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Adequação sociotécnica na construção civil: o hiperadobe brasileiro
Full text linkThe present dissertation stems from the analysis of a complex and multifaceted reality that constitutes the focal problem: the housing crisis in Brazil. The Construction Industry demonstrates inefficient performance both environmentally and socially, particularly concerning its social function of providing the basic right to adequate housing for low-income populations. Governmental intervention has also been unsuccessful in addressing the Brazilian housing problem, historically marked by poorly planned and disjointed housing policies destined for failure over the past 100 years. The most recent report on Brazil's housing Deficit indicates that, in 2019, there were 5,876 million missing households. This situation worsened with the Covid-19 pandemic, which left more than 700 thousand Brazilians dead and 31,421 families evicted amidst the public health crisis. The performance of the Construction Industry and Social Housing programs urgently require reassessment across all dimensions. Therefore, this work aims to explore a potential solution to the problem through the Sociotechnical Adaptation of construction technology and its social applications. Through a literature review and critical analysis based on the studied theories, whose results are systematized through a SWOT matrix, the efficiency of the Brazilian earth construction system, Hiperadobe, is intended to be verified. Additionally, the Open Source Software Bibliometrix was used for a qualitative-quantitative analysis of the current academic production on the topic, revealing a significant research gap regarding the intersection between Construction Industry, Housing Deficit, Sociotechnical Adaptation, and Hiperadobe, highlighting the originality and relevance of this work. Finally, it is concluded that Hiperadobe is an example of Social Technology resulting from the ongoing Sociotechnical Adaptation process within the Construction Industry, representing a potentially powerful ally in combating the housing deficit.A presente dissertação parte da análise de uma realidade complexa e multifacetada que compõem o problema em foco: a crise habitacional no Brasil. A Indústria da Construção Civil (ICC) apresenta uma atuação ineficiente tanto ambiental quanto socialmente, em especial quando se trata de sua função social de prover o direito básico da moradia digna à população de baixa renda. A atuação governamental também não tem sido bem-sucedida em resolver o problema habitacional brasileiro, sendo historicamente marcado por políticas habitacionais mal planejadas, desintegradas e fadadas ao fracasso, durante os últimos 100 anos. O mais recente relatório do déficit habitacional do Brasil informa que, em 2019, haviam 5,876 milhões de domicílios faltantes. Tal situação só piorou com a pandemia de Covid-19 que deixou mais de 700 mil brasileiros mortos, além de 31.421 famílias despejadas em meio à crise de saúde pública. A atuação da ICC e dos programas de Habitação de Interesse Social precisam de revisão urgente em todas as suas dimensões. Sendo assim, esse trabalho tem por objetivo explorar uma possibilidade de enfrentamento do problema através da Adequação Sociotécnica da tecnologia construtiva e sua aplicação social. Através de uma revisão de literatura, e análise crítica segundo as teorias estudadas, cujos resultados são sistematizados através de uma matriz FOFA, pretende-se verificar a eficiência do sistema brasileiro de bioconstrução com terra: Hiperadobe. Ademais, utilizou-se o Open Source Software Bibliometrix para uma análise quali-quantitativa da atual produção acadêmica do tema, revelando uma impressionante lacuna na pesquisa que se trata da interseção entre Construção Civil, Déficit Habitacional, Adequação Sociotécnica e Hiperadobe, de maneira a ressaltar a originalidade e relevância deste trabalho. Por fim, conclui-se que o Hiperadobe é um exemplo de Tecnologia Social decorrente do processo de Adequação Sociotécnica (ainda em curso) dentro da Indústria da Construção Civil, e que se caracteriza como um aliado de grande potencial no combate ao déficit habitacional
Stochastic techno-economic framework for green hy-drogen projects under uncertainty and risk conditions
Full text linkThis thesis presents a comprehensive stochastic techno-economic framework (STEF-H2V) for evaluating green hydrogen projects under uncertainty and risk conditions. Green hydrogen, produced through water electrolysis powered by renewable energy, is a promising solution for decarbonizing various sectors. The economic viability of green hydrogen investments is influenced by uncertainties and risks related to the environment, technological performance, financial parameters, and market dynamics. This research ad-dresses these challenges by developing and applying a robust stochastic techno-economic framework (STEF-H2V) that integrates stochastic modeling techniques and advanced financial risk measures. The core of this thesis is the development of the STEF-H2V, a framework that employs Monte Carlo simula-tions to create a range of outcomes for key financial and operational parameters. This stochastic approach captures the inherent uncertainties in green hydrogen projects, providing a more realistic and robust as-sessment than deterministic methods. The framework incorporates financial risk measures, such as Value-at-Risk (VaR) and Omega ratio, to quantify potential financial losses and support better risk management. The framework