Previsão em curto prazo de índice de claridade utilizando redes neurais e variáveis sazonais

Este trabajo busca contribuir a la predicción de la radiación solar horaria en horizontes de hasta 12 horas adelante. Para ello, han sido empleadas Redes Neuronales (ANNs) del tipo Perceptron Multicapa. A su vez, dichas redes han empleado, como variables regresoras, datos horarios de Índice de Claridad (Kt) y variables determinísticas estacionales con el propósito de mejorar la comprensión en cuanto a las características de estacionalidad diaria y anual de la serie de Kt para un emplazamiento en Petrolina-PE-Brasil. El objetivo es comparar los resultados logrados con el empleo de dichas variables estacionales (que, entre otros aspectos, tienen características de variables difusas - fuzzy variables) con aquellos logrados por otros modelos reportados por diferentes autores como las mismas ANNs sin las variables estacionales, los Modelos Autoregresivos y la Persistencia. El error (nRMSD) del modelo final ha variado entre 17,8% y 25,7% para horizontes de predicción desde 1 hasta 12 horas adelante. Las ANNs han superado el desempeño de la Persistencia y del Modelo Autoregresivo. Se ha demostrado que el empleo de las variables estacionales ha mejorado las predicciones de Kt realizadas por las ANNs.This work aims to improve solar radiation forecast for horizons up to 12 hours ahead. In this sense, Neural Networks (ANN) of Multilayer Perceptron type were proposed, using as regressive variables, hourly clearness index (Kt) and seasonal deterministic variables, with the purpose of enhancing the understanding on the characteristics of daily and annual seasonal of Kt series for the city of Petrolina-PE-Brazil. The objective is to compare the results obtained with the use of such seasonal variables (which, among other aspects, have characteristics of fuzzy variables) with results of other models reported in the literature, such as ANNs without the use of seasonal variables, the Auto-Regressive Model and Persistence. The error (nRMSD) associated with the final model differs from 17.8% to 25.7% for horizons from 1 to 12 hours ahead. Neural networks surpassed the Persistence and the Autoregressive Model. It was proved that the use of the seasonal variables improved the results of Kt predictions using ANNs.Asociación Argentina de Energías Renovables y Medio Ambiente (ASADES

Contributo da monitorização do sistema nervoso autónomo para a abordagem do doente com instabilidade hemodinâmica em ambiente de cuidados intensivos

