DEFESAS MARCADAS
Teses de Doutorado
Data: 06/12/2022 -
Horário: 08:30
Local: ---
Aluno: Alesi Augusto de Paula
Orientador(a): Bruno Otávio Soares Teixeira
Co-Orientador(a): Guilherme Vianna Raffo
Título: State Estimation Of Dynamical Systems With Mixed Representation Of Uncertainties
Banca:Prof. Dr. Bruno Otávio Soares Teixeira - Orientador (DELT (UFMG))
Prof. Dr. Guilherme Vianna Raffo (DELT (UFMG))
Prof. Dr. Víctor Costa da Silva Campos ((UFMG))
Prof. Dr. Tito Luís Maia Santos (Departamento de Engenharia Elétrica (UFBA))
Prof. Dr. Davide Martino Raimondo (Department of Electrical, Computer and Biomedical Engineerin)
Prof. Dr. Brenner Santana Rego ((USP))
Suplente: Prof. Ph.D. Eduardo Mazoni Andrade Marçal Mendes (DELT (UFMG))
Resumo/abstract
Resumo
Este trabalho propõe estimadores de estados para sistemas dinâmicos lineares e não
lineares com representação mista de incertezas. Para alcançar isto, as abordagens
estocásticas e baseadas em conjuntos são combinadas. A primeira abordagem visa determinar
propriedades estatísticas que descrevem a natureza estocástica dos estados verdadeiros.
Por exemplo, os algoritmos de filtragem de Kalman (KF) retornam as estimativas de
média e covariância para definir a função densidade de probabilidade a posteriori. A
segunda abordagem visa determinar conjuntos que contenham a parcela estatisticamente
desconhecida dos estados verdadeiros. Por exemplo, algoritmos baseados em zonotopos
estimam o centro e a matriz geradora para eficientemente caracterizar politopos
centralmente simétricos. Tais algoritmos são comumente chamados de garantidos porque eles
computam conjuntos que incluem todas as soluções possíveis.
O tópico de incerteza mista foi inicialmente motivado pela presença de ruído aleatório
e erro sistemático em equações de processo e medição, respectivamente. Desde então,
conexões entre KF e filtragem baseada em conjuntos têm sido exploradas. Atualmente,
outras fontes de incerteza têm sido incorporadas pela classe de incerteza mista, tais como
erros de aproximação e incertezas epistêmicas, e novas classes de conjuntos têm sido
empregadas tais como zonotopos restritos.
O foco desta tese é propor algoritmos mistos. O ponto de partida é estender os algoritmos
mistos baseados em zonotopos existentes como segue: preditores são estendidos
para filtros para melhorar precisão e acurácia; zonotopos são substituídos por zonotopos
restritos para melhorar a precisão com respeito a politopos assimétricos; uma abordagem
de programação da diferença de funções convexas é empregada para tratar o erro de
linearização analítica; uma análise de solução é introduzida sobre a fronteira de Pareto ótima
para justamente combinar os diferentes custos; e restrições de igualdade e desigualdade são
reforçadas sobre o vetor de estados. Depois, o objetivo é combinar algoritmos estocásticos
com algoritmos baseados em conjuntos para gerar novos algoritmos mistos. Contribuições
adicionais são discutidas ao longo do trabalho por meio de vários exemplos numéricos.
Abstract
This work proposes state estimators for linear and nonlinear dynamical systems with
mixed-uncertainty representation. To achieve that, the stochastic and set-based approaches
are combined. The former one aims at determining statistical properties that describe the
stochastic nature of the true states. For instance, the Kalman filtering (KF) algorithms
return the mean and covariance estimates to define the a posteriori probability density
function. The latter approach aims at determining sets that contain the statistically
unknown parcel of the true states. For instance, zonotope-based algorithms estimate
the center and generator matrix to efficiently characterize centrally symmetric polytopes.
Such algorithms are commonly called guaranteed because they compute sets that include
all possible solutions.
The topic of mixed filtering was initially motivated by the presence of random noise
and systematic error in process and measurement equations, respectively. Since then,
connections among KF and set-based filtering have been exploited. Currently, other
sources of uncertainty have been incorporated by the class of mixed uncertainty, such
as approximation errors and epistemic uncertainties, and new classes of set have been
employed such as constrained zonotopes.