structure includes methodological procedures, data collection, and investment analysis techniques. Applying the framework to a distributed green hydrogen generation case study shows its prac-tical utility. The deterministic analysis provides a baseline understanding, while the stochastic analysis reveals the spectrum of outcomes, highlighting the importance of considering variability in financial and operational parameters. The VaR risk analysis shows how potential financial losses can be quantified and mitigated, offering a clearer picture of the project's risk profile. Further exploration of the gap in techno-economic analysis for green hydrogen investments by integrating financial risk management emphasizes the relevance of a holistic approach, including detailed evaluations of CAPEX, OPEX, and revenue streams. Incorporating financial risk measures leads to a more realistic project viability assessment, with sensitivity analysis identifying key drivers, such as electricity prices and technological efficiency. The framework's effectiveness under varying conditions of variability and uncertainty in hydrogen generation is also evaluated. This shows how fluctuations in key variables impact project feasibility, showing that the stochastic framework effectively captures the range of outcomes. The need for dynamic modeling ap-proaches to adjust to changing conditions and provide more robust predictions is reinforced. The main findings of this research indicate that green hydrogen projects can achieve economic viability under favor-able conditions despite high initial costs and technological uncertainties. Supportive policies and market mechanisms are crucial in reducing financial risks and encouraging investment. Integrating advanced risk measures and stochastic modeling techniques provides a comprehensive view of the financial landscape, enabling better risk management and decision-making. This document advances the green hydrogen in-vestment analysis field by providing a detailed and adaptable framework for evaluating projects under uncertainty and risk conditions. By addressing the limitations of traditional approaches and incorporating advanced risk management techniques, STEF-H2V enhances the robustness and reliability of techno-eco-nomic evaluations, supporting the sustainable growth of the green hydrogen sector
Logística reversa e gestão de resíduos sólidos: um estudo de caso em uma instituição federal de ensino multicampi
Full text linkIn pursuit of a sustainable future, educational institutions play a fundamental role in promoting practices that preserve the environment and prioritize sustainable development. Understanding how these institutions manage solid waste and reverse logistics is essential to inspire societal change. In this context, the aim of this study is to analyze the management of solid waste and reverse logistics at IFSULDEMINAS - Federal Institute of Education, Science, and Technology of Southern Minas Gerais, a federal multi-campus educational institution, identifying best practices and areas for improvement to be expanded across its campuses. Thus, this research identified successful actions, as well as improvements and corrections, focusing on the analysis of the eight campuses of IFSULDEMINAS. The interest in this research stems from IFSULDEMINAS being recognized as one of Brazil's most sustainable educational institutions according to the international UI GreenMetric World University Ranking. Therefore, the research is relevant in identifying and analyzing the practices of solid waste management and reverse logistics adopted by IFSULDEMINAS, with the intention of replicating these successful practices across its campuses. The study was conducted using the case study method with a qualitative approach. Considering the objectives and stages of this research, based on a diagnosis of the situation of this multi-campus educational institution, actions were identified that promote and drive solid waste management and reverse logistics through the development of an Opportunities Matrix using the Analytic Hierarchy Process (AHP). As a technical outcome of the research, an Action Plan was proposed with actions classified according to their priority for implementation. As part of the objectives of this work, processes classified as high priority were mapped using Business Process Model and Notation (BPMN). This study concluded that some campuses have higher volumes and diversity of waste, highlighting the need for more incentivized and monitored actions. Additionally, some campuses demonstrate greater effectiveness in solid waste and reverse logistics management, while others face greater challenges in specific types of waste. These disparities underscore the need for tailored actions and strategies to optimize sustainable practices across all campuses of the institution. Therefore, through the Action Plan, it is possible to leverage environmental initiatives, promoting efficient management throughout IFSULDEMINAS, which can be replicated and adapted for other educational institutions.Na busca por um futuro sustentável, as instituições de ensino têm um papel fundamental em promover práticas que preservem o meio ambiente e privilegiem o desenvolvimento sustentável. Compreender como essas instituições realizam a gestão de resíduos sólidos e a logística reversa é essencial para inspirar mudanças na sociedade. Neste contexto, o objetivo deste trabalho é analisar a gestão de resíduos sólidos e a logística reversa no IFSULDEMINAS - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Sul