RESUMO: O Sistema Nervoso Autónomo, funcionalmente composto pelo Sistema Nervoso Autónomo Intrínseco, Sistema Nervoso Autónomo Extrínseco Simpático e Sistema Nervoso Autónomo Extrínseco Parassimpático, é um dos sistemas mais primitivos que garante a sobrevivência da espécie humana. A harmonia do funcionamento dos vários órgãos e sistemas depende em grande medida do equilíbrio entre os diversos componentes do Sistema Nervoso Autónomo, bem como da sua adequada interação com os restantes sistemas. Existem diversos métodos para testar o seu funcionamento: testes dos reflexos autonómicos cardiovasculares, análise da variabilidade da frequência cardíaca, determinação sérica de neurotransmissores, microneurografia e testes da função sudomotora. Na prática clínica é usual fazer-se uso dos reflexos autonómicos cardiovasculares, da análise da variabilidade cardíaca e dos testes da função sudomotora; todavia, a sua aplicabilidade nos doentes internados em ambiente de Cuidados Intensivos tem-se restringido, quase em exclusivo, à análise da variabilidade da frequência cardíaca; e, dentro da comunidade científica da Medicina Intensiva, especialidade médica com alicerces sólidos na fisiopatologia, o Sistema Nervoso Autónomo tem-se mantido à margem do interesse científico dos seus profissionais. A dúvida é legítima: não é um tema intelectualmente estimulante ou, não terá aplicabilidade na atividade clínica? No capítulo “Estudo do Sistema Nervoso Autónomo em ambiente de cuidados intensivos – estado da arte” faz-se uma revisão da literatura sobre a aplicabilidade da sua monitorização nos doentes críticos. Dessa revisão conclui-se que o estudo da correlação da variabilidade da frequência cardíaca com o prognóstico é o tema de excelência, sendo unânimes que a variabilidade da frequência cardíaca varia de forma inversa com o prognóstico. Existem igualmente alguns trabalhos que estudam a variabilidade da pressão arterial, nomeadamente o estudo do barorreflexo, uma vez mais o foco incide no prognóstico, apresentando pior prognóstico os doentes com baixa sensibilidade do barorreflexo. A pupilometria e a resposta pupilar à luz, apresentam-se como exceções ao cenário anterior, já que são utilizadas como ferramenta para titular a analgesia nos doentes críticos e para inferir as alterações da pressão intracraniana; são igualmente utilizadas para inferir o prognóstico nos doentes vítimas de anoxia cerebral e no estado de mal não convulsivo. Focando-se os estudos da avaliação do Sistema Nervoso Autónomo como ferramenta de prognóstico, sem aplicabilidade clínica direta para modificar o outcome dos doentes, este poderá ser um dos fatores limitativos à sua introdução como instrumento de monitorização na prática clínica diária das Unidades de Cuidados Intensivos. O capítulo “Monitorização do Sistema Nervoso Autónomo em ambiente de Cuidados Intensivos como ferramenta de prognóstico. Revisão sistemática” surgiu como uma necessidade natural do trabalho previamente desenvolvido. Face à evidência dos múltiplos estudos, que abordavam a avaliação da variabilidade da frequência cardíaca, havia a necessidade de se proceder a uma revisão sistemática dos mesmos. Todos os estudos publicados em ambiente de cuidados intensivos são de coorte, prospetivos ou retrospetivos, focando-se no trauma, sépsis grave e choque sético, disfunção multiorgânica, na paragem cardiorrespiratória, acidente vascular cerebral e doentes neurocirúrgicos; independentemente das variáveis estudadas, foi unânime que a variabilidade da frequência cardíaca varia de forma inversa com a gravidade clínica e com o prognóstico. Após terminar o capítulo anterior surgiram algumas dúvidas metódicas resultantes da constatação de que: não existe padronização das variáveis estudadas, nem dos métodos estudados e, é quase inexistente a aplicação dos métodos no domínio tempo-frequência nos doentes internados em ambiente de cuidados intensivos. O capítulo “Avaliação do Sistema Nervoso Autónomo pela monitorização da frequência cardíaca em ambiente de Cuidados Intensivos. Comparação de métodos” tem como objetivo fornecer um contributo para minorar estas dúvidas. Estudou-se a variabilidade da frequência cardíaca no domínio do tempo, no domínio da frequência (pelo método de Welch, pelo modelo autorregressivo e pelo método de Lomd-Scargle) e no domínio tempo-frequência (pelo método de Burg, pelo método de Lomb-Scargle, pela transformada de Wavelet e pela transformada de Hilbert-Huang) em 324 blocos de sinal eletrocardiográfico estável, obtidos em 82 doentes. Foram identificadas correlações fortes, e muito fortes, entre variáveis no domínio do tempo e variáveis no domínio da frequência, essas mesmas correlações foram replicadas com as variáveis no domínio tempo-frequência. Apesar da correlação positiva muito forte, entre os vários métodos e modelos disponíveis para estudar o balanço do Sistema Nervoso Autónomo, não existe entre eles concordância, o que reforça a necessidade de ser padronizada a metodologia do seu estudo. Durante a colheita, e o tratamento dos dados para o capítulo anterior, constatou-se que existia, em alguns doentes, uma subestimação do poder da banda HF, pelo facto dos doentes admitidos nas Unidades de Cuidados Intensivos apresentarem valores elevados da frequência respiratória. Frequências respiratórias superiores a 24 cpm ficam fora do limite superior do espectro da banda HF, não sendo por esse motivo quantificado. Esta observação deu origem a um pequeno capítulo intitulado “Variabilidade da frequência cardíaca. O espectro das bandas de alta frequência não está adequado para todos os doentes adultos internados em Cuidados Intensivos”. O capítulo “Manobra de Valsalva. Uma nova proposta para a sua utilização em doentes submetidos a ventilação mecânica invasiva” tem o objetivo de transformar a monitorização do Sistema Nervoso Autónomo num instrumento útil de orientação terapêutica nos doentes internados em ambiente de cuidados intensivos com instabilidade hemodinâmica. Apresenta-se um pequeno estudo piloto, sobre a adaptação da manobra de Valsalva durante a manobra da pausa inspiratória nos doentes submetidos a ventilação mecânica invasiva. Apesar do reduzido número de observações apresentadas, pode-se afirmar que a manobra de Valsalva é replicável nestes doentes e, que existe uma concordância da monitorização contínua do Sistema Nervoso Autónomo com as várias fases da manobra, nomeadamente na modelação vagal, a e b-adrenérgica. Por último, e de forma a dar destaque à importância da introdução da monitorização contínua do Sistema Nervoso Autónomo nas Unidades de Cuidados Intensivos, pelos métodos de monitorização no domínio tempo-frequência, apresenta-se o capítulo “Monitorização de eventos”. Neste capítulo são apresentados fenómenos