Estudo de um algoritmo de mineração de dados aplicado à avaliação de curvas de consumo de energia elétrica
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Data de Publicação: | 2005 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UNIFEI (RIUNIFEI) |
Texto Completo: | https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/2553 |
Resumo: | No dias atuais, a quantidade de informações inerentes ao nosso meio é enorme. Para tratar estas informações surgiu uma área conhecida como mineração de dados – “Data Mining”. Dentro desta área, existem diversos algoritmos para realizar o processo de descoberta do conhecimento em banco de dados. Pode-se citar como exemplos de algoritmos: Redes Neurais Artificiais, Lógica Fuzzy, Algoritmos Genéticos, Algoritmos Bayesianos, Árvores de Indução entre outros. Neste trabalho foram estudados tópicos relacionados com Mineração de Dados, com a finalidade de aplicá-los na solução de problemas relacionados com a Engenharia Elétrica. Escolheu-se o algoritmo “Naive Bayes”, com objetivo de reconhecer padrões de consumo de energia elétrica, assim buscando uma alternativa às Redes Neurais Artificiais – RNA que são lembradas quando se trata de reconhecimento de padrões. Para facilitar o entendimento do algoritmo escolhido, alguns conceitos de estatística foram analisados, e posteriormente são apresentados os conceitos do algoritmo “Naive Bayes”. Com a finalidade de elucidar uma aplicação do “Naive Bayes” foi realizado um estudo de caso, onde o algoritmo foi modificado com a finalidade de reconhecer curvas de carga ou curvas de consumo de consumidores residenciais, comerciais e industriais presentes no Setor Elétrico de Potência. Para viabilizar a implementação desse estudo de caso, foi utilizado o pacote computacional, chamado Weka, o qual possui vários algoritmos de Mineração de Dados implementados em Java. |
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2005-11-252021-11-112021-11-11T15:52:36Z2021-11-11T15:52:36Zhttps://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/2553No dias atuais, a quantidade de informações inerentes ao nosso meio é enorme. Para tratar estas informações surgiu uma área conhecida como mineração de dados – “Data Mining”. Dentro desta área, existem diversos algoritmos para realizar o processo de descoberta do conhecimento em banco de dados. Pode-se citar como exemplos de algoritmos: Redes Neurais Artificiais, Lógica Fuzzy, Algoritmos Genéticos, Algoritmos Bayesianos, Árvores de Indução entre outros. Neste trabalho foram estudados tópicos relacionados com Mineração de Dados, com a finalidade de aplicá-los na solução de problemas relacionados com a Engenharia Elétrica. Escolheu-se o algoritmo “Naive Bayes”, com objetivo de reconhecer padrões de consumo de energia elétrica, assim buscando uma alternativa às Redes Neurais Artificiais – RNA que são lembradas quando se trata de reconhecimento de padrões. Para facilitar o entendimento do algoritmo escolhido, alguns conceitos de estatística foram analisados, e posteriormente são apresentados os conceitos do algoritmo “Naive Bayes”. Com a finalidade de elucidar uma aplicação do “Naive Bayes” foi realizado um estudo de caso, onde o algoritmo foi modificado com a finalidade de reconhecer curvas de carga ou curvas de consumo de consumidores residenciais, comerciais e industriais presentes no Setor Elétrico de Potência. Para viabilizar a implementação desse estudo de caso, foi utilizado o pacote computacional, chamado Weka, o qual possui vários algoritmos de Mineração de Dados implementados em Java.Nowadays, the quantity of inherent information to our environment is huge. For treat these information appeared an area called Data Mining. Inside of this area, there are some algorithms to carry out the knowledge discovery in Data Bases. Some examples of algorithms can be mentioned, such as: Neural Networks, Fuzzy Logic, Genetic Algorithm, Bayesian Algorithm, and Induction Tree. In this work topics related with Data Mining were studied, with the purpose of apply in problems related with Electrical Engineering. The Naive Bayes algorithm was chosen with objective of recognize electrical energy consumption patterns, as an alternative to Artificial Neural Networks that are remembered in pattern recognition problems. Initially, some concepts of statistics were analyzed, and subsequently the concepts of the algorithm Naive Bayes are presented. The original algorithm was modified with the purpose of recognize load curves of industrial, commercial, residential consumers in Electrical Power Systems. A computational package, called Weka, has been used. This package implemented was implemented in Java and has several data mining algorithms.porUniversidade Federal de ItajubáPrograma de Pós-Graduação: Mestrado - Engenharia ElétricaUNIFEIBrasilIESTI - Instituto de Engenharia de Sistemas e Tecnologia da InformaçãoCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELÉTRICAProcesso de mineração de dadosTeorema de BayesCurvas de consumo - Energia elétricaEstudo de um algoritmo de mineração de dados aplicado à avaliação de curvas de consumo de energia elétricainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisTORRES, Germano Lamberthttp://lattes.cnpq.br/1173620785883814http://lattes.cnpq.br/9112949148148168FERREIRA, EfremFERREIRA, Efrem. Estudo de um algoritmo de mineração de dados aplicado à avaliação de curvas de consumo de energia elétrica. 2005. 129 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) – Universidade Federal de Itajubá, Itajubá, 2005.info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UNIFEI (RIUNIFEI)instname:Universidade Federal de Itajubá (UNIFEI)instacron:UNIFEILICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/bitstream/123456789/2553/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52ORIGINALDissertacao__200529443.pdfDissertacao__200529443.pdfapplication/pdf2794672https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/bitstream/123456789/2553/1/Dissertacao__200529443.pdffbaa60bd6764613de65b588aee448d80MD51123456789/25532024-04-16 10:50:57.432oai:repositorio.unifei.edu.br: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Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.unifei.edu.br/oai/requestrepositorio@unifei.edu.br || geraldocarlos@unifei.edu.bropendoar:70442024-04-16T13:50:57Repositório Institucional da UNIFEI (RIUNIFEI) - Universidade Federal de Itajubá (UNIFEI)false |
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