de Minas Gerais, uma instituição federal de ensino multicampi, identificando as melhores práticas e pontos de melhoria para serem ampliados entre seus campi. Assim, esta pesquisa identificou ações exitosas, bem como melhorias e correções, tendo como objeto de análise os oito campi do IFSULDEMINAS. O interesse pela pesquisa decorre do destaque do IFSULDEMINAS como uma das instituições de ensino mais sustentáveis do Brasil, conforme o índice internacional UI GreenMetric World University Ranking. Portanto, a pesquisa é relevante ao identificar e analisar as práticas de gestão de resíduos sólidos e logística reversa adotadas pelo IFSULDEMINAS, com a intenção de replicar essas práticas bem-sucedidas entre seus campi. O estudo foi realizado por meio do método de estudo de caso com abordagem qualitativa. Considerando os objetivos e etapas desta pesquisa, baseadas em um diagnóstico da situação dessa instituição de ensino multicampi, foram identificadas ações que promovem e impulsionam a gestão de resíduos sólidos e logística reversa, mediante a elaboração de uma Matriz de Oportunidades utilizando o método de análise multicritério AHP (Analytic Hierarchy Process). Como produto técnico da pesquisa, foi proposto um Plano de Ação com ações classificadas conforme sua prioridade de implementação. Como parte dos objetivos deste trabalho, os processos classificados como alta prioridade foram mapeados utilizando a notação BPMN (Business Process Model and Notation). Este estudo concluiu que alguns campi apresentam maior volume e diversidade de resíduos, destacando a necessidade de ações mais incentivadas e monitoradas. Além disso, alguns campi demonstram maior eficácia na gestão de resíduos sólidos e logística reversa, enquanto outros enfrentam maiores dificuldades em determinados tipos de resíduos. Essas disparidades ressaltam a necessidade de ações e estratégias adaptadas para otimizar práticas sustentáveis em todos os campi da instituição. Portanto, por meio do Plano de Ação, é possível alavancar as iniciativas ambientais, promovendo uma gestão eficiente em todo o IFSULDEMINAS, podendo ser replicado e adaptado para outras instituições de ensino
Proposed model with weighted parameters for microgrid management: incorporating diverse load profiles, assorted tariff policies, and energy storage devices
Full text linkThis study introduces an optimization-based model featuring weighted and adjustable parame-ters, integrating deterministic and stochastic components to facilitate a seamless transition between control strategies for microgrid management. The impetus for this investigation stems from a discerned void in the existing literature concerning microgrid management, par-ticularly the scarcity of studies addressing non-scheduled loads within various energy market frameworks. In light of this gap, the research aims to evaluate the technical and economic merits of the proposed approach within a microgrid characterized by a load profile exhibiting significant day-of-the-week variations. A Model Predictive Control (MPC)-based control sys-tem serves as the central management entity, utilizing key performance indicators to gauge the efficacy of the model. This control strategy, implemented at the reference signal generator level, is devised to minimize operational expenses and mitigate degradation of the Energy Storage System (ESS). The findings indicate that the deterministic variant of the proposed model yields considerable quantitative benefits for the microgrid, particularly evident in sce-narios with more stable load profiles. Moreover, the deterministic variant facilitates the eluci-dation of a range of values for the weighted parameters of the model, subsequently utilized in the stochastic variant. Conversely, the stochastic variant emerges as particularly advantageous for the microgrid in situations characterized by abrupt load profile changes. Both iterations of the model under investigation demonstrate noteworthy performance compared to established benchmark models.Este estudo apresenta um modelo baseado em otimização com parâmetros ponderados e ajus-táveis, incorporando variantes determinísticas e estocásticas para permitir uma transição suave entre estratégias de controle para o gerenciamento de microrredes. A motivação para conduzir este estudo surge de uma lacuna identificada na literatura sobre o gerenciamento de microrre-des, especialmente porque poucos estudos abordam cargas não programadas sob diferentes políticas de mercado de energia. Considerando esse fator, o objetivo da pesquisa é verificar as vantagens técnicas e econômicas que a abordagem proposta oferece a uma microrrede carac-terizada por um perfil de carga que sofre variações significativas com base no dia da semana. Um sistema de controle baseado em Model Predictive Control (MPC) é empregado como o gerente do sistema, utilizando indicadores-chave de desempenho para avaliar a eficácia do modelo. A estratégia de controle, implementada no nível do gerador de sinal de referência, é projetada para minimizar os custos operacionais e conter a degradação do Sistema de Arma-zenamento de Energia (ESS). Os resultados demonstram que a variante determinística do mo-delo proposto proporciona um retorno quantitativo significativo para a microrrede, especial-mente em perfis de carga mais estáveis. Além disso, a variante determinística é um método que permite elucidar uma variedade de valores para os parâmetros ponderados do modelo proposto, que serão utilizados na variante estocástica da abordagem. Por outro lado, a variante estocástica destaca-se por oferecer benefícios mais pronunciados para a microrrede em cená-rios com perfis de carga com variações abruptas. Ambas as versões do modelo em estudo exi-bem desempenho notável em comparação com os modelos de referência estabelecidos
