil dos trabalhadores, o tipo de atividade da empresa, a distribuição temporal dos acidentes, as partes do corpo atingidas, a natureza e a causa dos acidentes e das lesões. Os principais agentes causadores dos acidentes do trabalho, foram às escadas, os veículos e o esforço físico; a principal situação geradora de lesão foi o impacto de pessoa contra objeto; os tipos de lesões mais encontradas foram as contusões, fraturas e distensões; as partes do corpo atingidas foram os membros superiores, inferiores e dorso; os acidentes ocorreram em maior número nas primeiras horas trabalhadas, com os solteiros e o tipo de gravidade das lesões determinadas pelo maior número de afastamento com mais de 15 dias. Com os resultados obtidos, pretende-se subsidiar ações preventivas nestas atividades, pois com base nas principais causas de acidentes do trabalho é possível adotar medidas para reduzir o número e a gravidade dos acidentes.

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Algoritmos ótimos na extração de componentes principais com aprendizado não-supervisionado em redes neurais de múltiplos neurônios de saída são não-locais, ou seja, as modificações em uma dada sinapse entre dois neurônios dependem também da atividade de outros neurônios. Esta rede ótima extrairá as principais componentes dos dados e submetidos à sua primeira camada. As principais componentes são as projeções destes vetores nos autovalores máximos da matriz de correlação Gij = (eiej), onde a média (-) é sobre a distribuição de e. Existem fortes evidências indicando que sinapses biológicas só se modificam via regras locais, como por exemplo a regra de Hebb. Mas se aplicarmos regras locais numa rede com múltiplas saídas, todos os neurônios da saída serão equivalentes e darão respostas redundantes. A rede será bastante ineficiente. Um modo de contornar este problema é através da restrição dos campos receptivos dos neurônios de saída. Se cada neurônio acessar diferentes partes dos estímulos de entrada, a redundância diminui significativamente. Em contrapartida, ao mesmo tempo que a redundância diminui, também diminui a informação contida em cada neurônio; assim, devemos balancear os dois efeitos otimizando o campo receptivo. O valor ótimo, em geral, depende da natureza dos estímulos, sua estatística, e também do ruído intrínseco à rede. Objetivamos com este trabalho determinar a estrutura ótima de campos receptivos com aprendizado não-supervisionado para uma rede neural de uma camada em diversas condições medindo seu desempenho a partir de técnicas de reconstrução.

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Em modelos em que a distribuição espacial da população não é con- siderada, isto é, quando se supõe que haja uma homogeneidade espacial, e se estuda a evolução temporal do sistema, há uma única variável independente: o tempo. Caso a população seja constituída de duas espécies, do tipo parasitóide-hospedeiro, e a variável independente tempo for considerada discreta, teremos um sistema de equações a diferenças, como por exemplo o modelo de Nicholson-Bailey cujas soluções são apresentadas neste trabalho. Populações espacialmente distribuídas, em um espaço de natureza discreta, juntamente com a dinâmica vital em tempo discreto, têm o seu comportamento estudado através de redes de mapas acoplados. Após estudar o modelo de Hassell (dinâmica vital de Nicholson-Bailey com movimentação por difusão) e o modelo planta-herbívoro com movimentação por taxia, deduzimos e simulamos um modelo incluindo movimentação por taxia, difusão e convecção. É também apresentado neste trabalho, um paralelo entre estes modelos de redes de mapas acoplados e aqueles com as equações diferenciais correspondentes.

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A declaração do deputado federal Jair Bolsonaro (PP-RJ) na última terça-feira (9), durante sessão extraordinária da Câmara dos Deputados, em Brasília, repercutiu amplamente nas redes sociais nas 48 horas seguintes. Bolsonaro afirmou que não estupraria a deputada federal Maria do Rosário (PT-RS), ex-ministra de Direitos Humanos do país, porque “ela não merece”, logo após discurso da parlamentar em lembrança do Dia Internacional dos Direitos Humanos. Mais de 84 mil menções ao nome de Bolsonaro foram identificadas em pesquisa realizada pela FGV-DAPP, e o mapa abaixo ilustra a distribuição geográfica das referências ao político na terça e na quarta.

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Post dispatch analysis of signals obtained from digital disturbances registers provide important information to identify and classify disturbances in systems, looking for a more efficient management of the supply. In order to enhance the task of identifying and classifying the disturbances - providing an automatic assessment - techniques of digital signal processing can be helpful. The Wavelet Transform has become a very efficient tool for the analysis of voltage or current signals, obtained immediately after disturbance s occurrences in the network. This work presents a methodology based on the Discrete Wavelet Transform to implement this process. It uses a comparison between distribution curves of signals energy, with and without disturbance. This is done for different resolution levels of its decomposition in order to obtain descriptors that permit its classification, using artificial neural networks