The focus of this thesis is to propose mixed algorithms. The starting point is to extend
the existing zonotope-based mixed algorithms as follows: predictors are extended to filters
to enhance precision and accuracy; zonotopes are replaced by constrained zonotopes to
improve the precision with respect to asymmetric polytopes; an approach of difference of
convex functions programming is employed to treat the analytical linearization error; a
solution analysis is introduced on the Pareto-optimal front to fairly combine the different
costs; and equality and inequality constraints are enforced on the state vector. Next, the
goal is to combine stochastic algorithms with set-based algorithms to build novel mixed
algorithms. Further contributions are discussed throughout the work by using various
numerical examples.
Data: 09/12/2022 -
Horário: 08:00
Local: ---
Aluna: Marina Moreira Silveira Andrade
Orientador(a): Maria Helena Murta Vale
Título: Equivalente de Redes Elétricas Para Avaliação da Estabilidade de Tensão Em Tempo Real Baseado Em Medições Fasoriais Sincronizadas
Banca:Prof. Drª. Maria Helena Murta Vale - Orientadora (DEE (UFMG))
Prof. Dr. Fernando Henrique Silveira (DEE (UFMG))
Profa. Dr. Wadaed Uturbey da Costa (DEE (UFMG))
Prof. Dr. Miguel de Brito Guimarães Neto (DEE (CEFET-MG))
Prof. Dr. Luiz Carlos Pereira da Silva (DSEE (UNICAMP))
Prof. Dr. Luís Guilherme Monteiro de Oliveira (DEE (PUC Minas))
Resumo/abstract
Resumo
Esta tese de doutorado propõe uma metodologia inovadora para a construção de equivalentes de redes elétricas baseados em dados de tempo real, por meio do uso de medições fasoriais locais de tensão e de corrente. Algumas características tornam essa proposta única, principalmente aquelas relacionadas a lidar com o comportamento do sistema elétrico em tempo real e com as propriedades particulares do sistema de medição, como alta taxa de amostragem e presença de ruído de medição. Técnicas de filtragem são usadas para obter consistência e precisão dos parâmetros equivalentes. Para lidar com a dinâmica do sistema elétrico, procedimentos de amortecimento são implementados. A capacidade do equivalente em representar o sistema elétrico no ambiente de tempo real possibilita monitorar a condição de operação quanto à Estabilidade de Tensão do sistema. O monitoramento do comportamento dinâmico de sistemas elétricos em tempo real é fundamental, principalmente para evitar situações críticas, como as impostas por limites de segurança. Os estudos deste trabalho são realizados em redes elétricas padronizadas e em barramento de rede elétrica de alta tensão do sistema interligado brasileiro.
Abstract
This dissertation proposes an innovative methodology for the construction of real-time measurement-based network equivalents, by the use of local bus voltage and current phasor measurements. Some features make this proposal unique, mainly those related to dealing both with Power System real-time behaviour and measurement system special properties, as high sampling rate and presence of measurement noise. Filtering techniques are used to obtain consistency and accuracy of the equivalent parameters. To cope with electrical system dynamic, damping procedures are implemented. The equivalent ability to represent power system in real-time environment allows to monitor system Voltage Stability operating condition. Monitoring system dynamic behaviour during real-time is vital, mainly to avoid critical situations, such as those imposed by security limits. The studies in this work are carried out in standardized networks and in high voltage busbar of the Brazilian Interconnected system.