Estudo da bifurcação de Neimark-Sacker
Full text linkThis dissertation deals with a local bifurcation for planar smooth mappings, depending
on a real parameter, called Neimark-Sacker bifurcation of codimension 1, which, in a
certain sense, shares many similarities with the Hopf bifurcation for ordinary di erential
equations. In both bifurcations, the change in stability of a xed point or equilibrium
point, together with a transversality condition associated with certain eigenvalues of the
Jacobian matrix evaluated at the point, along with one or more nondegeneracy conditions,
allows the appearance or disappearance of an invariant closed curve by the dynamics in the
phase portrait when the parameter is varied. This topic was chosen due to its importance
in the study of discrete dynamical systems and applications in many scienti c areas. In
this sense, the Theorem of Neimark-Sacker Bifurcation of codimension 1 is stated and
proved in the planar case, and applied to the study of two well-known biological models,
namely, the delayed logistic equation and the discrete predator-prey equation.Esta dissertação trata de uma bifurcação local para aplicações suaves no plano, dependendo
de um parâmetro real, chamada bifurcação de Neimark-Sacker de codimensão 1,
que, em certo sentido, guarda muitas semelhanças com a bifurcação de Hopf para equa-
ções diferenciais ordinárias. Em ambas as bifurcações, a mudança na estabilidade de um
ponto xo ou ponto de equilíbrio, junto com uma condição de transversalidade associada
com certos autovalores da matriz Jacobiana calculada no ponto, além de uma ou mais
condições de não degenerescência, permite o surgimento ou desaparecimento de uma curva
fechada invariante pela dinâmica no retrato de fase quando o parâmetro é variado. Este
tema foi escolhido devido a sua importância no estudo de sistemas dinâmicos discretos e
aplicações em diversas áreas da ciência e, neste sentido, o Teorema da Bifurcação de
Neimark-Sacker de codimensão 1 é enunciado e demonstrado no caso planar e empregado
no estudo de dois modelos biológicos conhecidos na literatura, a saber, a equação logística
com atraso e a equação predador-presa discreta
Otimização das condições de corte e simulação da confiabilidade da ferramenta no torneamento do aço ABNT 52100 Endurecido
Full text linkHigh-Speed Machining is recognized as one of the leading manufacturing technologies for achieving higher productivity rates and reduced production costs. In this context, optimizing cutting conditions emerges as an alternative to make it viable. Additionally, several strategies for optimizing surface roughness have been proposed in field hard turning. However, although the effects of tool wear on the surface roughness of the workpiece can be understood, this effect is often neglected by most of the strategies proposed. Consequently, the ability of the process to reproduce the results of the optimal solution in practice is negatively affected, since the surface roughness of parts machined with the same cutting edge deviates from the expected value as wear progresses. Additionally, analyzing the reliability of cutting tools in machining is essential for determining the appropriate time to replace them, thereby avoiding premature or delayed tool changes. Considering the presented scenarios, this study proposes a multi-objective optimization strategy aimed at maximizing tool life and minimizing surface roughness Ra, cutting time, and the total machining time and cost. This strategy is applied to evaluate the performance of a mixed ceramic tool during the dry turning of hardened ABNT 52100 bearing steel at high cutting speeds. Response Surface Methodology was used to obtain quadratic models for the evaluated responses. The effect of tool wear on surface roughness Ra was established during the tool life tests. As a result, the tool condition that generates the highest Ra values was identified, corresponding to the roughness values obtained under the experimental conditions. Dimensionality reduction of the multi-objective problem was achieved using Factor Analysis. The scores of the rotated factors retained in the analysis were used to derive the Mean Squared Error functions of the factors, which served as the objective functions for optimization. Multi-objective optimization was performed using the Normal Boundary Intersection method. The optimal setups defined by the optimization were able to achieve surface roughness Ra values between 0.28 and 1.05 μm, tool life between 11 and 19 minutes, cutting time ranging from 0.23 to 0.41 minutes, total machining time between 0.91 and 1.10 minutes, and machining cost per piece between R5.01. The variance of the tool's lifetime was obtained by applying Poisson regression to the square residuals of the model derived using ordinary least squares. In addition, a cost-effective method was proposed to simulate the tool's reliability to make its application viable. With the mean and variance of the tool life, the shape (β) and scale (δ) parameters of the Weibull distribution were estimated using a simple optimization method proposed with constraints. Confirmation experiments were conducted, which validated the effectiveness of the optimization and the tool reliability simulation.A usinagem em altas velocidades é reconhecida como uma das principais