de curta duração, que ocorrem com elevada frequência nas Unidades de Cuidados Intensivos, nomeadamente a troca de seringas com aminas vasoativas, a tosse e a aspiração de secreções brônquicas, e que a observação da resposta adaptativa do Sistema Nervoso Autónomo face à provocação a que é submetido, poderá nos indicar o seu estado de equilíbrio e, eventualmente na sua ausência, quais as medidas a adotar.ABSTRACT: The Autonomic Nervous System, functionally composed by the Intrinsic Autonomic Nervous System, Sympathetic Extrinsic Autonomic Nervous System and Parasympathetic Extrinsic Autonomic Nervous System, is one of the most primitive systems that is responsible for the survival of the human species. The harmony of the various organs and systems depends in a large scale on the balance between the various components of the Autonomic Nervous System, as well as their proper interaction with the other systems. There are several methods to test its functioning: cardiovascular autonomic reflex tests, heart rate variability analysis, serum determination of neurotransmitters, microneurography and sudomotor function tests. In clinical practice, it is usual to use the autonomic cardiovascular reflexes, heart rate variability analysis and sudomotor function tests; however, its applicability in patients hospitalized in the Intensive Care setting has been restricted, almost exclusively, to the analysis of heart rate variability; and among the scientific community of Intensive Medicine, a medical specialty with solid foundations in pathophysiology, the Autonomic Nervous System has been kept out of the scientific interest of its professionals. Doubt is legitimate: is it not an intellectually stimulating subject, or is it not appropriate for clinical practice? In the chapter "Study of the Autonomic Nervous System in Intensive Care Environment - State of the art" a critical review of the literature on the applicability of its monitoring in critical patients is made. This review concludes that studying the correlation between heart rate variability and prognosis is the focus, and all studies indicate that lower the heart rate variability, worse the prognosis. There are also some studies on the blood pressure variability, namely studying the baroreflex, once again the focus is on the prognosis, presenting worse prognosis the patients with low baroreflex sensitivity. Pupillometry and pupil light response is an exception to the previous scenario, since it is used as a tool to titrate analgesia in critical patients and to infer changes in intracranial pressure; it is also used as a prognostic tool in patients suffering from cerebral anoxia and in non-convulsive status epilepticus. Focusing the studies in evaluation the Autonomic Nervous System as a prognostic tool, without direct clinical applicability to modify the outcome of the patients, may be one of the limiting factors for its introduction as a monitoring instrument in the daily clinical practice of the Intensive Care Units. The chapter "Monitoring the Autonomic Nervous System in an Intensive Care environment as a prognostic tool. Systematic review "emerged as a natural need for previously developed work. Considering the multiple studies that addressed the evaluation of heart rate variability, there was a need for a systematic review of the studies, to evaluate if the results were consistent. All studies published in intensive care settings are cohort, prospective or retrospective, focusing on trauma, severe sepsis and septic shock, multiorgan dysfunction, cardiorespiratory arrest, stroke and neurosurgical patients; regardless of the variables studied, it was unanimous that heart rate variability is inversely related with clinical severity and prognosis. After finishing the previous chapter, some methodological doubts emerged: there is no standardization of the variables studied, nor of the methods, and there is almost no application of the time-frequency methods in patients hospitalized in intensive care units. The chapter "Evaluation of the Autonomic Nervous System by monitoring the heart rate variability in Intensive Care environment. Comparison of methods" try to answer those questions. Heart rate variability was studied in time domain, in frequency domain (Welch method, autoregressive model and Lomd-Scargle method) and in timefrequency domain (Burg method, Lomb-Scargle method, Wavelet transform and Hilbert- Huang transform) in 324 blocks of electrocardiographic stable signal, obtained in 82 patients. Strong and very strong correlations were identified between variables in the time domain and variables in the frequency domain, these same correlations were replicated with the variables in the time-frequency domain. Despite the very strong positive correlation between the various methods and models available to study the Autonomic Nervous System balance, there was no concordance between them, which reinforces the need to standardize the methodology of Autonomic study. During collection and treatment of data for the previous chapter, it was found that, in some patients there was an underestimation of the power of the HF band, because patients admitted to the Intensive Care Unit had higher respiratory rate values. Respiratory frequencies above 24 cpm are outside the upper limit of the HF band spectrum and are therefore not quantified. This observation originated a short chapter entitled "Variability of heart rate. The spectrum of high frequency bands is not suitable for all adult patients admitted in Intensive Care. The chapter "Valsalva maneuver. A new proposal for its use in patients submitted to mechanical ventilation" has the objective to transform the Autonomic Nervous System monitoring into a useful instrument for therapeutic orientation in Intensive Care patients with hemodynamic instability. A small pilot study was performed, to adapt the Valsalva maneuver during the inspiratory pause maneuver in patients submitted to mechanical ventilation. Despite the small number of observations presented, it can be stated that the Valsalva maneuver is replicable in these patients and there is a concordance of the continuous Autonomic Nervous System monitoring with the various phases of the maneuver, namely in the vagal, a and b-adrenergic modulation. Lastly, and to highlight the importance of the introduction of the continuous Autonomic Nervous System monitoring in Intensive Care Units, through the methods of timefrequency domain, I present the chapter "Monitoring of events". In this chapter, observation the adaptive response of the Autonomic Nervous System when exposed to short-term phenomena, like vasoactive syringes exchange, coughing and tracheal aspiration, may indicate its balance and, if necessary, what measures to take