Data: 16/12/2022 -
Horário: 14:00
Local: ---
Aluno: Samuel Pereira da Rocha
Orientador(a): Petr Iakovlevitch Ekel
Co-Orientador(a): Sidelmo Magalhães Silva
Título: Abordagem Fuzzy Para Integração e Operação de Sistemas de Mobilidade Elétrica Em Redes de Distribuição
Banca:Prof. Ph.D. Petr Iakovlevitch Ekel - Orientador (PPGEE (UFMG))
Prof. Dr. Sidelmo Magalhães Silva (DEE (UFMG))
Prof. Dr. Braz de Jesus Cardoso Filho (DEE (UFMG))
Prof. Dr. Douglas Alexandre Gomes Vieira (ENACOM (Enacom Handcrafted Technologies))
Dra. Lívia Maria Leite da Silva (Engenharia (Thunders Tecnologia))
Prof. Dr. Alessandro Fernandes Moreira (Departamento de Engenharia Elétrica (UFMG))
Resumo/abstract
Resumo
O processo de transição da matriz energética dos sistemas de transporte público para fontes mais limpas é um assunto que vem ganhando bastante relevância nos últimos anos. Principalmente devido ao apelo ambiental, é natural que essa transição ocorra em muitos países e já vem se tornando realidade por meio da introdução progressiva de ônibus elétricos nos sistemas de mobilidade de grandes centros urbanos na Europa, Estados Unidos e China. No entanto, esse processo de substituição de sistemas de ônibus à diesel por elétricos abre grandes questionamentos com relação tanto à sua viabilidade econômica quanto à melhor forma de se realizar essa transição tecnológica. Nesse contexto, o presente trabalho apresenta uma abordagem de solução em dois estágios por meio de uma metodologia de tomada de decisão multiobjetivo e uma estratégia fuzzy de gerenciamento energético para realizar a implantação e operação ótima de um sistema de mobilidade elétrica em uma rede de distribuição de energia. A integração é obtida por meio de critérios de avaliação econômica para cálculo do custo mínimo do sistema, considerando investimentos, despesas e depreciação dos ativos. A operação é avaliada levando em conta a autonomia do veículo, os impactos na rede de distribuição e sua eficiência energética. Os resultados são demonstrados em um sistema real de ônibus elétricos por meio de recargas rápidas regulares, integrado à rede de distribuição que atende a Universidade Federal de Minas Gerais, considerando vários cenários e diferentes políticas de mobilidade elétrica. É realizado o dimensionamento do sistema de armazenagem e a definição do número e o local das estações de recarga, levando em conta as características e as variações de demanda exigidas pelo veículo, o número de paradas e as condições topográficas do trajeto.
Abstract
The process of transition from the energy sources of public transport systems to cleaner fuels is a subject that has been gaining considerable relevance in recent years. Mainly due to the environmental appeal, this phenomenon is natural to occur worldwide and is already becoming a reality, through the progressive introduction of electric buses in the mobility systems of large urban centers in Europe, the United States, and China. However, this process of replacing diesel bus systems with electric ones opens up major questions regarding their economic viability, as well as the best way to make this technological transition possible. In this context, the present work presents a two-stage solution approach using a multi-objective decision-making methodology and a fuzzy energy management strategy to carry out the integration and operation of an electric mobility system in a power distribution grid. Integration is achieved by economic evaluation criteria, calculating the minimum cost of the system, considering investments, expenses, and depreciation of assets. The operation is evaluated taking into account the range of the vehicle, the impacts caused on the distribution grid, and its energy efficiency. The results are validated in a real electric bus system using ultra-fast charging, integrated into the distribution network that serves the Federal University of Minas Gerais, considering various scenarios and different electric mobility policies. The storage system is sized and the number and location of the charging stations are defined, taking into account the characteristics and demand variations required by the vehicle, number of stops, and topographic conditions of the route.