tecnologias de fabricação para alcançar maiores taxas de produtividade e custos reduzidos. Nesse contexto, a otimização das condições de corte emerge como uma alternativa para a sua viabilização. Adicionalmente, várias estratégias de otimização da rugosidade têm sido propostas na área do torneamento duro. No entanto, embora os efeitos do desgaste da ferramenta sobre a rugosidade da peça podem ser conhecidos, esse efeito é negligenciado pela maioria das estratégias propostas. Consequentemente, a capacidade do processo de reproduzir na prática o resultado da solução ótima é adversamente afetada, pois a rugosidade das peças usinadas por uma mesma aresta de corte desvia de seu valor esperado com a progressão do desgaste. Complementarmente, a análise da confiabilidade das ferramentas de corte na usinagem é fundamental para decidir o momento adequado para substituí-las, evitando a sua troca precoce ou tardia. Considerando os cenários apresentados, o presente trabalho propõe uma estratégia de otimização multiobjetivo para a maximização da vida da ferramenta e minimização do desvio aritmético médio (Ra), do tempo de corte, do tempo e custo total de usinagem para a avaliação do desempenho da ferramenta de cerâmica mista durante o torneamento a seco do aço rolamento ABNT 52100 endurecido, sob altas velocidades de corte. A Metodologia de Superfície de Resposta foi utilizada para obtenção dos modelos quadráticos das respostas avaliadas. O efeito do desgaste da ferramenta sobre Ra foi estabelecido durante os ensaios de vida. Como resultado, definiu-se o momento do estado da ferramenta que gera os maiores valores de Ra, os quais corresponderam os valores de rugosidade obtido com a condição experimental. A redução da dimensionalidade do problema multiobjetivo foi realizada por meio da Análise Fatorial. Os escores dos fatores rotacionados mantidos na análise foram utilizados para obter as funções do Erro Quadrático Médio dos Fatores, os quais representaram as funções objetivos da otimização. A otimização multiobjetivo foi realizada por meio da aplicação do método de Interseção Normal a Fronteira. Os setups ótimos definidos pela otimização foram capazes de alcançar valores de Ra entre 0,28 a 1,05 μm, vida entre 11 a 19 min, tempo de corte de 0,23 a 0,41 min, tempo total de usinagem de 0,91 a 1,10 min, e custo de usinagem por peça entre R$3,55 a 5,01. A variância da vida da ferramenta foi obtida aplicando a regressão de Poisson ao quadrado dos resíduos do modelo obtido pelo método dos Mínimos Quadrados Ordinários. Adicionalmente, foi proposto um método econômico para a simulação da confiabilidade da ferramenta de corte para viabilizar a sua aplicação. De posse da média e da variância da vida, os parâmetros de forma (β) e de escala (δ) da distribuição de Weibull são estimados por meio de um método simples de otimização com restrição proposto. Experimentos de confirmação foram realizados, os quais validaram a eficácia da otimização e da simulação da confiabilidade da ferramenta
Previsão de preços e variáveis hidrológicas no mercado livre de energia brasileiro: uma abordagem baseada em machine learning e métodos Bayesianos
No full textAgents trading energy in the free market make decisions by considering, among other factors, the future hydrological conditions of the National Interconnected System (SIN), the impact of these conditions on the predictions of the Settlement Price of Differences (PLD) (spot price of energy), and the behavior of prices negotiated in the market, the last summarized by the Forward Price Curve. In the short-term, PLD prospecting studies rely on streamflow rates predicted by a rainfall-runoff model, which uses as input the precipitation data generated by numerical weather forecasting models. In the medium term, agents adopt varying strategies. Some rely on scenarios derived from historical streamflow timeseries, while others integrate a rainfall-runoff model with historical precipitation data or seasonal precipitation forecasts. Regarding the Forward Price Curve, it is typical to consider only its present state, with limited research dedicated to forecast this particular time series.
In light of this context and the ongoing need to refine the forecasting of key variables for commercial decision-making, this research aims to develop methodologies to forecast hydrological variables (streamflow and rainfall) and the price established by agents in the Brazilian energy free market (Forward Price Curve). Additionally, this research aims to strengthen the relationship between the academic and business sectors by proposing practical solutions (in the form of products) to real problems of the energy market.
The first product focuses on the short-term and introduces a new framework based on Bayesian Model Averaging (BMA) to forecast natural inflows to reservoirs and hydropower plants
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in the Brazilian hydropower system. BMA is a statistical method that combines models using posterior probability distributions. Streamflow forecasts for 11 days ahead are produced by assigning weights to the members of a Multi-model Ensemble (MME) of rainfall-runoff hydrological models. The weights are dynamic, periodically recalculated with recent data. Selecting high-performing members, using Occam's Razor principle, improves the MME's performance. Tested on 139 reservoirs between 2019 and 2020, the method showed superior forecasts compared to individual models, especially in the South, Midwest, and Southeast regions in the early days of the forecast horizon.