Previsão de consumo de energia elétrica em contexto de smart grids

Num contexto de modernização e acelerados avanços tecnológicos no sector das Energy & Utilities, o conceito das Smart Grids surge associado às novas capacidades de gestão de redes energéticas inteligentes, através da integração de mecanismos automatizados de comunicação que possibilitam alcançar uma visão global do estado da rede energética e da totalidade dos seus componentes. As Utilities passam assim a ter disponíveis volumes massivos de informação, passíveis de análise e capazes de suportar a estratégia de otimização de todo o ciclo de produção, distribuição e comercialização de energia. Dessa forma, e para responder aos objetivos deste trabalho, foram utilizados dados provenientes dos contadores inteligentes, colocados em cada local de consumo, de forma a perceber perfis de consumo de clientes e criar modelos de previsão de consumo de energia no curto prazo. Os perfis de consumo dos clientes foram estudados e através de uma análise de Clustering foi possível identificar clientes com padrões de consumo semelhantes ao longo do tempo e agrupa-los em grupos de semelhança. O consumo de cada um dos grupos identificados foi seguidamente agregado e foram utilizadas redes neuronais para prever o seu consumo para um horizonte temporal de curto prazo (próximas 24 horas). Em termos de resultados obtidos foi possível perceber que a metodologia utilizada conseguiu alcançar resultados muito positivos quando comparados os valores reais de consumo com os valores que o algoritmo de previsão teve a capacidade de prever, tendo taxas de acerto superiores a 90%. As principais contribuições deste trabalho prendem-se com o desenho que uma metodologia de previsão utilizando várias técnicas de aprendizagem automática bem como um contributo ligado ao meio profissional, na medida em que foi ganho conhecimento que será útil no desenvolvimento da oferta da Novabase na área de Energy & Utilities.In a context of modernization and accelerated technological advances in the Energy & Utilities sector, the concept of Smart Grids appear associated with new intelligent energy network management capabilities through the integration of automated communication mechanisms that enable achieving an overview of network status and of all energy network components. The Utilities will have available massive amounts of information to analysis and to give support the optimization strategy of the entire production cycle, distribution and commercialization of energy. Thus, and to achieve the objectives of this research were used data from smart meters, placed at each place of consumption, in order to understand customer consumption profiles and create power consumption forecasting models in the short term. Customer consumption profiles were studied and by a clustering analysis was possible to identify customers with similar consumption patterns over time and bundles them into similarity groups. The consumption of each of the identified groups was then added and neural networks are used to predict the consumption of each group for a short-term time horizon (next 24 hours). In terms of results it was observed that the methodology has achieved very positive results when comparing the actual consumption values with the values that the prediction algorithm has the ability to predict, with accuracy rates of over 90 %. The main contributions of this work are related to the design a prediction methodology using various machine learning techniques and a contribution linked to the professional world, allowing gain knowledge that will be useful in the Development of Novabase Area Energy & Utilitie