Exames de Qualificação
Data: 05/12/2022 -
Horário: 13:30
Local: ---
Aluno: Mateus Clemente de Sousa
Título: Algoritmo Evolucionário Para Problema de Otimização Robusta e Ruidosa
Banca:Prof. Dr. Frederico Gadelha Guimarães - Orientador (DEE (UFMG))
Prof. Dr. Ivan Reinaldo Meneghini - coorientador ((IFMG))
Prof. Dr. Alexandre Cláudio Botazzo Delbem (ICMC (USP-SC))
Prof. Dr. Rodrigo César Pedrosa Silva (DECOM (UFOP))
Prof. Dr. Gladston Juliano Prates Moreira (DECOM (UFOP))
Data: 05/12/2022 -
Horário: 14:00
Local: ---
Aluno: Wuigor Ivens Siqueira Bine
Título: Smart Gateway de Canal Duplo Com Tecnologia Lota Para Redes de Pequeno e Médio Porte
Banca:Profa. Dr. Linnyer Beatrys Ruiz Aylon - Orientadora (DI (UFMG))
Prof. Dr. Cleonilson Protásio de Souza (DEE (UFPB))
Prof. Dr. Antônio Alfredo Ferreira Loureiro (DCC (UFMG))
Prof. Dr. André Augusto Mariano (DELT (UFPR))
Prof. Dr. Eduardo Coelho Cerqueira (FECT (UFPA))
Suplente: Prof. Dr. Fabricio Aguiar Silva (ICET (UFV))
Data: 05/12/2022 -
Horário: 16:00
Local: ---
Aluno: Alexandre Alves da Rocha
Título: Método Wavelet Para Solução de Equações Parabólicas Aplicadas À Problemas de Predição de Cobertura Radioelétrica
Banca:Prof. Dr. Cássio Gonçalves do Rego - Orientador (DELT (UFMG))
Prof. Dr. Elson José da Silva (DEE (UFMG))
Prof. Dr. Fernando José da Silva Moreira (DELT (UFMG))
Prof. Dr. Glaucio Lopes Ramos (DETEM (UFSJ))
Prof. Dr. Luiz Alencar Reis da Silva Mello (CETUC (PUC Rio))
Data: 12/12/2022 -
Horário: 13:30
Local: ---
Aluno: Felipe Augusto Rocha da Silva
Título: Estudo de Técnicas Baseadas Em Deep Learning e Fuzzy Time Series Para Classificação de Séries Temporais
Banca:Prof. Dr. Frederico Gadelha Guimarães - Orientador (DEE (UFMG))
Prof. Dr. Ricardo Poley Martins Ferreira (DEM (UFMG))
Prof. Dr. Diego Furtado Silva (ICMC (USP))
Prof. Dr. PETRÔNIO CÂNDIDO DE LIMA E SILVA ((UFMG))
Prof. Dr. Luis Enrique Zárate Gálvez (Informática (PUC Minas))
Prof. Dr. Martín Gómez Ravetti (DCC (UFMG))
Data: 19/12/2022 -
Horário: 14:00
Local: ---
Aluno: Victor Ricardo Fernandes Miranda
Título: Generalization Strategy For Reinforcement Learning Techniques Applied To Robot Navigation
Banca:Prof. Dr. Leonardo Amaral Mozelli - Orientador ((UFMG))
Prof. Dr. Armando Alves Neto ((UFMG))
Prof. Dr. Gustavo Medeiros Freitas (DEE (UFMG))
Profa. Dra. Sílvia Silva da Costa Botelho (Centro de Ciências de Dados (Universidade Federal do Rio Gra)
Prof. Dr. Luiz Chaimowicz (DCC (UFMG))
Prof. Dr. Frederico Gualberto Ferreira Coelho (DELT (UFMG))
Suplente: Prof. Dr. Víctor Costa da Silva Campos ((UFMG))
Data: 20/12/2022 -
Horário: 13:30
Local: ---
Aluna: Anny Verly
Título: Estimação de Estados de Redes Complexas
Banca:Prof. Dr. Bruno Otávio Soares Teixeira - Orientador (DELT (UFMG))
Prof. Dr. Luciano Antonio Frezzatto Santos (DELT (UFMG))
Prof. Dr. ERIVELTON GERALDO NEPOMUCENO ((UFMG))
Profa. Dra. Andriana Susana Lopes de Oliveira Campanharo (Departamento de Bioestatística (UNESP))
Prof. Dr. Arthur Noronha Montanari (Department of Physics and Astronomy (Northwestern University)
Dissertações de Mestrado
Data: 07/12/2022 -
Horário: 14:00
Local: ---
Aluna: ANA CAROLINA BRANDÃO GONTIJO
Orientador(a): Sidelmo Magalhães Silva
Título: Avaliação da Capacidade de Acomodação de Geração Distribuída Em Uma Rede Real de Distribuição de Energia Elétrica
Banca:Prof. Dr. Sidelmo Magalhães Silva - Orientador (DEE (UFMG))
Prof. Dr. Hélio Marcos André Antunes (DEE (UFES))
Prof. Dr. Igor Amariz Pires ((UFMG))
Prof. Dr. Danilo Iglesias Brandão (DEE (UFMG))
Resumo/abstract
Resumo
