VINICIUS TERTULINO PAREDE

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Projetos de pesquisa

• 2022 - Atual

  Projeto PeD ANEEL - Equatorial Energia - 00037-0044/2022 - CLUSTERING INTELIGENTE DE OCORRÊNCIAS NA REDE DE DISTRIBUIÇÃO, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Fábio Alessandro Guerra em 28/10/2022., Descrição: Metodologia de clustering inteligente e otimização de ocorrências na rede de distribuição a partir de técnicas avançadas de inteligência artificial (IA), inteligência computacional, machine learning (ML), ciência de dados, Microsoft 365, linguagem Python e robotização para agrupamento.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Vinícius Tertulino Parede - Integrante / Fábio Alessandro Guerra - Coordenador.

• 2021 - Atual

  Projeto PeD ANEEL - COPEL GeT - 06491-0565/2019 - PROCESS MINING COM DYNAMIC FLOWSHOP SCHEDULING OPTIMIZATION SOB INCERTEZAS PARA GESTÃO DE OBRAS, Descrição: Este projeto tem o objetivo de desenvolver uma metodologia que aumente a eficiência de Gestão de Obras, através da aplicação de técnicas de inteligência artificial, process mining, entre outras. A Copel gerencia diferentes obras simultaneamente. A fiscalização é feita pela ANEEL. O atraso da obra gera diversos tipos de custos/multas, mas, por outro lado, caso a obra seja adiantada, a empresa é beneficiada. Os custos ou ganhos variam para cada tipo de empreendimento. Em casos extremos, poderia ser mais vantajoso o adiantamento de determinadas obras, mesmo que isso causasse o atraso de obras com custos menores. Portanto, é evidente a necessidade de uma análise global dos empreendimentos, considerando os custos e riscos de cada uma delas, para priorização das atividades. Nesse contexto, com muitas variáveis, que são alteradas ao longo do tempo, se faz necessário um sistema automatizado inteligente com capacidade de orientar os Gestores e as Equipes da Copel na tomada de decisão, sugerindo as atividades e obras prioritárias em um determinado mês. Isso envolve todos os processos da gestão de obras. Não há relatos de sistemas inteligentes de gerenciamento de obras que realize análise integrada de diferentes obras, levando em consideração os riscos envolvidos, e que forneçam às equipes quais são as atividades prioritárias em um período, com atualização constante dessa priorização, e com o objetivo de trazer o maior retorno global para a empresa.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Vinícius Tertulino Parede - Integrante / Fábio Alessandro Guerra - Coordenador.

• 2020 - Atual

  Projeto PeD ANEEL - COPEL GeT - 06491-0531/2019 - PLATAFORMA DE WIDE AREA CONTROL COM DATA ANALYTICS E MACHINE LEARNING PARA ANÁLISE DISTRIBUÍDA DE CONTROLE, Descrição: Este projeto é uma parceria da UFPR e GNARUS cujo objetivo geral é contribuir para o controle de sistemas elétricos de grande porte (wide area control) com base na integração de dados dos sistemas computacionais de operação (SCADA, PMU e EMS) através de técnicas analíticas de dados (data analytics) e de aprendizado de máquinas (machine learning). A metodologia de desenvolvimento do projeto incluí no 1 ano de execução o mapeamento e caracterização dos sistemas PMU, SCADA e EMS, assim como o desenvolvimento de uma ferramenta de integração e análise (data analytics) dos dados providos pelos sistemas. Com esta ferramenta será possível compatibilizar as diferentes fontes de dados propiciando o reconhecimento automático da topologia corrente do sistema. A partir desta ferramenta de integração e análise de dados, no 2 ano do projeto, será desenvolvida uma metodologia inteligente (machine learning) focada em controle de sistemas elétricos de grande porte (wide area control). A metodologia inteligente será implementada em uma ferramenta computacional que irá acessar a ferramenta de integração e análise de dados para a elaboração de regras de operação para análise distribuída de controle. A originalidade do projeto se baseia na aplicação de técnicas de aprendizado de máquinas para o desenvolvimento de modelos preditivos de alguma característica operacional do sistema visando análise distribuída de controle, e que poderão operar de forma on-line, na qual o modelo é ajustado continuamente de acordo com a dinâmica operacional do sistema. Os benefícios práticos esperados como resultados do projeto são: a Copel terá uma plataforma computacional de integração de dados dos SMF, SCADA e EMS que irá operar de forma integrada com técnicas de aprendizado de máquina visando controle de sistemas elétricos de grande porte, além disso, está prevista a capacitação em nível de mestrado e doutorado de profissionais da empresa; já o Setor Elétrico terá a oportunidade de experimentar a aplicação de métodos de data analytics e machine learning, os quais poderão prover subsídios para o desenvolvimento de outras aplicações para a ferramenta desenvolvida, como por exemplo, análise de flutuações de tensão e localização de distúrbios no SEP.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Vinícius Tertulino Parede - Coordenador / Fábio Alessandro Guerra - Integrante / Alexandre Rasi Aoki - Integrante.