Banca de DEFESA: ALYNNE CONCEICAO SARAIVA DE QUEIROZ

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: ALYNNE CONCEICAO SARAIVA DE QUEIROZ
DATA: 24/09/2012
HORA: 10:00
LOCAL: Auditório do Setor IV
TÍTULO:
Extração e Representação de Conhecimento de Séries Temporais de Demanda de Energia Elétrica

Extração e Representação de Conhecimento de Séries Temporais de Demanda de Energia Elétrica usando o TSKR


PALAVRAS-CHAVES:

Séries Temporais, Extração e Representação de Conhecimento, Mineração de Dados, Demanda de Energia Elétrica.


PÁGINAS: 144
GRANDE ÁREA: Engenharias
ÁREA: Engenharia Elétrica
RESUMO:
A abertura do mercado brasileiro de energia elétrica e a competitividade entre as empresas ligadas ao setor energético fazem com que a busca por informações úteis e ferramentas que venham a auxiliar na tomada de decisões, aumente por parte das concessionárias. Uma importante fonte de conhecimento para essas concessionárias são as séries temporais de demanda de energia. A identificação de padrões de comportamento e a descrição de eventos se tornam importantes para a execução de atividades de planejamento, buscando melhorias na qualidade de atendimento e vantagens financeiras.
O presente trabalho expõe uma metodologia baseada em ferramentas de mineração e representação de séries temporais, com o objetivo de extrair conhecimento que relacionam as demandas de energia de diversas zonas de abastecimento de uma concessionária. O método utilizado tem como objetivo a descrição das relações temporais locais de séries temporais multivariadas, chamado de Time Series Knowledge Mining (TSKM), que explora as relações de duração, coincidência e seqüência de eventos. Assim, podemos extrair regras que descrevem a co-ocorrência de eventos nas séries de demanda de energia, de modo a oferecer uma linguagem de fácil compreensão sobre o sistema global. Para a representação desses dados será utilizada a linguagem Time Series Knowledge Representation (TSKR) que representa as relações temporais extraídas pelo TSKM de forma simbólicaA abertura do mercado brasileiro de energia elétrica e a competitividade entre as empresas do setor energético fazem com que a busca por informações úteis e ferramentas que venham a auxiliar na tomada de decisões, aumente por parte das concessionárias. Uma importante fonte de conhecimento para essas concessionárias são as séries temporais de consumo de energia. A identificação de padrões de comportamento e a descrição de eventos se tornam necessárias para a execução de atividades de planejamento, buscando melhorias na qualidade de atendimento e vantagens financeirasA abertura do mercado brasileiro de energia elétrica e a competitividade entre as empresas do setor energético fazem com que a busca por informações úteis e ferramentas que venham a auxiliar na tomada de decisões, aumente por parte das concessionárias. Uma importante fonte de conhecimento para essas concessionárias são as séries temporais de consumo de energia. A identificação de padrões de comportamento e a descrição de eventos se tornam necessárias para a execução de atividades de planejamento, buscando melhorias na qualidade de atendimento e vantagens financeiras.
A abertura do mercado brasileiro de energia elétrica e a competitividade entre as empresas do setor energético fazem com que a busca por informações úteis e ferramentas que venham a auxiliar na tomada de decisões, aumente por parte das concessionárias. Uma importante fonte de conhecimento para essas concessionárias são as séries temporais de consumo de energia. A identificação de padrões de comportamento e a descrição de eventos se tornam necessárias para a execução de atividades de planejamento, buscando melhorias na qualidade de atendimento e vantagens financeiras.
O presente trabalho expõe uma metodologia baseada em ferramentas de mineração e representação de séries temporais, com o objetivo de extrair conhecimento que relacionam séries de demanda de energia elétrica de diversas subestações interligadas de uma concessionária. O método utilizado explora relações de duração, coincidência e ordem parcial de eventos em séries temporais multivariadas. Para a representação do conhecimento extraído será utilizada a linguagem proposta por Mörchen (2005) chamada Time Series Knowledge Representation (TSKR).
Foi realizado um estudo de caso usando séries temporais de demanda de energia de 8 subestações interligadas por um sistema em anel, que alimenta a região metropolitana de Goiânia-GO, cedidas pela CELG (Companhia Energética de Goiás), permissionária do serviço de distribuição de energia no estado de Goiás (Brasil).

A abertura do mercado brasileiro de energia elétrica e a competitividade entre as empresas do setor energético fazem com que a busca por informações úteis e ferramentas que venham a auxiliar na tomada de decisões, aumente por parte das concessionárias. Uma importante fonte de conhecimento para essas concessionárias são as séries temporais de consumo de energia. A identificação de padrões de comportamento e a descrição de eventos se tornam necessárias para a execução de atividades de planejamento, buscando melhorias na qualidade de atendimento e vantagens financeiras.

O presente trabalho expõe uma metodologia baseada em ferramentas de mineração e representação de séries temporais, com o objetivo de extrair conhecimento que relacionam séries de demanda de energia elétrica de diversas subestações interligadas de uma concessionária. O método utilizado explora relações de duração, coincidência e ordem parcial de eventos em séries temporais multivariadas. Para a representação do conhecimento extraído será utilizada a linguagem proposta por Mörchen (2005) chamada Time Series Knowledge Representation (TSKR).

Foi realizado um estudo de caso usando séries temporais de demanda de energia de 8 subestações interligadas por um sistema em anel, que alimenta a região metropolitana de Goiânia-GO, cedidas pela CELG (Companhia Energética de Goiás), permissionária do serviço de distribuição de energia no estado de Goiás (Brasil).

 

Foi realizado um estudo de caso usando séries temporais de demanda de energia de 8 subestações interligadas por um sistema em anel, que alimenta a região metropolitana de Goiânia-GO, cedidas pela CELG (Companhia Energética de Goiás), permissionária do serviço de distribuição de energia no estado de Goiás (Brasil).O presente trabalho expõe uma metodologia baseada em ferramentas de mineração e representação de séries temporais, com o objetivo de extrair conhecimento que relacionam séries de demanda de energia elétrica de diversas subestações interligadas de uma concessionária. O método utilizado explora relações de duração, coincidência e ordem parcial de eventos em séries temporais multivariadas. Para a representação do conhecimento extraído será utilizada a linguagem proposta por Mörchen (2005) chamada Time Series Knowledge Representation (TSKR).
Foi realizado um estudo de caso usando séries temporais de demanda de energia de 8 subestações interligadas por um sistema em anel, que alimenta a região metropolitana de Goiânia-GO, cedidas pela CELG (Companhia Energética de Goiás), permissionária do serviço de distribuição de energia no estado de Goiás (Brasil

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1142787 - JOSE ALFREDO FERREIRA COSTA
Interno - 1746084 - DANIEL ALOISE
Externo ao Programa - 348094 - ILONEIDE CARLOS DE OLIVEIRA RAMOS
Externo à Instituição - CARMELO JOSÉ A. BASTOS FILHO - UPE
Notícia cadastrada em: 10/09/2012 11:24
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