Estudo de modelos de reconstrução de séries temporais de caudal em sistemas de abastecimento de água

O presente trabalho de mestrado, apresenta um estudo comparativo de técnicas de reconstrução de séries temporais de caudal dos sistemas de abastecimento de água, recorrendo a modelos de previsão. Normalmente, nas séries temporais de caudal dos sistemas de abastecimento de água, são encontrados dados erróneos que devem ser tratados e validados. Estas falhas nos dados, podem ter origem durante o processo de aquisição e/ou serem resultantes de problemas nos sensores que recolhem a informação. A presença destes dados erróneos, nas séries temporais de caudal dos sistemas de abastecimento de água, restringe o seu uso em tarefas de gestão, de operacionalização e monitorização dos sistemas. O processo de validação, identifica os dados anómalos e remove-os da série temporal, originando dados omissos. Estes dados podem ser estimados, recorrendo a modelos de previsão. Com o intuito de reconstruir as séries temporais de caudal de sistemas de abastecimento de água, comparou-se o desempenho e o tempo de computação entre um modelo autorregressivo (ARIMA sazonal), dois modelos de suavização exponencial (Holt Winters e Holt Winters de dupla sazonalidade), um modelo de aprendizagem automática (SVR), um modelo híbrido (abordagem Quevedo) e uma melhoria ao modelo híbrido. O desempenho e o tempo de computação dos modelos foram avaliados considerando três casos de estudo reais, representativos de uma grande percentagem das entidades gestoras portuguesas. Foi considerado, no máximo, um mês e cinco dias de registos históricos com intervalos de 1 hora e 10 minutos, para a previsão de um dia da semana e de um feriado, respetivamente. Na previsão de um dia da semana, com intervalos de 10 minutos entre cada medição, o modelo SVR obteve o melhor desempenho e foi dos modelos mais rápidos a realizar a previsão, à semelhança da abordagem preconizada por Quevedo. Na previsão de um feriado com intervalos de 10 minutos entre cada medição, nenhum modelo conseguiu prever o feriado, apenas abordagem de Quevedo modificada conseguiu aproximar-se dos valores reais de caudal, sendo o mais rápido a obter uma previsão.The present master's thesis presents a comparative study of techniques for the reconstruction of flow time series of water supply system using forecasting models. Erroneous data is often found in water supply system flow rate time series and must be treated and validated. These data errors may occur during the acquisition process and/or be the result of sensor problems. The presence of these data errors in water supply system flow rate time series restrict their use in management tasks, operationalization, and monitoring of the systems. The validation process identifies anomalous data and removes it from the time series, resulting in missing data. These data can be estimated using forecasting models. To reconstruct the flow rate time series of water supply systems, the performance and computational time of an autoregressive model (seasonal ARIMA), two exponential smoothing models (Holt Winters and double- seasonality Holt Winters), a machine learning model (SVR), a hybrid model (Quevedo approach), and an improvement to the hybrid model were compared. The performance and computational time of the models were evaluated based on three real-life case studies, representative of a large percentage of Portuguese management entities. A maximum of one month and five days of historical records with intervals of 1 hour and 10 minutes were considered for the prediction of a weekday and a holiday, respectively. In the prediction of a weekday with 10-minute intervals between each measurement, the SVR model achieved the best performance and was the fastest to perform the prediction, similar to the approach proposed by Quevedo. In the prediction of a holiday with 10-minute intervals between each measurement, no model was able to predict the holiday, only the modified Quevedo approach was able to approximate the actual flow rate values, being the fastest to obtain a prediction