Esta dissertação tem como objetivo realizar a avaliação dos impactos na qualidade da energia elétrica (QEE) devido à inserção de geração distribuída na rede elétrica. Os requisitos de qualidade de energia (QE) são definidos por órgãos governamentais. A violação destes índices pode levar a prejuízos aos consumidores finais e também as concessionárias de energia. Pode-se destacar como os principais problemas devido ao excesso de geração distribuída sendo a sobretensão e a sobrecarga na rede que podem ocasionar queimas e mau funcionamento de equipamentos conectados ao sistema elétrico. Existem fatores que influenciam diretamente na capacidade da rede de acomodar os sistemas de geração a ela conectados, como o ponto de conexão, o tipo de conexão se será monofásica, bifásica ou trifásica, a potência do sistema, a tecnologia empregada, à configuração da rede elétrica e também a eficiência dos sistemas. Dessa forma, este estudo busca entender os impactos destes fatores na rede do campus universitário da UFMG de modo a propor a melhor alternativa que permitisse o máximo potencial de injeção de geração distribuída, sem violar nenhum parâmetro de QEE. Com o resultado foi possível compreender os impactos devido a potência injetada dos sistemas na rede, e também a localização dos mesmos, ressalta que o sistema analisado se caracteriza por ser trifásico e equilibrado em relação às cargas, linhas e sistemas de geração distribuída conectados.
Abstract
This dissertation aims to evaluate the impacts on the quality of electric energy (QEE) due to the insertion of distributed generation in the electric grid. The power quality (QE) requirements are set by government agencies. The violation of these indices can lead to damages to final consumers and also the concessionaires power. It can be highlighted as the main problems due to excess generation distributed being the overvoltage and the overload in the network that can cause burns and malfunction of equipment connected to the electrical system. There are factors that directly influence the ability of the grid to accommodate the generation systems to it connected, such as the connection point, the type of connection whether it will be single-phase, two-phase or phase, the power of the system, the technology used, the configuration of the electrical network and also, the efficiency of the systems. Thus, this study seeks to understand the impacts of these factors in the network of the UFMG university campus in order to propose the best alternative that allowed the maximum potential of distributed generation injection, without violating no QEE parameters. As a result, it was possible to understand the impacts due to the power injected from the systems into the network, and also their location, highlighted that the analyzed system is characterized by being three-phase and balanced in relation to the loads, connected distributed generation lines and systems.
Data: 13/12/2022 -
Horário: 14:00
Local: ---
Aluno: Leonam Rezende Soares de Miranda
Orientador(a): Frederico Gadelha Guimarães
Título: Aprendizado de Operadores de Agregação do Tipo Média Ponderada Ordenados Em Redes Neurais Convolucionais
Banca:Prof. Dr. Frederico Gadelha Guimarães - Orientador (DEE (UFMG))
Prof. Dr. Janier Arias García (DELT (UFMG))
Prof. Dr. Manassés Ribeiro ((Instituto Federal Catarinense (IFC)))
Suplente: Prof. Dr. Cristiano Leite de Castro ((UFMG))
Resumo/abstract
Resumo
Nas redes neurais convolucionais são realizadas operações de agregação nas camadas de convolução, pooling e nas densas completamente conectadas. Resultados promissores foram obtidos nos últimos anos ao utilizar operadores de agregação do tipo media ponderada ordenada, mais conhecidos como operadores OWA, para agregar dados dentro das redes neurais convolucionais. Há trabalhos recentes demonstrando que há um ganho de performance ao utilizar os operadores OWA, treinando os seus pesos, para realizar a operação de pooling, quando comparando com os operadores mais usuais (máximo e médio). Outros estudos demonstraram que os operadores OWA podem ser utilizados para aprender informações a partir do ordenamento dos canais de uma determinada camada, e as informações recém-geradas são usadas para complementar ou substituir os dados de entrada para a camada seguinte. O objetivo deste artigo é analisar e combinar as duas ideias mencionadas. Vários testes foram feitos para avaliar a mudança de desempenho ao aplicar operadores OWA para classificar imagens, usando os modelos VGG13, Network in Network e AlexNet e os conjuntos de dados CIFAR10 e CIFAR 100.