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Most algorithms for state estimation based on the classical model are just adequate for use in transmission networks. Few algorithms were developed specifically for distribution systems, probably because of the little amount of data available in real time. Most overhead feeders possess just current and voltage measurements at the middle voltage bus-bar at the substation. In this way, classical algorithms are of difficult implementation, even considering off-line acquired data as pseudo-measurements. However, the necessity of automating the operation of distribution networks, mainly in regard to the selectivity of protection systems, as well to implement possibilities of load transfer maneuvers, is changing the network planning policy. In this way, some equipments incorporating telemetry and command modules have been installed in order to improve operational features, and so increasing the amount of measurement data available in real-time in the System Operation Center (SOC). This encourages the development of a state estimator model, involving real-time information and pseudo-measurements of loads, that are built from typical power factors and utilization factors (demand factors) of distribution transformers. This work reports about the development of a new state estimation method, specific for radial distribution systems. The main algorithm of the method is based on the power summation load flow. The estimation is carried out piecewise, section by section of the feeder, going from the substation to the terminal nodes. For each section, a measurement model is built, resulting in a nonlinear overdetermined equations set, whose solution is achieved by the Gaussian normal equation. The estimated variables of a section are used as pseudo-measurements for the next section. In general, a measurement set for a generic section consists of pseudo-measurements of power flows and nodal voltages obtained from the previous section or measurements in real-time, if they exist -, besides pseudomeasurements of injected powers for the power summations, whose functions are the load flow equations, assuming that the network can be represented by its single-phase equivalent. The great advantage of the algorithm is its simplicity and low computational effort. Moreover, the algorithm is very efficient, in regard to the accuracy of the estimated values. Besides the power summation state estimator, this work shows how other algorithms could be adapted to provide state estimation of middle voltage substations and networks, namely Schweppes method and an algorithm based on current proportionality, that is usually adopted for network planning tasks. Both estimators were implemented not only as alternatives for the proposed method, but also looking for getting results that give support for its validation. Once in most cases no power measurement is performed at beginning of the feeder and this is required for implementing the power summation estimations method, a new algorithm for estimating the network variables at the middle voltage bus-bar was also developed

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T'his dissertation proposes alternative models to allow the interconnectioin of the data communication networks of COSERN Companhia Energética do Rio Grande do Norte. These networks comprise the oorporative data network, based on TCP/IP architecture, and the automation system linking remote electric energy distribution substations to the main Operatin Centre, based on digital radio links and using the IEC 60870-5-101 protoco1s. The envisaged interconnection aims to provide automation data originated from substations with a contingent route to the Operation Center, in moments of failure or maintenance of the digital radio links. Among the presented models, the one chosen for development consists of a computational prototype based on a standard personal computer, working under LINUX operational system and running na application, developesd in C language, wich functions as a Gateway between the protocols of the TCP/IP stack and the IEC 60870-5-101 suite. So, it is described this model analysis, implementation and tests of functionality and performance. During the test phase it was basically verified the delay introduced by the TCP/IP network when transporting automation data, in order to guarantee that it was cionsistent with the time periods present on the automation network. Besides , additional modules are suggested to the prototype, in order to handle other issues such as security and prioriz\ation of the automation system data, whenever they are travesing the TCP/IP network. Finally, a study hás been done aiming to integrate, in more complete way, the two considered networks. It uses IP platform as a solution of convergence to the communication subsystem of na unified network, as the most recente market tendencies for supervisory and other automation systems indicate

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In this work we study a connection between a non-Gaussian statistics, the Kaniadakis statistics, and Complex Networks. We show that the degree distribution P(k)of a scale free-network, can be calculated using a maximization of information entropy in the context of non-gaussian statistics. As an example, a numerical analysis based on the preferential attachment growth model is discussed, as well as a numerical behavior of the Kaniadakis and Tsallis degree distribution is compared. We also analyze the diffusive epidemic process (DEP) on a regular lattice one-dimensional. The model is composed of A (healthy) and B (sick) species that independently diffusive on lattice with diffusion rates DA and DB for which the probabilistic dynamical rule A + B → 2B and B → A. This model belongs to the category of non-equilibrium systems with an absorbing state and a phase transition between active an inactive states. We investigate the critical behavior of the DEP using an auto-adaptive algorithm to find critical points: the method of automatic searching for critical points (MASCP). We compare our results with the literature and we find that the MASCP successfully finds the critical exponents 1/ѵ and 1/zѵ in all the cases DA =DB, DA DB. The simulations show that the DEP has the same critical exponents as are expected from field-theoretical arguments. Moreover, we find that, contrary to a renormalization group prediction, the system does not show a discontinuous phase transition in the regime o DA >DB.

