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Authors
Advisor(s)
Abstract(s)
Power and Energy Systems have undergone significant changes in the past two decades. While
these changes have advanced the industry, they have also introduced uncertainty and
fluctuations in the power and energy systems, weakening their security and reliability. To
address these challenges, the sector has undergone substantial restructuring, resulting in the
emergence of new participants and the introduction of novel market and negotiation models.
Consequently, consumers have assumed a more active role within the power and energy
industry. Simultaneously, advanced methodologies, such as data mining and agent-based
simulation, are being employed to optimize market outcomes. In this context, individual agents
can be seen as service providers in Service-Oriented Architectures, with Multi-Agent Systems
being capable of solving more complex tasks. Regarding the implementation of these strategies,
a semantic approach to Multi-Agent Systems in the context of smart grids can unburden the
load of designing and composing atomic services. However, executing complex tasks using web
services often requires composing several simple atomic services through streams, which can
be a time-consuming task since it is necessary to find and link the outputs and inputs of the
services, whose descriptions are often not very clear. Concerning this issue, over time,
technologies associated with the Semantic Web have been progressively applied. These
technologies enable the description of services in a semantic and comprehensible manner,
facilitating understanding for both users and machines. By developing a system for semantic
services registration which features registration and search and composition tools,
accompanied by a system for publishing scripts as web services, the stated problems can be
addressed. Considering the need to frequently add new services to the database by users with
varying levels of expertise, it became clear that integrating natural language processing (NLP)
and machine learning (ML) techniques would allow users to find semantic Web services tailored
to their needs through keyword searches. As such, this work describes the development of the
systems as well as the development of the NLP and ML modules. In the development of these
modules, an exploratory analysis of ML and NLP techniques was conducted allowing to achieve
the expected classification, search and composition results. These exploratory procedures and
corresponding results are also described and discussed.
Os sistemas energia elétrica passaram por mudanças significativas nas últimas duas décadas. Embora estas mudanças tenham feito avançar a indústria, resultaram também em incerteza e variabilidade, enfraquecendo a segurança e confiabilidade. Para resolver estes problemas, o setor passou por uma reestruturação significativa, verificando-se a emergência de participantes e a introdução de novos modelos de mercado e de negociação. Consequentemente, por um lado, os consumidores assumiram um papel mais ativo na indústria energética. Por outro, diferentes abordagens de prospeção de dados e simulação baseada em agentes são utilizadas no sentido de obter os melhores resultados de mercado possíveis. Neste âmbito, os agentes podem ser vistos como provedores de serviços em Arquiteturas Orientadas a Serviços, permitindo a resolução de tarefas mais complexas por Sistemas Multiagentes. Em relação à implementação destas estratégias, uma abordagem semântica para Sistemas Multiagentes no contexto de redes inteligentes pode reduzir o esforço na definição e composição de serviços atómicos. Contudo, a execução de tarefas complexas usando serviços web requer frequentemente a composição de vários serviços atómicos simples através de fluxos. Esta pode ser uma tarefa demorada, já que é necessário encontrar e vincular inputs e outputs de serviços, cujas descrições muitas vezes não são muito claras. Relativamente a esta questão, ao longo do tempo, as tecnologias associadas à Web Semântica foram sendo progressivamente aplicadas a, permitindo a descrição de serviços de forma semântica e compreensível tanto para utilizadores e como para máquinas. Neste sentido, os problemas supracitados podem ser resolvidos com o desenvolvimento de um sistema de registo de serviços semânticos que apresente ferramentas de registo, pesquisa e composição, acompanhado por um sistema de publicação de scripts como serviços web. Adicionalmente, tendo em conta, a necessidade de adicionar frequentemente novos serviços ao sistema de registo de serviços semânticos por utilizadores com diversos níveis de conhecimento, tornou-se claro que a integração de técnicas de processamento de linguagem natural (PNL) e aprendizagem de máquina (ML) permitiria aos utilizadores encontrar serviços semânticos adaptados às suas necessidades através de pesquisas assentes em palavras-chave. Como tal, este trabalho descreve o desenvolvimento dos sistemas, bem como o desenvolvimento dos módulos PNL e ML. No desenvolvimento destes módulos foram realizadas análises exploratórias que permitiram alcançar os resultados esperados de classificação, pesquisa e composição. Estes procedimentos exploratórios e correspondentes resultados são igualmente descritos e discutidos neste documento.
Os sistemas energia elétrica passaram por mudanças significativas nas últimas duas décadas. Embora estas mudanças tenham feito avançar a indústria, resultaram também em incerteza e variabilidade, enfraquecendo a segurança e confiabilidade. Para resolver estes problemas, o setor passou por uma reestruturação significativa, verificando-se a emergência de participantes e a introdução de novos modelos de mercado e de negociação. Consequentemente, por um lado, os consumidores assumiram um papel mais ativo na indústria energética. Por outro, diferentes abordagens de prospeção de dados e simulação baseada em agentes são utilizadas no sentido de obter os melhores resultados de mercado possíveis. Neste âmbito, os agentes podem ser vistos como provedores de serviços em Arquiteturas Orientadas a Serviços, permitindo a resolução de tarefas mais complexas por Sistemas Multiagentes. Em relação à implementação destas estratégias, uma abordagem semântica para Sistemas Multiagentes no contexto de redes inteligentes pode reduzir o esforço na definição e composição de serviços atómicos. Contudo, a execução de tarefas complexas usando serviços web requer frequentemente a composição de vários serviços atómicos simples através de fluxos. Esta pode ser uma tarefa demorada, já que é necessário encontrar e vincular inputs e outputs de serviços, cujas descrições muitas vezes não são muito claras. Relativamente a esta questão, ao longo do tempo, as tecnologias associadas à Web Semântica foram sendo progressivamente aplicadas a, permitindo a descrição de serviços de forma semântica e compreensível tanto para utilizadores e como para máquinas. Neste sentido, os problemas supracitados podem ser resolvidos com o desenvolvimento de um sistema de registo de serviços semânticos que apresente ferramentas de registo, pesquisa e composição, acompanhado por um sistema de publicação de scripts como serviços web. Adicionalmente, tendo em conta, a necessidade de adicionar frequentemente novos serviços ao sistema de registo de serviços semânticos por utilizadores com diversos níveis de conhecimento, tornou-se claro que a integração de técnicas de processamento de linguagem natural (PNL) e aprendizagem de máquina (ML) permitiria aos utilizadores encontrar serviços semânticos adaptados às suas necessidades através de pesquisas assentes em palavras-chave. Como tal, este trabalho descreve o desenvolvimento dos sistemas, bem como o desenvolvimento dos módulos PNL e ML. No desenvolvimento destes módulos foram realizadas análises exploratórias que permitiram alcançar os resultados esperados de classificação, pesquisa e composição. Estes procedimentos exploratórios e correspondentes resultados são igualmente descritos e discutidos neste documento.
Description
Keywords
Machine learning Multiagent-systems Power and energy systems Semantic-web Web-services Aprendizagem de máquina Serviços web Sistemas multiagente Sistemas de energia Web semântica