Saulo Trento

Formação complementar

Idiomas

Áreas de atuação

Produções bibliográficas

• LEITE, L. A. F. ; TRENTO, S. . Análise de votações nominais do legislativo brasileiro utilizando componentes principais. Cadernos de Pesquisa Política , v. 12, p. 120-163, 2016.

• TRENTO, S. ; DELENNE, B. ; CROCOMBETTE, C. . Residuals modeling with wind data to improve short-term load forecast. In: 2011 IEEE PES PowerTech Trondheim, 2011, Trondheim. 2011 IEEE Trondheim PowerTech, 2011. p. 1.

Projetos de pesquisa

• 2010 - 2010

  Residuals Modeling with Wind Data to Improve Short-Term Load Forecast, Descrição: Short-term load forecasts are a major concern for transmission system operators. In France, RTE uses a parametric load model fed by temperature and cloud cover data. In this project, we evaluate how the use of wind data may improve the quality of the model, both for fitting and forecasting. More precisely, the demand of Brittany which is the peninsular area in the northwest of France is studied over the 2005-2010 period. Wind grid data that cover this area are supplied by the French public weather office Météo-France thanks to the ARPEGE numerical weather prediction model. The RTE load-model residuals are successively modeled by four wind related models. The results suggest that a significant gain can be achieved by post processing load-model residuals using wind data. The best model is the so-called ?smooth temperature-wind model?, which enables an overall significant 6.8% reduction of the root mean square error (RMSE) of operational day-ahead forecasts during the 2009/2010 winter season.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Saulo Trento - Integrante / Bruno Delenne - Integrante / Christophe Crocombette - Coordenador., Financiador(es): Réseau de Transport d'Électricité - Remuneração.

• 2006 - 2007

  Aplicação de Mineração de Dados (Data Mining) na Detecção de Fraudes no Uso da Energia Elétrica para a CERON, Descrição: Trabalho desenvolvido em parceria pelas equipes do Grupo de Energia da EPUSP, da UNIR, do CGTI e da CERON. O objetivo é a determinação das Unidades Consumidoras (UC's) da CERON com propensão à fraude. Para tanto, o trabalho foi baseado no processo KDD (?Knowledge Discovery in Databases?), de preparação e mineração de dados, com sua total adequação às peculiaridades referentes aos dados de consumidores da CERON. Os resultados de cada etapa do processo são apresentados com especial ênfase no produto final, ou seja, o ?scoring view? contendo todas as UCs da CERON classificadas através de um ?score? de propensão à fraudes, denotado por um bom poder preditivo.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Saulo Trento - Integrante / Alberto Bianchi Jr. - Coordenador., Financiador(es): Eletrobras Distribuição Rondônia - Remuneração.