Arquitetura de gestão de consumo de energia elétrica baseada em sistemas multiagentes

Este trabalho apresenta uma arquitetura de gestão de consumo de energia elétrica baseada em sistemas multiagentes, capaz de monitorar e prever o consumo de energia, e atuar sobre os equipamentos. Para a indústria brasileira, a energia elétrica pode ser comercializada pelo sistema de contratação de demanda, onde é disponibilizada uma quantia de energia por um determinado valor. Sempre que está quantia contratada é ultrapassada, a indústria paga multa. Considerando está situação, há a necessidade de um controle automático e descentralizado do consumo. Estudos demonstram que a energia elétrica representa cerca de 40% dos custos de produção. O modelo autoregressivo de média móvel pode contribuir na previsão de consumo de energia elétrica em curto prazo. Já os sistemas multiagentes utilizam-se de suas características (autonomia, habilidade social, reatividade e pró-atividade) para contribuir no controle, tomada de decisão e operacionalização do sistema. A arquitetura proposta prevê a existência de três agentes principais, o Agente de Monitoramento e Previsão (AMP), Equipamento Agente (EA) e o Equipamento Agente com Redução de Consumo (EAR). Os EA são responsáveis por controlar todos os equipamentos ON/OFF, tendo por base uma prioridade de desligamento, consumo nominal, tempo de desligamento e situação momentânea. Os EAR são responsáveis por controlar os equipamentos que permitem redução de seu consumo, mantendo-os ligados. Já o AMP é responsável por monitorar e prever uma possível ultrapassagem da demanda contratada. Quando houver uma possível ultrapassagem da demanda contratada, os EA’s/EAR’s avaliam se a prioridade em execução é igual a sua. Caso seja, iniciam a negociação com os demais EA’s/EAR’s para verificar quem dispõem do menor tempo de desligamento. Quando identificado um agente com estas características, este se desliga (EA) ou reduz o seu consumo (EAR). Para a implementação utilizou-se o framework JADE e a linguagem de programação JAVA. Todos os testes foram realizados em ambientes de simulação, em alguns casos baseados em ambiente reais da indústria. Os resultados obtidos nos testes realizados demonstraram que a solução proposta é capaz de atender os requisitos de controle de demanda de uma forma descentralizada, onde as decisões de desligamento são tomadas pelos agentes EAR com base nas prioridades dos equipamentos, as quais são dinâmicas e buscam refletir a importância da utilização dos equipamentos durante a operação. Oportunidades de trabalhos futuros visando melhorias e aumento da eficiência da proposta são apresentados no final da dissertação.This work presents an architecture for managing electricity consumption based on multi-agent systems, capable of monitoring and forecasting energy consumption, and acting on equipment. For the Brazilian industry, electric energy can be sold through the demand contracting system, where a certain amount of energy is made available. Whenever the contracted amount is exceeded, the industry pays a fine. Considering this situation, there is a need for an automatic and decentralized control of consumption. Studies show that electricity represents about 40% of production costs. The autoregressive moving average model can contribute to the forecast of electricity consumption in the short term. Multiagent systems use their characteristics (autonomy, social skills, reactivity and proactivity) to contribute to the control, decision making and operationalization of the system. The proposed architecture provides for the existence of three main agents, the Monitoring and Forecasting Agent (AMP), Agent Equipment (EA) and the Agent Equipment with Reduction of Consumption (EAR). The EA are responsible for controlling all ON / OFF equipment, based on a shutdown priority, nominal consumption, shutdown time and momentary situation. EARs are responsible for controlling the equipment that allows their consumption to be reduced, keeping them connected. AMP is responsible for monitoring and forecasting a possible overshoot of contracted demand. When there is a possible overshoot of the contracted demand, the EA’s / EAR’s assess whether the priority in execution is the same as yours. If so, they start trading with the other EA’s / EAR’s to see who has the shortest downtime. When an agent with these characteristics is identified, it shuts down (EA) or reduces its consumption (EAR). For the implementation, the JADE framework and the JAVA programming language were used. All tests were carried out in simulation environments, in some cases based on real industry environments. The results obtained in the tests performed demonstrated that the proposed solution is capable of meeting the requirements of demand control in a decentralized way, where the shutdown decisions are made by the EAR agents based on the priorities of the equipment, which are dynamic and seek to reflect the importance of using the equipment during operation. Opportunities for future work aimed at improving and increasing the efficiency of the proposal are presented at the end of the dissertation

