Projetos de Pesquisa

 

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Tiago Zanotelli

Engenharias

Engenharia Elétrica
  • identificação de distúrbios da qualidade de energia elétrica em redes com geradores eólicos utilizando machine learning e estratégia de fusão
  • A participação dos geradores eólicos no sistema elétrico é cada vez mais significativa, sendo essencial o atendimento aos requisitos de qualidade de energia elétrica para garantir a confiabilidade do sistema elétrico na presença dessas fontes. As causas dos distúrbios da qualidade de energia elétrica (DQEE) são principalmente fenômenos transitórios na rede elétrica. Nesse contexto, a detecção, identificação e classificação dos DQEE é uma tarefa que demanda precisão e velocidade para que se possam efetuar ações que os corrijam. Esse projeto tem como objetivo a aplicação de técnicas de machine learning combinadas por meio de uma estratégia de fusão, desenvolvendo um sistema de classificação para a identificação de DQEE em redes elétricas com geradores eólicos. A aplicação de algoritmos de machine learning para essa finalidade tem sido demonstrada na literatura, porém ainda há limitações relacionadas à acurácia e ao tempo de resposta. Estudos de diferentes áreas têm sugerido que a combinação destes diferentes machine learning por meio de uma estratégia de fusão podem aumentar a acurácia do classificador, quando comparado a utilização de um único classificador. A modelagem de um sistema elétrico com geração eólica em simulação computacional será submetida a eventos transitórios para a produção de um banco de dados. Técnicas de pré-processamento e extração de características serão aplicadas a este banco de dados. Em seguida, o conjunto de características serão utilizados no treinamento e testes de diferentes classificadores de machine learning, como máquina de vetores de suporte, redes bayesianas, redes neurais baseada em aprendizado profundo. A partir desses resultados será desenvolvido um sistema de classificação utilizando uma estratégia de fusão, a qual combina as melhores características de cada classificador individual, com o objetivo de melhorar a acurácia do sistema de classificação em relação a um classificador individual.
  • Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Espírito Santo - ES - Brasil
  • Fri Mar 25 00:00:00 BRT 2022-Mon Mar 31 00:00:00 BRT 2025
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Tito Belchior Silva Moreira

Ciências Sociais Aplicadas

Economia
  • ensaios sobre a relação entre corrupção e homicídios: uma avaliação com dados em painel numa perspectiva de análises regionais.
  • Homicídios e corrupção são dois problemas graves enfrentados pela sociedade e que precisam de políticas públicas eficazes e eficientes que solucionem tais questões. Nesse contexto, essa pesquisa discute a relação entre corrupção e homicídios e avalia duas abordagens sobre os fatores determinantes das taxas de homicídios por meio de dados em painel por unidades da federação do Brasil, e para a América Latina, com base numa amostra de países. A primeira abordagem avalia os impactos do índice de corrupção governamental, proposto por Boll (2010), sobre a taxa de homicídios no Brasil durante o período de 1998 a 2008, no qual resultará no primeiro artigo. A segunda abordagem mostra o impacto do índice de percepção da corrupção, proposto pelo site da “Transparência Internacional”, sobre as taxas de homicídios de países da América Latina no período 2010-2018, o que resultará no segundo artigo. As variáveis de interesse nas duas abordagens são proxies para a corrupção e, nesse contexto, a contribuição desta pesquisa é avaliar o impacto da corrupção sobre taxas de homicídios, por tratar-se de uma abordagem pouco explorada na literatura. Dessa forma, testamos a hipótese na qual corrupção afeta homicídios. Trata-se de uma hipótese plausível, pois com base na literatura mostramos que a corrupção afeta educação, crescimento econômico, produtividade, desigualdade, instituições, dentre ouros fatores, e que pode revelar um efeito indireto da corrupção em direção às taxas de homicídios por meio de tais variáveis mencionadas. Quanto à estratégia empírica utilizaremos modelos de dados em painel com efeitos fixos e aleatórios, e testes de robustez com base em modelos dinâmicos com variáveis instrumentais, por exemplo, Arellano-Bond (1991), Baltagi, Badi H. (2008), Hsiao, Cheng (2014), dentre outros que acharmos necessários nessa linha de modelos dinâmicos.
  • Universidade Católica de Brasília - DF - Brasil
  • Thu Mar 17 00:00:00 BRT 2022-Mon Mar 31 00:00:00 BRT 2025