296 research outputs found

    Aprendizado por reforço assistido por imitação para jogos digitais

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    Reinforcement Learning (RL) and Imitation Learning (IL) are branches of Artificial Intelligence that enable learning through interaction with the environment and through observation of examples, respectively. They have applications in several areas, such as: autonomous vehicles, robot control and games. Games are widely used to test the performance of Reinforcement Learning models, usually using deep neural networks, as they provide a controlled environment capable of exposing the model to a wide variety of problems and contexts. Thus, the present work aims to propose control models for the game Sonic The Hedgehog using Imitation Learning and Deep Reinforcement Learning. In addition, we seek to analyze the performance of imitation models based on adversarial strategies, investigate the impact of imitation on the model‚Äôs behavior and performance, and verify whether Imitation Learning can be a viable alternative to creating reward functions. Experiments were carried out comparing different IL methods, in order to verify if it would be able to generate good controllers for the game. Then, the IL methods of behavioral cloning, Adversarial Generative Imitation Learning and Adversarial Inverse Reinforcement Learning were used to start the RL, with the hypothesis that the prior domain knowledge provided by imitation helps the model to achieve better results. The obtained results showed that the IL can be used to generate digital game controllers and that the initialization of the RL step with Imitation Learning can help the model to obtain better performance.O Aprendizado por Refor√ßo (RL) e o Aprendizado por Imita√ß√£o (IL) s√£o ramos da Intelig√™ncia Artificial que possibilitam o aprendizado atrav√©s da intera√ß√£o com o ambiente e atrav√©s da observa√ß√£o de exemplos, respectivamente. Eles possuem aplica√ß√Ķes em diversas √°reas, tais como: ve√≠culos aut√īnomos, controle de rob√īs e jogos. Os jogos s√£o amplamente utilizados para testar o desempenho de modelos de Aprendizado por Refor√ßo, geralmente utilizando redes neurais profundas, pois proporcionam um ambiente controlado capaz de expor o modelo √† uma ampla variedade de problemas e contextos. Dessa forma, o presente trabalho tem como objetivo propor modelos de controle para o jogo Sonic The Hedgehog utilizando Aprendizado por Imita√ß√£o e Aprendizado por Refor√ßo Profundo. Al√©m disso, busca-se analisar o desempenho de modelos de imita√ß√£o baseados em estrat√©gias adversariais, investigar o impacto da imita√ß√£o no comportamento e desempenho do modelo, e verificar se o Aprendizado por Imita√ß√£o pode ser uma alternativa vi√°vel √† cria√ß√£o de fun√ß√Ķes de recompensa. Foram realizados experimentos comparando diversos m√©todos de IL, a fim de verificar se o mesmo seria capaz de gerar bons controladores para o jogo. Em seguida, os m√©todos de IL de clonagem comportamental, Aprendizado por Imita√ß√£o Generativo Adversarial e Aprendizado por Refor√ßo Inverso Adversarial foram utilizados para iniciar o RL, com a hip√≥tese de que o conhecimento pr√©vio de dom√≠nio disponibilizado pela imita√ß√£o auxilie o modelo a atingir melhores resultados. Os resultados obtidos mostraram que o IL pode ser utilizado para gerar controladores de jogos digitais e que a inicializa√ß√£o da etapa de RL com o Aprendizado por Imita√ß√£o pode ajudar o modelo a obter melhor desempenho

    Classificação multiclasse de sinais de eletroencefalograma para tarefas de imaginação motora utilizando processamento estatístico de sinais e deep learning