Identificação usando programação de expressão gênica e aplicação de controladores em válvulas de recirculação de gases de escape

Orientador : Prof. Leandro dos Santos CoelhoDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. Defesa: Curitiba, 25/08/2016Inclui referências : p. 83-85Resumo: A Recirculação de Gases de Escape é um método que visa à diminuição da emissão de uma importante classe de poluente, os Óxidos de Nitrogênio. Esta redução é alcançada por meio da diminuição da temperatura em que a queima do combustível ocorre, ocasionada pela reinserção de parte dos gases de escape, inertes na combustão, na admissão do motor através de uma válvula. Essa válvula, chamada de Válvula de Recirculação de Gases de Escape, é um sistema eletromecânico composto por um motor de corrente contínua, um trem de engrenagens e a própria válvula. O posicionamento da abertura desta válvula é diretamente ligado à quantidade de gases recirculados e, por consequência, à quantidade de poluentes emitidos. Portanto, o estudo e controle de sua dinâmica são realizados neste trabalho. São investigadas as estruturas de modelos Autorregressivos lineares e não-lineares, as quais, utilizando dados obtidos dessa válvula, servirão para modelar a dinâmica do sistema. A seleção de estrutura desses modelos é realizada por intermédio da Programação de Expressão Gênica, um algoritmo bioinspirado otimizador de estruturas. Um controlador Proporcional-Integral a ser aplicado é obtido por meio da otimização de seus parâmetros pelo Algoritmo Genético. Também foi investigado e aplicado o Controlador Preditivo Generalizado, que calcula o sinal de controle ideal por meio da estimativa das respostas futuras utilizando um modelo do sistema. Posteriormente, foram comparados os modelos encontrados e o desempenho dos controladores aplicados. Palavras-chave: Recirculação de Gases de Escape. Identificação de Sistemas. Algoritmos Genéticos. Programação de Expressão Gênica. Controle de Sistemas.Abstract: The Recirculation of Exhaust Gases is a method wich aim to reduce the emission of a Oxides of Nitrogen, a relevant pollutant class. This reduction is achieved by decreasing the temperature the fuel burns, achieved through the reinsertion of exhaust gases into the engine inlet through a poppet valve, theses gases are inert in the combustion process. Such valve, so-called Recirculation Exhaust Gas Valve, is an electromechanical system composed by a DC motor, a gear train and the valve itself. The positioning of the valve's opening is directly attached to the amount of recirculated gas and therefore the amount of pollutants emitted. Therefore the study and control of it's dynamics are carried out in this work. We'll investigate the structures of linear and nonlinear autoregressive models, which will be used to model the system dynamics taking in account the data collected from the valve. The selection of these models structure is accomplished by Gene Expression Programming, a bioinspired structure optimization. A Genetic Algorithm is used to optimize the parameters of a Proportional-Integral Controller which will be applied in the system. We will also investigate and apply the Generalized Predictive Controller, which calculates the optimal control signal by estimating the future responses using a system model. Later, we compare the models results and the performances of the applied controllers. Keywords: Exhaust Gases Recirculation. System Identification. Genetic algorithms. Gene Expression Programming. Control systems