Focused on the medium-term case, the second product of this research aims to refine seasonal precipitation forecasts for Brazil by developing predictive hybrid precipitation models using Multivariable Linear Regression (MLR) and Support Vector Machine (SVM). The approach incorporates climate indices related to different teleconnection patterns that affect Brazil precipitation, the Climate Prediction Center (CPC) unified gauge-based global daily precipitation analysis, and precipitation forecasts from Seasonal Forecast System 5 (SEAS5) as predictors. Validated from January 2017 to December 2020, the MLR and SVM models showed greater accuracy and lower bias than SEAS5, especially in the Southeast, Midwest, and North regions during the DJF quarter, with the SVM model demonstrating the best overall performance.
The third product introduces a methodology centered around Artificial Neural Networks (ANNs) to forecast the Forward Price Curve of conventional energy in the Brazilian energy free market. This study evaluates Long Short-Term Memory (LSTM), Gated Recurrent Unit (GRU), and Recurrent (RNN) neural networks, both uni- and bidirectional, alongside the traditional Multi-Layer Perceptron (MLP). It also considers structural variations in ANN architectures and the impact of exogenous predictors related to the SIN and the Brazilian energy free market, including natural inflow energy, load, reservoir storage levels, and the energy spot price. Among the neural networks evaluated, the GRU demonstrated superior predictive performance, while the LSTM excelled with regard to accumulated financial return in an experiment where a trading agent performed directional trading informed by neural network predictions.A matriz elétrica brasileira é caracterizada pela participação majoritária da fonte hidráulica em sua composição. Os agentes que comercializam energia no mercado livre tomam decisões considerando, entre outros fatores, as condições hidrológicas futuras do Sistema Interligado Nacional (SIN), o impacto dessas condições na expectativa de comportamento futuro do Preço de Liquidação das Diferenças (PLD) (preço spot da energia), bem como o comportamento dos preços efetivamente negociados no mercado, que é sintetizado pela Curva Forward de preços. No curto prazo, os estudos de prospecção de PLD são realizados utilizando as vazões previstas por um modelo do tipo chuva-vazão, que é alimentado com a precipitação gerada por modelos numéricos de previsão de tempo. No médio prazo, a estratégia dos agentes varia. Alguns utilizam cenários baseados em séries históricas de vazão, enquanto outros utilizam os resultados da combinação entre um chuva-vazão com um conjunto de séries históricas de precipitação ou com as previsões de modelos climáticos. Já no caso da Curva Forward de preços, o usual é consultar o estado presente da curva, existindo ainda poucos trabalhos voltados para a elaboração de prospectivos dessa série temporal específica.
Diante do exposto e da necessidade de continuar aperfeiçoando o processo de previsão de variáveis importantes para a tomada de decisões comerciais, o objetivo desta tese de doutorado é desenvolver metodologias para previsão de variáveis hidrológicas (vazão e chuva) e do preço formado pelos agentes no mercado livre (Curva Forward de preços), bem como contribuir para o
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estreitamento da relação entre os setores acadêmico e empresarial através da proposição de soluções, na forma de produtos, para problemas reais do mercado livre de energia brasileiro.
O primeiro produto proposto é voltado para o curto prazo e consiste em um novo framework baseado em Bayesian Model Averaging (BMA) para a previsão das vazões afluentes aos aproveitamentos do SIN. BMA é um método estatístico que combina modelos utilizando distribuições de probabilidade a posteriori. Previsões de vazão para 11 dias à frente são produzidas ponderando os membros de um Multi-model Ensemble (MME) de modelos hidrológicos chuva-vazão. Os pesos são dinâmicos, recalculados periodicamente com dados recentes. A seleção de membros com bom desempenho, utilizando o princípio de Occam's Razor, melhora a performance do MME. Testado em 139 aproveitamentos entre 2019 e 2020, o método realizou previsões com performance superior às dos modelos individuais, especialmente nas regiões Sul, Centro-Oeste e Sudeste nos primeiros dias do horizonte de previsão.
O segundo produto foca no médio prazo e aprimora as previsões sazonais de precipitação no Brasil. Ele explora o desenvolvimento de modelos híbridos preditivos usando Multivariable Linear Regression (MLR) e Support Vector Machine (SVM), considerando preditores baseados em índices climáticos, análise de precipitação do Climate Prediction Center (CPC) e previsões do Seasonal Forecast System 5 (SEAS5). Validados de janeiro de 2017 a dezembro de 2020, os modelos MLR e SVM geraram previsões com maior acurácia e menor viés que o SEAS5, especialmente no Sudeste, Centro-Oeste e Norte durante o trimestre DJF, com o modelo SVM apresentando melhor desempenho geral.