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    Research Interests: Efficient classification of electroencephalogram (EEG) signals is crucial for the development of brain-computer interface systems. However, the complexity and variability of EEG signals pose significant challenges for accurate classification. Additionally, this study has social relevance as it can contribute to the development of assistive brain-computer interfaces, benefiting individuals with severe motor impairments, such as those who have experienced a stroke. These interfaces have the potential to improve the quality of life for these individuals by enabling communication and device control through brain activity. Objectives: This study aimed to compare the performance and computational cost of an artificial neural network using different signal processing techniques for the classification of resting state and left/right wrist movement imagination states from EEG signals. Three statistical signal processing techniques, Principal Component Analysis (PCA), Independent Component Analysis (ICA), and Singular Spectrum Analysis (SSA), were explored in conjunction with a Convolutional Neural Network (CNN) to enhance the classification of EEG signals. Results Obtained: The results revealed that the PCA technique led to a reduction in training time of up to 63.5% without significantly compromising performance in terms of classification accuracy. PCA proved to be a promising approach, capturing relevant information from the EEG signals and improving the CNN‚Äôs ability to classify accurately. On the other hand, both ICA and SSA techniques did not yield promising results. ICA had negative effects on feature extraction, resulting in decreased classification accuracy by the CNN. SSA, on the other hand, showed consistently low performance across all evaluated metrics, indicating challenges in capturing discriminative information from the EEG-IM signals.Interesses de pesquisa: A classifica√ß√£o eficiente dos sinais de eletroencefalograma (EEG) √© fundamental para a constru√ß√£o de sistemas com interface c√©rebro-computador. No entanto, a complexidade dos sinais de EEG e sua variabilidade entre indiv√≠duos apresentam desafios significativos para a classifica√ß√£o precisa. Este estudo tem relev√Ęncia social, pois pode contribuir para o desenvolvimento de interfaces c√©rebro-computador assistivas, beneficiando pessoas com severos danos motores, como aquelas que sofreram acidente vascular cerebral (AVC). Essas interfaces t√™m o potencial de melhorar a qualidade de vida desses indiv√≠duos, permitindo a comunica√ß√£o e o controle de dispositivos atrav√©s da atividade cerebral. Objetivos: Este estudo teve como objetivo comparar o desempenho e o custo computacional de uma rede neural artificial utilizando diferentes t√©cnicas de processamento de sinal na classifica√ß√£o de estados de repouso e imagina√ß√£o do movimento do punho esquerdo e direito a partir de sinais de EEG. Foram exploradas tr√™s t√©cnicas estat√≠sticas de processamento de sinais: An√°lise de Componentes Principais (PCA), An√°lise de Componentes Independentes (ICA) e An√°lise Espectral Singular (SSA), em conjunto com uma Rede Neural Convolucional (CNN). Resultados obtidos: Os resultados obtidos revelaram que a t√©cnica de PCA proporcionou uma redu√ß√£o no tempo de treinamento de at√© 63,5%, sem comprometer significativamente o desempenho em termos de acur√°cia na classifica√ß√£o. A PCA demonstrou ser uma abordagem promissora, permitindo a captura de informa√ß√Ķes relevantes nos sinais de EEG e aprimorando a capacidade da CNN em realizar a classifica√ß√£o com precis√£o. Por outro lado, as t√©cnicas de ICA e SSA n√£o apresentaram resultados promissores. A ICA teve efeitos negativos na extra√ß√£o de caracter√≠sticas, resultando em uma diminui√ß√£o na acur√°cia da classifica√ß√£o realizada pela CNN. A SSA, por sua vez, mostrou um desempenho geralmente baixo em todas as m√©tricas avaliadas, indicando uma dificuldade em capturar as informa√ß√Ķes discriminativas presentes nos sinais de EEG-IM

    Prototipo de un sistema de automatización y control de proceso industrial con algoritmo de redes neuronales para líneas de control de calidad

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    Documentar, desarrollar e implementar un sistema de control de calidad automatizado usando Redes Neuronales Convolucionales, para mejorar el proceso de clasificaci√≥n en el control de calidad, aplicables en la industria guatemalteca. A su vez inculcar competencias de investigaci√≥n, desarrollo de sistemas de visi√≥n por computadora a futuros ingenieros, as√≠ facilitar informaci√≥n a los estudiantes y dise√Īar una arquitectura de la Red Neuronal Convolucional para el proceso de control de calidad de limones