Taxa de cambio e regimes cambiais no Brasil

Orientadores: Otaviano Canuto dos Santos Filho, Pedro Luiz Valls PareiraTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de EconomiaResumo: Toda a problemática envolvida neste trabalho pode ser resumida basicamente num esforço em sistematizar informações e análises sobre o comportamento da taxa de câmbio nos diversos regimes cambiais no Brasil, no período recente. Sendo a taxa de câmbio uma peça central para a avaliação dos parâmetros de decisão dos agentes econômicos, pode-se até compreender os esforços no sentido de encontrar uma taxa 'de câmbio real de equilíbrio, em sintonia com ajustes macroeconômicos consistentes. Contudo, tal esforço é extremamente limitado em uma economia marcada por um conjunto significativo de mudanças no regime monetário, de períodos de pronunciada inflação e de fortes intervenções governamentais. A análise do comportamento da taxa de câmbio não deixa dúvida quanto à tendência à intensa desvalorização de nossa moeda nos períodos de aceleração inflacionária e à sua forte valorização nos períodos imediatamente após choques de política econômica, como, por exemplo, no período recente do Plano Real, impulsionada pelas entradas expressivas de capitais externos voláteis e pela política interna de juros reais exorbitantes. Assim, as preciações cambiais não são precedidas por ataques especulativos, nem, contudo, implicam uma situação de profunda instabilidade no mercado a ponto de ser ela própria a causa de ataques ou crises. Há, ainda, uma certa resistência, perfeitamente justificável, das autoridades monetárias em alterar muito abruptamente a taxa de câmbio, em forma de maxidesvalorizações, o que pode romper certas convenções e credibilidade na política econômica. O Plano Real é, mais uma vez, um caso exemplar desta armadilha imposta por uma fixação da taxa de câmbio por um período muito longo ...Observação: O resumo, na íntegra, poderá ser visualizado no texto completo da tese digitalAbstract: Not informed.DoutoradoDoutor em Economi

Redes Neuronais Artificiais na Previsão de Consumos de Água

Esta dissertação apresenta o desenvolvimento de uma ferramenta de previsão de consumos de água mediante a utilização de inteligência artificial, nomeadamente de modelos de redes neuronais artificiais. Uma adequada previsão de consumos de água a curto, médio e longo prazo possibilita às empresas de abastecimento e distribuição de água uma informação imprescindível para estimar a capacidade de planeamento, atividades de manutenção, melhorias do sistema e otimização da operação de sistemas elevatórios e de tratamento. São examinados, para além das redes neuronais artificiais, outros modelos estatístico-matemáticos aplicados à previsão dos consumos, como o modelo ARIMA, baseado em médias móveis integradas autorregressivas. Em virtude do escasso número de trabalhos nesta área, considerou-se necessário aprofundar os conteúdos teóricos em matéria de redes neuronais e séries temporais, para depois aplicar uma metodologia própria que permitiu implementar o modelo na linguagem Python, sendo também utilizados outros softwares para explorar a capacidade das redes neuronais artificiais, como o Neural Network Toolbox para Matlab e o modelo ARIMA. Como caso de estudo, a metodologia foi aplicada aos registos de consumos do concelho de Arouca, cujo abastecimento em alta corresponde à Águas do Douro e Paiva (AdDP), do grupo Águas de Portugal. Como dados de base foram considerados os valores de consumo a cada meia hora, bem como dados de precipitação e temperatura. Os resultados da aplicação de redes neuronais foram satisfatórios, uma vez que o modelo aplicado sobre a série diária produziu previsões com uma precisão próxima de 96%, enquanto o modelo aplicado à série horária forneceu precisões próximas de 87 %. Este rigor nas previsões demonstra a efetividade da aplicação das redes neuronais na previsão dos consumos de água em vários horizontes de tempo.This thesis presents the development of a tool for water consumption forecasting through the use of artificial intelligence, especially of artificial neuron models. An adequate prediction of water consumption in the short, medium and long term provides essential information for water supply and distribution companies planning capacity, maintenance activities, system improvements and optimization of pumping treatment operation. In addition to the artificial neural networks, other statistical and mathematical models are applied to the forecast of the time series of consumption, such as the ARIMA model, based on autoregressive integrated moving averages. Due to the small number of available works in this area, it was necessary to deepen the theoretical contents regarding neural networks and time series, for the later development of a specific methodology and the respective implementation using Python language. Moreover, the capacity of artificial neural networks and of the ARIMA model were also explored using Neural Network Toolbox for Matlab. As case study, the methodology was applied to the consumption records for the municipality of Arouca, whose water supply is delivered by the Águas do Douro and Paiva (AdDP) company, from Águas de Portugal group. The main data used was water consumption, precipitation and temperature records available for the area. The results of the application of neural networks were satisfactory, since the model applied over a series of daily records produced predictions with an accuracy close to 96%, while the model applied to the hourly series provided accuracies close to 87%. This rigor in predictions demonstrates an effectiveness of the application of neuronal networks in the face of the problem for water consumption forectasting in various periods of time