PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA (PPGEE)
UNIVERSIDADE FEDERAL DA PARAÍBA
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Notícias
Banca de QUALIFICAÇÃO: FILIPE BULHOES FROES
Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: FILIPE BULHOES FROES
DATA: 28/02/2025
HORA: 08:30
LOCAL: https://meet.google.com/pna-tpvj-siq
TÍTULO: Análise de modelos de machine learning para aplicação em um sistema gêmeo digital de uma usina termelétrica de ciclo combinado
PALAVRAS-CHAVES: Aprendizado de máquina; Usinas termelétricas a gás natural; Sistemas gêmeos digitais; Combinação de modelos
PÁGINAS: 50
RESUMO: A inteligência artificial (IA) tem se mostrado uma ferramenta poderosa para enfrentar
os desafios da crise climática. Ao capacitar computadores a aprender com dados e tomar
decisões autônomas, a IA pode otimizar processos industriais de forma inédita. No setor
elétrico brasileiro, marcado pela expansão das usinas termelétricas a gás natural, a aplicação
de algoritmos de IA pode revolucionar a gestão dessas plantas, aumentando sua eficiência e
reduzindo significativamente as emissões de carbono. Essa abordagem representa um passo
crucial para a transição para uma matriz energética mais limpa e sustentável. Nesse cenário,
uma tecnologia se destaca como uma das mais proeminentes dos últimos anos, os sistemas
gêmeos digitais. O presente trabalho tem o objetivo de analisar modelos de aprendizado de
máquina a serem aplicados em um sistema gêmeo digital. São exploradas as características
e as metodologias de desenvolvimento, treinamento, avaliação e retreinamento dos modelos
que serão utilizados para replicar da forma mais fiel possível o comportamento atual do
sistema real. Os resultados parciais sugerem que uma combinação de modelos pode ser a
alternativa que fornece a maior exatidão e robustez para o sistema.
MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1783447 - EULER CASSIO TAVARES DE MACEDO
Interno - 1972280 - JUAN MOISES MAURICIO VILLANUEVA
Externo à Instituição - LUIZ AFFONSO HENDERSON GUEDES DE OLIVEIRA