    Sistema de reconocimiento de rostros mediante c√°maras de seguridad interna

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    La presente tesis realiza el an√°lisis y evaluaci√≥n de las diferentes t√©cnicas y algoritmos de visi√≥n artificial para ambientes semi ‚Äď controlados, en donde se utiliz√≥ opencv con python como herramienta de trabajo. El principal problema que se presenta en esta investigaci√≥n es que las caracter√≠sticas del rostro var√≠an en posici√≥n o gestos con el paso del tiempo, calidad de la imagen, luminosidad, por lo que se torna un poco m√°s complejo y por tal motivo no permite obtener resultados al 100%. Para esta investigaci√≥n se pudo realizar los rostros en las personas dentro de un √°mbito social en donde se detectar√°n las personas que ingresen o salgan de un local. La ejecuci√≥n de este proyecto y validaci√≥n durante las fases de prueba y operativas se considera necesaria y fundamental para poder avanzar en el conocimiento de los episodios de detecci√≥n facial. Del mismo modo, se considera tambi√©n b√°sico para poder realizar tareas de evaluaci√≥n y gesti√≥n de la calidad del reconocimiento facial. Teniendo como objetivo principal el poder aplicar algoritmos de visi√≥n artificial para la detecci√≥n del rostro de personas en c√°maras de seguridad internas. Para esta investigaci√≥n utilizamos la t√©cnica de HaarCascade junto con una Red Neuronal Convolucionante, las cuales permitieron la detecci√≥n de rostros, las cuales compar√°ndose con otras t√©cnicas y algoritmos arrojaron resultados de un 98.1% permitiendo as√≠ poder seguir avanzando con el alto nivel de efectividad para la investigaci√≥n realizada.TesisInfraestructura, Tecnolog√≠a y Medio Ambient

    Convolutional Neural Networks in the Diagnosis of Induction Motor Bearings Falts

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    Disserta√ß√£o de Mestrado em Engenharia Eletrot√©cnica e de Computadores apresentada √† Faculdade de Ci√™ncias e TecnologiaOs m√©todos de diagn√≥stico de falhas para sistemas eletromec√Ęnicos s√£o de grande relev√Ęncia para a ind√ļstria no s√©culo XXI. Com o diagn√≥stico precoce de falhas obtemos um impacto econ√≥mico importante, √© poss√≠vel reduzir o tempo em que um dado sistema est√° inativo, bem como melhorar a seguran√ßa do meio envolvente, pois podem ser evitadas falhas perigosas para os utilizadores. Tendo como base as tens√Ķes induzidas diferenciais, o trabalho nesta disserta√ß√£o consistiu na proposi√ß√£o de um novo m√©todo de classifica√ß√£o de falhas em rolamentos de motores de indu√ß√£o trif√°sicos, com a aplica√ß√£o de uma Rede Neuronal de Convolu√ß√£o na identifica√ß√£o destas. As tens√Ķes induzidas diferenciais t√™m a capacidade de detetar anomalias no campo magn√©tico presentes no entreferro aquando da ocorr√™ncia de falhas nos rolamentos, falhas no estator e rotor, e excentricidades no motor, devido √† alta sensibilidade deste √†s pequenas oscila√ß√Ķes provocadas pelas falhas. A obten√ß√£o destas tens√Ķes √© realizada atrav√©s da coloca√ß√£o de seis boninas de teste nas ranhuras do estator. Uma das mais valias deste novo m√©todo √© a elimina√ß√£o de conhecimento especializado na identifica√ß√£o das diferentes caracter√≠sticas das falhas permitindo assim facilmente estender este m√©todo a d√≠spares tipos motores. O objetivo principal desta disserta√ß√£o √© a identifica√ß√£o por parte de uma rede neuronal convolucional dos v√°rios padr√Ķes caracter√≠sticos, de cada uma das falhas em enrolamentos, presentes nas tens√Ķes induzidas diferenciais, demonstrando assim a grande utilidade da introdu√ß√£o de algoritmos de intelig√™ncia artificial no diagn√≥stico de falhas em motores.Diagnostic methods for electromechanical systems are highly relevant for the 21st century industry. With early fault detection we can achieve an important economic impact, is possible to reduce the time a given system is inactive, and improving the safety of the surrounding environment as well, by avoiding dangerous failures for the users. Based on differential induced tensions, the work in this thesis consisted in proposing a new method of classifying faults in bearings of three-phase induction motors, using a convolutional neural network for their identification. Differential induced tensions have the ability to detect anomalies in the magnetic field present in the air gap when bearing faults, stator and rotor faults, and eccentricities in the motor occur, due to their high sensitivity to small oscillations caused by those faults. These differencial tensions are obtained by placing six test probes in the stator slots. One of the advantages of this new method is the elimination of specialized knowledge in the identification of different failure characteristics, and thus allowing this method to be easily extended to different types of motors. The main objective of this thesis is the identification by a convolutional neural network of the various characteristic patterns in each of the failures on bearings can be detected, present in the differential induced tensions, demonstrating the great utility of introducing artificial intelligence algorithms in the diagnosis of faults in motors

    Identificação de defeitos em veículos ferroviários de mercadorias baseado num sistema wayside e com recurso a um Autoencoder

