Banca de QUALIFICAÇÃO: BRUNO WILLIAM DE SOUZA ARRUDA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: BRUNO WILLIAM DE SOUZA ARRUDA
DATA: 29/08/2014
HORA: 10:00
LOCAL: Bloco J (CTJ) - sala 203 do Centro de Tecnologia
TÍTULO: CLASSIFICAÇÃO DE DISTÚRBIOS DE ENERGIA ELÉTRICA BASEADA EM SISTEMAS IMUNOLÓGICOS ARTIFICIAIS
PALAVRAS-CHAVES: Qualidade de energia elétrica. Distúrbios. Sistemas imunológicos artificiais.
PÁGINAS: 79
RESUMO: Na atualidade, a energia elétrica assume um papel imprescindível para a sustentabilidade da sociedade. Com o avanço da tecnologia são crescentes a exigência e a demanda dos consumidores em relação à qualidade de energia elétrica (QEE). A rede elétrica pode ser afetada com distúrbios, sendo estes responsáveis por interferências indesejáveis que consequentemente, acarretam em efeitos econômicos, ocasionando prejuízos. Diante do exposto, vê-se a necessidade de desenvolver sistemas que sejam capazes de detectar e classificar esses distúrbios, ainda enquanto o sistema opera de forma aceitável, evitando o mau funcionamento dos equipamentos logo, as despesas causadas. Por outro lado, sistemas imunológicos artificiais (SIA) é uma área da engenharia da computação relativamente recente e procura explorar mecanismos que são utilizados nos sistemas imunológicos encontrados na natureza com o objetivo de desenvolver técnicas de solução de problemas. Para tanto, esta pesquisa tem como objetivo desenvolver e implementar um sistema para classificação de distúrbios de energia elétrica baseado em SIA. O algoritmo de seleção clonal (CLONALG), caracterizado pelo seu uso em problemas de reconhecimento de padrões, foi utilizado com o intuito de gerar células de memória capazes de reconhecer antígenos (distúrbios de energia elétrica). Para avaliação do algoritmo como solução do problema, um classificador foi desenvolvido. De acordo com a comparação dos resultados obtidos na presente pesquisa com trabalhos da área, foi possível observar que a metodologia apresentada neste trabalho obteve uma porcentagem de classificações corretas satisfatória, como também foi possível observar que os dados obtidos foram equivalentes aos melhores resultados encontrados no meio científico. Dessa forma, pode-se concluir que os resultados são satisfatórios e apresentam eficiência e coerência.
MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1523920 - CLEONILSON PROTASIO DE SOUZA
Externo ao Programa - 1984771 - HELON DAVID DE MACEDO BRAZ
Interno - 1972270 - YURI PERCY MOLINA RODRIGUEZ