O terceiro produto, por sua vez, explora a aplicação de redes neurais artificias para a previsão da Curva Forward de preços da energia convencional no mercado livre brasileiro. Foram avaliadas redes Recorrente (RNN), Long Short-Term Memory (LSTM) e Gated Recurrent Unit (GRU) uni- e bidirecionais, além da clássica Multi-Layer Perceptron (MLP), considerando variações na arquitetura e nos preditores exógenos considerados, tais como energia natural afluente, carga, armazenamento de energia e PLD. Dentre as redes avaliadas, a GRU apresentou melhor desempenho preditivo, enquanto a LSTM se destacou em termos de retorno financeiro acumulado em um experimento no qual um agente comercializador pratica trading direcional
Application of Real-ESRGAN in improving IR sensor Images for use in SAR operations
Full text linkThe use of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) in search and rescue operations has grown
significantly, primarily due to reduced costs and lower associated risks. However, the
effectiveness of these vehicles is closely linked to the quality of the sensors used for target
capture and identification, making the investigation of these devices a crucial area of
research.
This study presents a systematic review of the literature on the application of Generative
Adversarial Networks (GANs) in UAV-generated images, with a focus on search and
rescue. Additionally, we introduce a methodology that uses the Real-ESRGAN tool to enhance
images obtained by UAVs during search and rescue missions, specifically targeting
sensors that operate in the infrared spectrum. The results of applying this technique to
our dataset show significant improvements in image quality, suggesting that this approach
may have valuable applications in post-processing and in the identification of human targets
in search and rescue operations.A utilização de Veículos Aéreos Não Tripulados (VANTs) em operações de busca e salvamento
tem crescido significativamente, principalmente devido à redução de custos e ao
menor risco associado. No entanto, a eficácia desses veículos está intimamente ligada à
qualidade dos sensores utilizados para captura e identificação de alvos, tornando a investigação
desses equipamentos uma área crucial.
Este estudo apresenta uma revisão sistemática da literatura sobre a aplicação de Redes Adversariais
Generativas (GANs) em imagens geradas por VANTs com foco em busca e resgate.
Além disso, introduzimos uma metodologia que utiliza a ferramenta Real-ESRGAN
para aprimorar imagens obtidas por VANTs durante missões de busca e salvamento, com
foco em sensores que operam na faixa infravermelha. Os resultados da aplicação dessa
técnica em nosso conjunto de dados, combinados com a validação utilizando a ferramenta
YOLOv8, revelam melhorias significativas na qualidade das imagens. Isso sugere que a
abordagem proposta pode ter aplicações valiosas no pós-processamento e na identificação
de alvos humanos durante operações de busca e resgate
Clusterização como técnica de apoio à decisão para um marketplace eletrônico logístico
Full text linkRoad transport is one of the most impactful modes in the global transportation matrix. Despite its advantages of flexibility and availability, the sector is characterized by high fragmentation. In the past, the intermediation process in this logistics chain was inefficiently handled by freight agents in terms of time and cost. An effective solution to address the need for agility and ease is through electronic logistics marketplaces, which are systems allowing carriers to advertise their loads to truck drivers searching for freight. However, the ease of automating load and capacity matching has resulted in technology providers dealing with an unprecedented volume of data. Valuable insights about user behavior can be derived from this diverse dataset. Despite the popularity of logistics marketplaces, scientific literature has not kept pace with their growth.
Given these opportunities, this study aims to identify patterns in a cargo advertisement database of a logistics marketplace using clustering, which can assist in decision-making. Following the CRISP-DM procedure, data on load postings from 2019 to 2021 were collected, and the clustering trend of the database was confirmed using RStudio software. The CLARA algorithm was subsequently employed, and the quality of clusters was assessed using the Silhouette index. The most representative group at the national level consisted of freight within the state of São Paulo, featuring full loads, covering distances of around 500 km, and requiring heavy-duty vehicles for transportation. In the context of São Paulo, the most significant partition comprised full freight journeys of just over five hours, also requiring heavy-duty vehicles. The higher frequency of full freight was attributed to its benefits, such as efficiency in space and resource utilization. The main strategies identified for the national context involve offering progressive discounts on additional services to carriers conducting a high volume of trips and targeted promotion of the logistics marketplace to potential customers interested in transporting heavy loads over medium distances. An interesting business opportunity was identified in Acre, where the company could expand its operations and provide support in a region of Brazil where road freight is less common. Additionally, encouraging the use of the platform in São Paulo for posting fractional loads was suggested, highlighting the advantages for owners of small vehicles. In conclusion, CLARA produced satisfactory results by reducing the computational complexity of a database with over three million entries, and the study revealed data clusters as potential opportunities for platform growth. However, there were instances of overlaps of structures clearly seen as distinct in the scatterplots.O transporte rodoviário