CONTROLADOR DE DEMANDA DE ENERGIA ELÉTRICA UTILIZANDO REDES NEURAIS ARTIFICIAIS

Na atual situação mundial de escassez de recursos, a economia de energia elétrica tornou-se algo relevante. Sendo assim, a Universidade Federal de Lavras, com o objetivo de evitar a ultrapassagem da demanda de energia elétrica contratada, adquiriu um sistema controlador de demanda. O presente trabalho teve como objetivo melhorar o desempenho do controlador de demanda, otimizando, de forma inteligente e dinâmica, a prioridade de desligamento das cargas. Para isso, foram utilizadas técnicas de inteligência computacional para a criação de um sistema automatizado que aliado ao controlador de demanda possa obter um melhor desempenho. Foi desenvolvido um sistema de classificação da prioridade de cada carga, bem como um sistema de previsão da demanda de energia elétrica para os próximos 15 minutos. A metodologia empregada foi baseada em Redes Neurais Artificiais para o desenvolvimento dos dois sistemas computacionais trabalhando paralelamente. Através dos resultados obtidos em simulação verifica-se índices satisfatórios para o sistema de previsão e para o sistema de classificação. Conclui-se através dos resultados obtidos que o controlador de demanda, com a aplicação das técnicas de previsão e classificação, terá uma otimização do processo de desligamento das cargas. ABSTRACTIn the current global situation of scarcity of resources, the saving of electric energy has become relevant. Therefore, the Federal University of Lavras, with the objective of avoiding the surpassing of contracted electric energy demand, acquired a demand controlling system. The present work had as objective to improve the performance of the demand controller, optimizing, intelligently and dynamically, the priority of load disconnection. For this, computational intelligence techniques were used to create an automated system that together with the demand controller can achieve better performance. A priority classification system for each load was developed, as well as a system for forecasting the demand for electricity for the next 15 minutes. The methodology used was based on Artificial Neural Networks for the development of the two computational systems working in parallel. The results obtained in the simulation showed satisfactory indexes for the prediction system and for the classification system. It is concluded through the results obtained that the demand controller, with the application of the forecasting and classification techniques, will have an optimization of the load disconnection process

Comparação de desempenho entre Máquina de Vetor de Suporte e Comitê de Redes Neurais Artificiais para Classificação de Spam

O e-mail é uma das mais populares formas de comunicação. Porém, não é raro encontrar mensagens indesejadas nas caixas de entrada do correio eletrônico. Estas mensagens são conhecidas como spams. Em um contexto onde uma quantidade cada vez maior de mensagens são enviadas e recebidas por todo mundo, técnicas para filtrar automaticamente estas mensagens consideradas como spams são de grande importância. O objetivo deste artigo é apresentar dois classificadores para filtrar mensagens de e-mail indesejadas, isto é, identificar se determinado e-mail é ou não é um spam. Foram utilizadas duas técnicas de aprendizado de máquina: Máquina de Vetor de Suporte (SVM, do inglês SupportVectorMachine) e Rede Neural Artificial (RNA). Para o segundo classificador, utilizou-se 5 (cinco) RNAs do tipo MultilayerPerceptron (MLP) com o algoritmo de aprendizagem ResilientPropagation - Rprop (variação do Backpropagation), com arquiteturas (camadas) e configurações (taxa de aprendizado e número de épocas) distintas, formando um comitê de redes. Os dois classificadores apresentaram taxas médias de acerto de 91,3\% e 93,6\%, respectivamente. Percebeu-se que a técnica de aprendizado SVM apresentou resultados superiores quando comparada a uma única RNA específica (dependendo da arquitetura), porém mostrou-se inferior quanto ao desempenho de um comitê de RNA. Além disso, SVM se mostrou mais rápida na realização do treinamento do que as RNAs

Desenvolvimento de uma rede neuro-fuzzy para predição da temperatura retal de frangos de corte

Objetivou-se com o presente trabalho desenvolver e validar uma rede neuro-fuzzy, baseada no algoritmo LOLIMOT, para a predição da temperatura retal de frangos de corte. A rede neuro-fuzzy foi desenvolvida com base em três variáveis de entrada: temperatura do ar (T), umidade relativa (UR) e velocidade do ar (V), tendo como variável de saída, a temperatura retal (TR). Para a confecção da rede foram utilizadas funções de pertinência do tipo gaussiana (funções peso) com desvio padrão de 0,33. O número de partições do espaço de entrada adotado pelo modelo foi igual a 10. A rede neuro-fuzzy foi desenvolvida no ambiente computacional SCILAB 4.1. Resultados experimentais mostraram que o desvio padrão médio entre os valores simulados e medidos foi de 0,11 °C. A rede neuro-fuzzy se apresenta como um sistema inteligente híbrido satisfatório para a predição da temperatura retal de frangos de corte, agregando características da lógica fuzzy baseada na teoria dos conjuntos fuzzy, às redes neurais artificiais