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    A identifica√ß√£o precoce dos defeitos das rodas ferrovi√°rias pode evitar danos graves quer ao n√≠vel do ve√≠culo quer da via reduzindo consideravelmente os custos de manuten√ß√£o tanto para as administra√ß√Ķes ferrovi√°rias como para os operadores do material circulante. No presente trabalho √© apresentada uma metodologia n√£o supervisionada baseada em t√©cnicas de intelig√™ncia artificial, que permite a identifica√ß√£o de multi-danos, por exemplo danos ‚ÄúOut of Roundness‚ÄĚ e desequil√≠brios de carga, com recurso a respostas din√Ęmicas induzidas na via pela passagem de um ve√≠culo ferrovi√°rio de mercadorias do tipo Laagrss. Nesta fase inicial, para testar a efic√°cia da metodologia, foram utilizados registos num√©ricos das passagens dos comboios que foram simulados com base em modelos num√©ricos do ve√≠culo, de irregularidades da via e das rodas e a intera√ß√£o roda-carril. Estas respostas s√£o posteriormente sujeitas a um conjunto de etapas: i) an√°lise outlier, ii) localiza√ß√£o do dano, iii) identifica√ß√£o do tipo de dano e iv) classifica√ß√£o da severidade do dano. Na primeira fase, a dete√ß√£o dos danos √© realizada com base num limite de confian√ßa usando o sinal completo. De seguida, √© realizada a localiza√ß√£o dos diversos danos presentes no ve√≠culo, atrav√©s de uma segmenta√ß√£o do sinal, permitindo estabelecer janelas de corte de forma a isolar os v√°rios danos, a fim de tornar o problema menos complexo. Numa terceira fase, j√° com os v√°rios sinais cortados, as principais caracter√≠sticas s√£o extra√≠das atrav√©s da combina√ß√£o da t√©cnica da an√°lise de componentes principais e de um autoencoder esparso, com a ‚ÄúBottleneck layer‚ÄĚ a desempenhar um papel crucial na obten√ß√£o dos indicadores. Estes indicadores ap√≥s sofrerem uma fus√£o, com recurso √† dist√Ęncia de Mahalanobis, s√£o comparados em termos de extens√£o, acelera√ß√£o e frequ√™ncia, com o objetivo de distinguir qual o tipo de defeito presente no ve√≠culo, se poligoniza√ß√£o, liso ou desequil√≠brio de cargas. Por fim, com base numa metodologia desenvolvida nesta tese para tratar defeitos isolados, √© poss√≠vel distinguir as diferentes severidades do dano.Early identification of railway wheel defects can prevent serious damage to both the vehicle and the track, considerably reducing maintenance costs for both railway administrations and rolling stock operators. To this end, this paper presents an unsupervised methodology based on artificial intelligence techniques, which allows the identification of multi-damage, for example ‚ÄúOut of Roundness‚ÄĚ damage and unbalance loads, using dynamic responses induced on the track by the passage of a Laagrss-type rail freight vehicle. In this initial phase, to test the effectiveness of the methodology, numerical records of train passages were used and simulated using numerical models of the vehicle, track and wheel irregularities and wheelrail interaction. These responses are then subjected to a series of steps: i) outlier analysis, ii) damage localization, iii) damage type identification and iv) damage severity classification. In the first phase, damage detection is carried out based on a confidence limit using the complete signal. Next, the various damages present on the vehicle are located by segmenting the signal, allowing cutting windows to be established to isolate the various damages in order to make the problem less complex. In a third phase, with the various signals cut out, the main characteristics are extracted by combining the principal component analysis technique and a sparse autoencoder, with the "Bottleneck layer" playing a crucial role in obtaining the indicators. After being merged using the Mahalanobis distance, these indicators are compared in terms of strain, acceleration and frequency, with the aim of distinguishing the type of defect present in the vehicle, whether polygonization, flat or unbalance loads. Finally, based on a methodology developed in this thesis to deal with single damage, it is possible to distinguish the different severities of the damage

    The use of technology in the diagnosis and treatment of epilepsy: Trends and open issues