é uma das modalidades de maior impacto na matriz de transportes internacional. Apesar das suas vantagens de flexibilidade e disponibilidade, é um setor marcado pela alta fragmentação. Antigamente, o processo de intermediação dessa cadeia logística era operado por agentes de fretes, ineficiente em tempo e custo. Uma solução para atender às necessidades de agilidade e facilidade são os marketplaces logísticos eletrônicos, definidos por sistemas que permitem as transportadoras anunciarem suas cargas a caminhoneiros em busca de fretes. Todavia, como consequência da facilidade da automação de correspondência entre carga e capacidade, as provedoras de tecnologia desse modelo de negócio estão tendo que lidar com um volume de dados sem precedentes. Dessa variedade, pode-se extrair informações úteis sobre o comportamento dos usuários. Pode-se pontuar que, apesar da sua popularização, a literatura científica sobre os marketplaces logísticos não acompanhou o crescimento. Haja vista dessas oportunidades, este trabalho visa identificar padrões em uma base de dados de anúncio de cargas de um marketplace logístico por meio da clusterização, capaz de auxiliar na tomada de decisão. A pesquisa, seguindo o procedimento do CRISP-DM, obteve os dados de postagem de cargas na plataforma de 2019 a 2021. Empregando o software RStudio, a tendência de clusterização da base de dados foi confirmada e posteriormente implementado o algoritmo CLARA. A qualidade dos agrupamentos foi avaliada pelo índice Silhueta. Constatou-se que o grupo mais representativo, no âmbito nacional, pôde ser representado por fretes dentro do estado de São Paulo, que apresentavam carga completa, percorrendo distâncias de cerca de 500 km e demandando veículos de categoria pesada para o transporte. Já no contexto São Paulo, a partição mais expressiva foi a de fretes lotação, com viagens de pouco mais de cinco horas e que exigiam também veículos de categoria pesada. Associou-se a maior frequência desse tipo de frete aos seus benefícios, a saber, a eficiência em termos de utilização de espaço e recursos. As principais estratégias identificadas, no contexto nacional, consistem no oferecimento às transportadoras que realizam um alto volume de viagens descontos progressivos nos serviços adicionais e a divulgação do marketplace logístico entre os potenciais clientes com interesse específico em serviços de transporte de cargas pesadas e médias distâncias. Pôde-se identificar uma interessante oportunidade de negócio no Acre, em que a empresa poderia aumentar a sua atuação, dando o suporte nessa região do Brasil em que os fretes rodoviários não são tão recorrentes; bem como incentivar o uso da plataforma no estado de São Paulo para a postagens de cargas fracionadas, apresentando as vantagens também para os que detêm veículos de pequeno porte. Conclui-se que o CLARA trouxe resultados satisfatórios, diminuindo a complexidade computacional de uma base de mais de três milhões de entradas e revelando grupos de dados como uma oportunidade de crescimento da plataforma. Contudo, houve sobreposições de estruturas claramente avistadas como distintas nos gráficos de dispersão
Análise de projetos de desenvolvimento de parcerias de negócios entre startups e grandes empresas em um contexto de inovação aberta: estudo de caso
Full text linkThis work proposes the development of a study to guide the business relationship between Startups and Large Companies, analyzing the network and orchestration mechanisms that govern their interactions, identifying bottlenecks that compromise existing relationships and discussing the best practices that can guide future relationships. Therefore, the concept of Startups and the mechanisms of interaction between them and large corporations in a concept of Open Innovation were explored. The adopted methodology was field study, with bibliographical research and interviews for data collection. As expected results, some aspects identified in the theory on the subject can be confirmed from the interactions with the interviewees. Others will not be so evident and will demonstrate, from the data collected and analyses, the influence of specific characteristics and realities in this process, which are also targets to be discovered in this study. The conclusion of the work should present important contributions for the different actors within this process: the network and orchestration mechanisms between the actors involved; large corporations and the challenge of operationalizing the relationship; and startups, with the challenge of effectively transforming such a relationship into a partnership for successful innovation.O presente trabalho se propõe ao desenvolvimento de um estudo que oriente o relacionamento de negócios entre Startups e Grandes Empresas, analisando os mecanismos de rede e orquestração que regem suas interações, identificando gargalos que comprometem as relações existentes e discorrendo sobre as melhores práticas que poderão nortear estas relações. Para tanto, explorou-se o conceito de Startups e os mecanismos de interação entre elas e as grandes corporações em um conceito de Inovação Aberta. O método adotado foi estudo de caso, com pesquisa bibliográfica e entrevistas semiestruturadas para coleta de dados. De maneira geral, alguns aspectos identificados na teoria sobre o tema foram confirmados e aprofundados a partir das interações com os entrevistados (Startup, Grande Empresa e Centro de Inovação). A conclusão do trabalho é que o relacionamento de negócios entre Startups e Grandes Empresas é contemporâneo, benéfico para as partes, porém, deve ser criterioso e cuidadoso nas regras e gerenciamentos das etapas para que realmente se obtenha um relacionamento favorável para as partes e uma inovação bem-sucedida. Sugestões de melhorias para as barreiras foram apontadas, a fim de se colaborar para o tema e com o referencial teórico do assunto