Use of artificial neural networks to predict concrete compression strength / Uso de redes neurais artificiais na predição da resistência à compressão do concreto

Concrete is one of the most widely used building materials, being composed of different components with different properties, which makes the task of dosing and strength determination complex. Artificial Neural Networks is a tool that has the ability to generalize and learn from previous experiences that are provided by a previously built database. This work aims the implementation of RNA in determining the compressive strength of concrete of various ages. The input data is the material quantities and the output is the compressive strength. The results obtained are satisfactory and promising from the point of view of civil engineering. 

Aplicação de redes neurais artificiais na classificação de áreas cafeeiras em Machado - MG

The coffee is extremely important activity in southern of Minas Gerais and techniques for estimating acreage, seeking reliable crop forecasts are being intensely investigated. It is presented in this study, an application of Artificial Neural Networks (ANN) for the automatic classification of remote sensing data in order to identify areas of the coffee region Machado, Minas Gerais. The methodology for developing the application of RNA was divided intothree stages: pre-processing of data, training and use of RNA, and analysis of results. The first step was performed dividing the study area into two parts (one embossed busiest and least busy one with relief), because this region has a strong emphasis smooth wavy, causing a greater difficulty of automatic mapping of use earth from satelliteimages. Masks were also created in the drainage network and the urban area. In the second step, various RNA’s were trained from several samples representative of the classes of images of interest and was made to classify the rest ofthe image obtained using the best RNA. The third step consisted in analyzing and validating the results, performing across between the classified map and the map visually classified by neural network chosen. We used the Kappa index to evaluate the performance of the RNA, since the use of this coefficient is satisfactory to assess the accuracy of a thematic classification. The result was higher than the results reported in the literature, with a Kappa index of 0.558 to 0.602 relief busiest and least busy for relief.A cafeicultura é atividade de fundamental importância na região sul de Minas Gerais e técnicas de estimativa da área plantada, visando previsões de safra confiáveis, estão sendo intensamente pesquisadas. Apresenta-se,no presente estudo, uma aplicação de Redes Neurais Artificiais (RNA) para a classificação automática de dados de sensoriamento remoto, objetivando identificar áreas cafeeiras da região de Machado, MG. A metodologia para desenvolvimento da aplicação da RNA foi dividida em três etapas: pré-processamento dos dados; treinamento e uso da RNA; e análise dos resultados. Na primeira etapa foi realizada a divisão da área em estudo em duas partes (uma com relevo mais movimentado e outra com relevo menos movimentado), isso porque a região apresenta relevo suave ondulado a forte ondulado, o que acarreta maior dificuldade do mapeamento automático do uso da terra a partir de imagens de satélite. Foram também criadas máscaras na rede de drenagem e área urbana. Na segunda etapa, diversas RNAs foram treinadas a partir de várias amostras de imagens representativas das classes de interesse e foi feita a classificação do restante da imagem utilizando a melhor RNA obtida. A terceira etapa consistiu na análise e validação dos resultados, realizando um cruzamento entre o mapa classificado visualmente e o mapa classificado pela Rede Neural escolhida. Utilizou-se o índice Kappa para avaliar o desempenho da RNA, uma vez que o uso desse coeficiente é satisfatório na avaliação da precisão de uma classificação temática. O resultado obtido foi superior aos resultados encontrados na literatura, com um índice Kappa de 0,558 para o relevo mais movimentado e 0,602 para o relevo menos movimentado

A fuzzy system for cloacal temperature prediction of broiler chickens Sistema fuzzy para a predição da temperatura cloacal de frangos de corte