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In this thesis we investigate physical problems which present a high degree of complexity using tools and models of Statistical Mechanics. We give a special attention to systems with long-range interactions, such as one-dimensional long-range bondpercolation, complex networks without metric and vehicular traffic. The flux in linear chain (percolation) with bond between first neighbor only happens if pc = 1, but when we consider long-range interactions , the situation is completely different, i.e., the transitions between the percolating phase and non-percolating phase happens for pc < 1. This kind of transition happens even when the system is diluted ( dilution of sites ). Some of these effects are investigated in this work, for example, the extensivity of the system, the relation between critical properties and the dilution, etc. In particular we show that the dilution does not change the universality of the system. In another work, we analyze the implications of using a power law quality distribution for vertices in the growth dynamics of a network studied by Bianconi and Barabási. It incorporates in the preferential attachment the different ability (fitness) of the nodes to compete for links. Finally, we study the vehicular traffic on road networks when it is submitted to an increasing flux of cars. In this way, we develop two models which enable the analysis of the total flux on each road as well as the flux leaving the system and the behavior of the total number of congested roads

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In this work we analyse the implications of using a power law distribution of vertice's quality in the growth dynamics of a network studied by Bianconi anel Barabási. In particular, we start studying the random networks which characterize or are related to some real situations, for instance the tide movement. In this context of complex networks, we investigate several real networks, as well as we define some important concepts in the network studies. Furthermore, we present the first scale-free network model, which was proposed by Barabási et al., and a modified model studied by Bianconi and Barabási, where now the preferential attachment incorporates the different ability (fitness) of the nodes to compete for links. At the end, our results, discussions and conclusions are presented

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In this work we elaborate and discuss a Complex Network model which presents connectivity scale free probability distribution (power-law degree distribution). In order to do that, we modify the rule of the preferential attachment of the Bianconi-Barabasi model, including a factor which represents the similarity of the sites. The term that corresponds to this similarity is called the affinity, and is obtained by the modulus of the difference between the fitness (or quality) of the sites. This variation in the preferential attachment generates very interesting results, by instance the time evolution of the connectivity, which follows a power-law distribution ki / ( t t0 )fi, where fi indicates the rate to the site gain connections. Certainly this depends on the affinity with other sites. Besides, we will show by numerical simulations results for the average path length and for the clustering coefficient

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Neste trabalho, elaboramos e discutimos uma rede complexa sem escala, ou seja, uma rede cuja distribuição de conectividade segue uma lei de distribuição de potência. Nosso trabalho pode ser resumido da seguinte forma: Para efeito de didática vamos começar com redes aleatórias que estão relacionados com situações reais e artificiais, e depois comentar as redes livres de escala, como proposto por Barabási-Albert (BA). Depois disso, discutimos uma extensão deste modelo, onde Barabasi e Bianconi (BB) incluem a qualidade. Discutimos também o modelo de afinidade, ou seja, (Ver Almeida et al). Finalmente vamos mostrar o nosso modelo, uma extensão do modelo de afinidade dada por e apresentar os resultados correspondentes. Para realizar tal tarefa modificamos a regra de ligação preferencial do modelo de BB colocando um fator que apresenta o grau de probabilidade entre os sítios da rede. Esta quantidade é feita pela diferença entre a qualidade do novo sítio e a qualidade dos anteriores. Este novo parâmetro produz novos resultados interessantes: a distribuição que segue uma lei de especial de potência, expoente apropriado. A evolução temporal da conectividade do sítio também é calculada . Além disso, mostramos também, os resultados que foram obtidos, via simulação numérica, para o menor caminho médio e o coeficiente de agregação da rede gerada pelo nosso modelo, isto é, pelo modelo de afinidade.

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Currently the interest in large-scale systems with a high degree of complexity has been much discussed in the scientific community in various areas of knowledge. As an example, the Internet, protein interaction, collaboration of film actors, among others. To better understand the behavior of interconnected systems, several models in the area of complex networks have been proposed. Barabási and Albert proposed a model in which the connection between the constituents of the system could dynamically and which favors older sites, reproducing a characteristic behavior in some real systems: connectivity distribution of scale invariant. However, this model neglects two factors, among others, observed in real systems: homophily and metrics. Given the importance of these two terms in the global behavior of networks, we propose in this dissertation study a dynamic model of preferential binding to three essential factors that are responsible for competition for links: (i) connectivity (the more connected sites are privileged in the choice of links) (ii) homophily (similar connections between sites are more attractive), (iii) metric (the link is favored by the proximity of the sites). Within this proposal, we analyze the behavior of the distribution of connectivity and dynamic evolution of the network are affected by the metric by A parameter that controls the importance of distance in the preferential binding) and homophily by (characteristic intrinsic site). We realized that the increased importance as the distance in the preferred connection, the connections between sites and become local connectivity distribution is characterized by a typical range. In parallel, we adjust the curves of connectivity distribution, for different values of A, the equation P(k) = P0e

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In this work a study of social networks based on analysis of family names is presented. A basic approach to the mathematical formalism of graphs is developed and then main theoretical models for complex networks are presented aiming to support the analysis of surnames networks models. These, in turn, are worked so as to be drawn leading quantities, such as aggregation coefficient, minimum average path length and connectivity distribution. Based on these quantities, it can be stated that surnames networks are an example of complex network, showing important features such as preferential attachment and small-world character