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    Epilepsy is one of the most common neurological diseases in the world, affecting millions of people. The impact of this disease goes beyond seizures. It has repercussions on the individual’s health and quality of life (i.e., neurological, psychological, and physical consequences) and social inclusion. This article presents a review of the literature and discusses the technological and scientific advances in the diagnosis and treatment of epilepsy. It begins by introducing the related concepts, then analyzes the different technological approaches, exposing their strengths and limitations, and concludes by identifying challenges and open problems for future research.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

    Análise de Sentimento Textual para Correspondência de Perfis Vocacionais

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    Ao terminar o 3¬ļciclo, os alunos est√£o ansiosos para saber qual o percurso educativo que ser√° o melhor para o seu perfil de modo a corresponder ao seu objetivo de vida e, sendo eu professora, esta etapa motivou-me para a minha investiga√ß√£o. Identificou-se uma lacuna que foi a quantidade reduzida de solu√ß√Ķes tecnol√≥gicas que permitam dar o contributo para a resolu√ß√£o deste problema, especialmente com o uso de algoritmos de Machine Learning e Deep Learning. Sendo assim, pretendeu-se analisar o uso de alguns destes algoritmos na problem√°tica acima referida, no contexto de an√°lise de sentimentos textual, verificando assim a possibilidade de, atrav√©s de texto, conseguir resultados significativos para tomada de decis√Ķes nesta √°rea. O objetivo desta disserta√ß√£o √© a procura e valida√ß√£o de solu√ß√Ķes de Intelig√™ncia Artificial (IA) para dar resposta √† falta de solu√ß√Ķes tecnol√≥gicas que permitam a correspond√™ncia de perfis vocacionais. A metodologia utilizada e os respetivos instrumentos foram os seguintes: revis√£o da literatura, constru√ß√£o de um question√°rio no Google Forms, Diagrama de fluxo, Pr√©-processamento dos dados, an√°lise de sentimento com a linguagem python, constru√ß√£o de l√©xicos, classifica√ß√£o com v√°rios algoritmos, constru√ß√£o de modelos de IA, an√°lise estat√≠stica, valida√ß√£o dos modelos, an√°lise dos resultados obtidos e constru√ß√£o de uma aplica√ß√£o web. Os participantes do question√°rio online foram 267 alunos do 9¬ļ ano de escolaridade de tr√™s Agrupamentos de Escolas (Agrupamento de Escolas de Coruche, Agrupamento de Escolas Eduardo Gageiro e Agrupamento de Escolas de Marinha Grande Poente) e a recolha dos dados foi efetuada durante o ano letivo 2022/2023. Podemos observar que com base nos resultados apresentados, o classificador Random Forest obteve a maior exatid√£o (0,54), indicando um desempenho geralmente melhor em compara√ß√£o com os outros classificadores. Apesar dos meus resultados n√£o terem sido t√£o elevados quanto alguns dos resultados relatados na revis√£o de literatura, a compara√ß√£o √© desafiadora devido √†s diferen√ßas nos dados, algoritmos, objetivos, pr√© processamento e outros fatores. A baixa precis√£o e exatid√£o podem ser atribu√≠das √† quantidade e qualidade limitadas dos dados no meu dataframe. Em rela√ß√£o √†s minhas quest√Ķes de pesquisa e hip√≥tese, destaco que, apesar dos resultados da literatura terem sido promissores, o meu estudo concentrou-se num grupo demogr√°fico espec√≠fico e numa √°rea de pesquisa √ļnica. Reconhe√ßo as limita√ß√Ķes do meu estudo, incluindo a falta de ades√£o de escolas, a qualidade das respostas dos alunos e desafios no pr√©-processamento de dados. Estas limita√ß√Ķes s√£o identificadas como oportunidades de melhoria no futuro. Apesar da minha hip√≥tese inicial n√£o ter sido totalmente confirmada, este trabalho abre portas para pesquisas futuras com o objetivo de aprimorar modelos e expandir a sua aplica√ß√£o a n√≠vel nacional. Em resumo, esta pesquisa oferece uma vis√£o esclarecedora e promissora da interse√ß√£o entre a Intelig√™ncia Artificial e a orienta√ß√£o vocacional, apesar dos desafios encontrados

    Estrutura de internet das coisas para a participação ativa e segura dos consumidores na comunidade de energia