Cloacal temperature (CT) of broiler chickens is an important parameter to classify its comfort status; therefore its prediction can be used as decision support to turn on acclimatization systems. The aim of this research was to develop and validate a system using the fuzzy set theory for CT prediction of broiler chickens. The fuzzy system was developed based on three input variables: air temperature (T), relative humidity (RH) and air velocity (V). The output variable was the CT. The fuzzy inference system was performed via Mamdani's method which consisted in 48 rules. The defuzzification was done using center of gravity method. The fuzzy system was developed using MAPLE® 8. Experimental results, used for validation, showed that the average standard deviation between simulated and measured values of CT was 0.13°C. The proposed fuzzy system was found to satisfactorily predict CT based on climatic variables. Thus, it could be used as a decision support system on broiler chicken growth.A temperatura cloacal (TC) de frangos de corte é um importante parâmetro para classificar a sua condição de conforto, portanto, a sua predição pode ser usada no suporte à decisão de acionamento de sistemas de climatização. Objetivou-se com a presente pesquisa desenvolver e validar um sistema, utilizando a teoria dos conjuntos fuzzy para predição da TC de frangos de corte. O sistema fuzzy foi desenvolvido com base em três variáveis de entrada: temperatura do ar (T), umidade relativa (UR) e velocidade do ar (V), tendo, como variável de saída, a TC. A inferência fuzzy foi realizada por meio do método tipo Mamdani, que consistiu na elaboração de 48 regras e a defuzzificação por meio do método do Centro de Gravidade. O sistema fuzzy foi desenvolvido no ambiente computacional MAPLE® 8. Resultados experimentais, usados para a validação, mostraram que o desvio padrão médio entre os valores simulados e medidos de TC foi de 0,13°C. O sistema fuzzy proposto prediz satisfatoriamente a TC com base nas variáveis climáticas, podendo ser utilizado como suporte à decisão em sistemas de criação de frangos de corte

Aplicação de redes neurais artificiais na previsão da produção de álcool Application of artificial neural networks in the forecast of alcohol production

Este trabalho descreve a aplicação de Redes Neurais Artificiais na tarefa de previsão da produção de álcool no Brasil no ano de 2006, a partir de dados de produção anteriores. É também apresentada uma comparação entre os resultados obtidos por meio da Rede Neural com os obtidos utilizando técnicas de séries temporais, sendo que a Rede Neural obteve melhores resultados.This work describes the application of Artificial Neural Networks in the forecasting of alcohol production in Brazil in the year of 2006 using past data. Results obtained through Neural Networks were compared to those obtained using time series techniques, and Neural Networks have shown better results

Geração de números aleatórios.

Este artigo aborda a geração de números aleatórios uniformemente distribuídos no intervalo [0,11 utilizando o método do resíduo. A partir desta distribuição, é possível gerar outras atribuições por meio de transformações. Entretanto, é difícil obter uma distribuição perfeita devido às dificuldades computacionais. São apresentados exemplos de geração de números aleatórios com algumas distribuições conhecidas (gaussiana e exponencial) e mostrados os resultados obtidos.This paper approaches the generation of random numbers uniformly distributed in the interval [0,11 using the method of the residue. By this distribution, it is possible to generate other dietrlburlotts using transformations. However, it is difficult to get a perfect distribution due to computational difficulties. Example of generation of random numbers with some known distributions are presented (gaussian and exponential) and its results are shown

Redes Neurais Artificiais (RNA) aplicadas à classificação de áreas cafeeiras na região de Três Pontas-MG

Coffee production is an activity of fundamental importance in the southern region of Minas Gerais state in Brazil and techniques for estimating the planted area, in order to establish reliable yield estimates, are being widely investigated. This study presents an application of Artificial Neural Networks (ANN) to automatically classify remote sensing data to identify coffee crops in Tres Pontas, South region of Minas Gerais. A complicating factor is the high similarity of the spectral patterns of coffee and areas of native forest. Masks were created to filter out drainage and urban areas. The result of the ANN classification was superior to the results found in the literature using automatic classifiers based on the multilayer perceptron model of artificial neural network . The kappa index of the map classified by ANN was 67.61%.Pages: 7603-761

Discriminação de áreas cafeeiras de imagens multiespectrais da região de Três Pontas-MG através de Redes Neurais Artificiais e Extratores de Textura

Remote Sensing Images show favorable to the study of spatial and temporal variations of the land surface. However the spectral information of these images may not be sufficient to discriminate objects that have similar pixel values as coffee areas and forests. An alternative is to use spatial attributes that consider the region and not only the pixel singly. In satellite images, coffee areas feature lines and shapes, whereas areas of natural vegetation are rough, irregulars and heterogeneous because of the various species of plants. Thus these two classes have different standards when it considers the regions itself and the texture was the spatial attribute chosen to be studied in this work. The application of the Artificial Neural Networks (ANNs) tends to be a promising approach for discrimination of classes of land use in satellite images. However, an ANN does not show a satisfactory performance when it uses only spectral data. In this work, it was developed a procedure for automatic pattern recognition using ANN and it was observed the potential of the inclusion of texture features in the class discrimination. The texture features were extracted from the LandSat5 image of the coffee region of Três Pontas, South of Minas Gerais. The ANN trained with the features of texture showed satisfactory performance proving that this kind of spatial attribute is significant in the discrimination of coffee areas and forests.Pages: 3795-380