Browsing by Author "Cembranel, Samuel Sandmann"
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- Desenvolvimento do ARS Simulator. Seleção de comercializadores de energiaPublication . Silva, Allon Soares da; Joench, Rodrigo Luiz; Cembranel, Samuel Sandmann; Ferreira, JuditeThis paper is a synthesis of the development of energy contracting simulator in Portugal "ARS Simulator". The simulator compares the prices of the energy traders and indicates to consumers the best option to contract energy. To make the comparison, the simulator uses trader’s data (energy prices) and the consumer’s data (energy bill, threephase or single-phase power supply and equipment's), to estimate its consumption and finally determine which trader will be the best choice.
- Utilização de Técnicas de Mineração de Dados na Caracterização de Perfis Típicos de CargaPublication . Cembranel, Samuel Sandmann; Ramos, Sérgio Filipe CarvalhoO conhecimento dos hábitos de consumo de energia elétrica tem-se mostrado uma ferramenta importante nos diversos setores elétricos. A liberalização do setor elétrico, em Portugal e no resto do mundo, culminou no surgimento de novos agentes, que aumentaram a competitividade, sobressaindo aqueles que conseguem fornecer serviços de qualidade a preços baixos. Nesta dissertação é proposto e avaliado um modelo de caracterização de curvas típicas de carga para consumidores de baixa tensão. A identificação dos padrões de consumo é baseada na aplicação de algoritmos de agrupamento. A base de dados consiste em dados de consumo de energia elétrica de 194 clientes de baixa tensão, localizados nas cidades do Porto, Matosinhos e Vila Real. Com o conhecimento obtido na etapa de agrupamento é elaborado um modelo de classificação, capaz de classificar novos consumidores de acordo com seus dados de consumo. A metodologia de agrupamento é baseada em sete algoritmos particionais e hierárquicos, juntamente com seis índices de validação de agrupamento, capazes de identificar a melhor partição dos dados. Para finalizar o ciclo do reconhecimento de padrões é utilizado um modelo de classificação baseado em árvores de decisão para classificar novos consumidores. Para tornar o modelo simples cada curva de carga é representada por cinco índices capazes de representar o formato das curvas de carga. A metodologia proposta nesse trabalho demonstra ser uma ferramenta eficaz que pode ser utilizada nos mais diversos setores, destacando-se a utilização do conhecimento na otimização da contratação de energia para clientes de baixa tensão. Os dados dos consumidores podem ser constantemente atualizados na tentativa de melhorar o modelo obtido nesse trabalho, obtendo estimativas que consigam representar melhor os consumidores e seus hábitos de consumo.