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    Desde o Acordo de Paris, diversas estrat√©gias e metas clim√°ticas ambiciosas foram estabelecidas a n√≠vel mundial e europeu, de forma a cumprir o objetivo de longo prazo da neutralidade carb√≥nica. Tal, provocou uma press√£o a n√≠vel global para que se fossem tomadas medidas que contribu√≠ssem para a descarboniza√ß√£o em todos os setores. No entanto, verifica-se que as emiss√Ķes de CO2 continuam a aumentar, sendo o setor de energia um dos principais respons√°veis. Atualmente, no setor de energia, verifica-se a emerg√™ncia das comunidades de energia e do uso de dispositivos de internet das coisas, visto que estes possibilitam novas oportunidades para integrar, monitorizar, controlar e otimizar o consumo de energia, possibilitando uma melhor efici√™ncia e a sustentabilidade dos sistemas de energia. Contudo, o problema da aus√™ncia de confian√ßa digital em sistemas de energia, nomeadamente no que toca √† partilha de dados e informa√ß√£o, pode comprometer a sinergia entre o consumidor e os sistemas de gest√£o de energia. Esta disserta√ß√£o tem como objetivo conceber, implementar, testar e validar um modelo de demand response que permita gerir eficazmente a participa√ß√£o dos membros de uma comunidade de energia, tendo em considera√ß√£o a privacidade e a seguran√ßa dos dados dos utilizadores finais. Para tal, √© considerado o uso de dispositivos de internet das coisas, tendo em conta a seguran√ßa e a privacidade dos respetivos dados dos consumidores finais. De uma forma geral, o modelo proposto √© capaz de (i) identificar os per√≠odos temporais em que seja ben√©fica a utiliza√ß√£o de demand response para nivelar o consumo e a gera√ß√£o na comunidade de energia, com o aux√≠lio de algoritmos de previs√£o, (ii) avaliar e classificar os candidatos, atrav√©s de quatro m√©tricas baseadas em algoritmos n√£o supervisionados, para determinar quais ser√£o selecionados a participar no evento, (iii) monitorizar, em tempo real, o respetivo evento e (iv) avaliar o impacto econ√≥mico e ambiental que o evento causou na comunidade de energia. De modo a respeitar a privacidade e a equidade dos utilizadores finais, consideram-se tr√™s tipos de participa√ß√£o com diferentes n√≠veis de privacidade e um mecanismo de equidade que √© implementado durante a classifica√ß√£o dos candidatos. De modo a testar e validar a aplicabilidade e a efici√™ncia do modelo proposto, foram considerados cinco casos de estudo que permitem analisar o desempenho do modelo consoante as m√©tricas aplicadas, os tipos de participa√ß√£o dispon√≠veis, a falta de compromisso dos candidatos para o evento e o mecanismo de equidade. Os resultados obtidos demonstraram a capacidade do modelo proposto ser implementado em diferentes contextos, tendo a capacidade de melhorar a sustentabilidade da comunidade de energia.Since the Paris Agreement, several ambitious climate strategies and targets have been set at global and European levels in order to meet the long-term goal of carbon neutrality. This has led to global pressure for action to contribute to decarbonisation in all sectors. However, CO2 emissions continue to increase, with the energy sector being one of the main contributors. The energy sector is currently experiencing the emergence of energy communities and the use of internet of things devices, as these provide new opportunities to integrate, monitor, control and optimise energy consumption, enabling improved efficiency and sustainability of energy systems. However, the problem of the absence of digital trust in energy systems, namely regarding data and information sharing, can compromise the synergy between the consumer and the energy management systems. This dissertation aims to conceive, implement, test and validate a demand response model that effectively manages the participation of the members of an energy community, considering the privacy and security of the end users' data. To this end, the use of internet of things devices is considered, considering the security and privacy of the respective end-user data. In general, the proposed model can (i) identify the time periods when it is beneficial to use demand response to level consumption and generation in the energy community, with the help of prediction algorithms, (ii) evaluate and classify the candidates through four metrics based on unsupervised algorithms, to determine which ones will be selected to participate in the event, (iii) monitor, in real-time, the respective event and (iv) evaluate the economic and environmental impact that the event caused in the energy community. In order to respect the privacy and fairness of end-users, three types of participation are considered with different levels of privacy and an equity mechanism is implemented during the ranking of candidates. In order to test and validate the applicability and efficiency of the proposed model, five case studies were considered to analyse the model's performance according to the metrics applied, the types of participation available, the lack of commitment of the candidates to the event and the equity mechanism. The results obtained demonstrated the ability of the proposed model to be implemented in different contexts, having the ability to improve the sustainability of the energy community
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