Abstract
In convolutional neural networks, aggregation operations are performed in the convolution, pooling and fully connected dense layers. Promising results have been obtained in recent years when using ordered weighted averaging operators, better known as OWA operators, to aggregate data within convolutional neural networks. There are recent works demonstrating that there is a performance gain when using OWA operators, training their weights, to perform the pooling operation, when compared with the most usual operators (maximum and average). Other studies have shown that OWA operators can be used to learn additional order-based information from the feature maps of a certain layer, and the newly generated information is used to complement or replace the input data for the next layer. The purpose of this article is to analyze and combine the two mentioned ideas. Several tests were done to evaluate the performance change when applying OWA operators to classify images, using the VGG13, Network in Network and AlexNet models and the CIFAR10 and CIFAR 100 datasets.
Data: 16/12/2022 -
Horário: 14:00
Local: ---
Aluno: Lucas Malacarne Astore
Orientador(a): Frederico Gadelha Guimarães
Co-Orientador(a): CARLOS ALBERTO SEVERIANO JUNIOR
Título: Data-driven Spatio-temporal Modeling With Cellular Automata And Fuzzy Time Series Methods
Banca:Prof. Dr. Frederico Gadelha Guimarães - Orientador (DEE (UFMG))
Prof. Dr. Carlos Alberto Severiano Junior ((IFMG-Sabará))
Prof. Dr. Tiago Garcia de Senna Carneiro (DECOM (UFOP))
Prof. Dr. Pedro Paulo Balbi de Oliveira (FCI (Universidade Presbiteriana Mackenzie))
Prof. Dr. Walmir Matos Caminhas (DELT (UFMG))
Resumo/abstract
Resumo
Há atualmente diversas aplicações de simulações de computador em estudos de cobertura e mudança de uso da terra, incluindo, por exemplo, em modelos epidemiológicos. Dentre as estratégias capazes de reproduzir e prever o futuro dos estados em um território ao longo do tempo, os Autômatos Celulares (em inglês, Cellular Automata - CA) são frequentemente aplicados na modelagem espaço-temporal. A metodologia CA baseia-se essencialmente num conjunto de regras de transição que exigem conhecimentos técnicos e anos de investigação científica para serem bem definidos. Técnicas baseadas em aprendizado de máquina podem ser aplicadas para automatizar esse processo, embora sejam necessários algoritmos de otimização de hiper parâmetros. Nesse contexto, este trabalho apresenta uma abordagem orientada a dados para definição de conjuntos de regras de transição de CA, baseada exclusivamente em dados históricos de um determinado fenômeno espaço-temporal. As regras locais do autômato são aprendidas e representadas usando o método Multivariado Fuzzy Time Series (MFTS). O modelo MFTS é então integrado à simulação do CA, funcionando de forma semelhante a um conjunto tradicional de regras. A metodologia proposta foi testada em dois casos de estudo: Espalhamento Espacial da Doença de Chagas e Crescimento urbano em Delhi, na Índia. Verificou-se que o uso de regras de transição FTS para CA poderia prever com precisão o comportamento futuro, pelas métricas de avaliação selecionadas, da CA para ambos os conjuntos de dados.
Abstract
There have been several applications of computer simulations in studies of land cover and land use change (LCLUC), including for instance in epidemiological models. Among the strategies that are capable of reproducing and predicting the future of land states over time, Cellular Automata (CA) is often applied in Spatio-temporal modeling. CA methodology is essentially based on a set of transitional rules which demands technical knowledge and years of scientific research to be well-defined. Machine learning-based techniques can be applied in order to automate this process, although hyper-parameters optimization algorithms are required. Therefore, this work presents a data-driven approach for CA transitional rules set definition, based exclusively on historical data of a given Spatio-temporal phenomenon. The local rules of the automaton are learned and represented using a Multivariate Fuzzy Time Series (MFTS) method. The MFTS model is then integrated into the CA simulation, working similarly to a traditional set of rules. The proposed methodology was tested using two study-cases: Spatial Spread of Chagas Disease and LCLUC in Delhi, India. It was found that using FTS transitional rules for CA could accurately predict future behavior, by the selected evaluation metrics, of the CA for both datasets.
