Flavio Lori Grando

Formação complementar

Áreas de atuação

Participação em eventos

Participação em bancas

Orientou

Produções bibliográficas

• CIESLAK, DIONATAN A. G. ; MORETO, MIGUEL ; LAZZARETTI, ANDRÉ E. ; JUNIOR, JOSÉ R. M. ; GRANDO, FLÁVIO L. ; SIEMANN, TIAGO N. . Usage of Harmonic Synchrophasors for High-Impedance Fault Classification in Microgrids. JOURNAL OF CONTROL, AUTOMATION AND ELECTRICAL SYSTEMS , v. 35, p. 485-498, 2024.

• PAREDE, VINICIUS TERTULINO ; AOKI, ALEXANDRE RASI ; TEIXEIRA, MATEUS DUARTE ; FERNANDES, THELMA S. PIAZZA ; BARRETO, NATHAN ELIAS MARUCH ; GRANDO, FLAVIO LORI ; DA SILVA, VANDERLEI APARECIDO ; GUERRA, FABIO ALESSANDRO ; RAMOS, MILTON PIRES ; DA COSTA, CLAYTON HILGEMBERG ; MULINARI, BRUNA MACHADO ; LAMBERT-TORRES, GERMANO ; DE ALMEIDA, RICARDO RODRIGUES ; RODRIGUES, RAFAEL ; MÜLLER JUNIOR, VICTOR FREDERICO ; DOS SANTOS, ANDRÉ KATAYAMA . Electrical Event Detection and Monitoring Data Storage from Wide Area Measurement System. Energies , v. 16, p. 1713, 2023.

• GRANDO, FLAVIO LORI ; LAZZARETTI, ANDRE EUGENIO ; MORETO, MIGUEL . The Impact of PMU Data Precision and Accuracy on Event Classification in Distribution Systems. IEEE Transactions on Smart Grid , v. 13, p. 1372-1382, 2022.

• SEGER, PEDRO VON HOHENDORFF ; GRANDO, FLAVIO LORI ; LAZZARETTI, ANDRE EUGENIO ; MORETO, MIGUEL ; DENARDIN, GUSTAVO WEBER ; PASTRO, CRISTIAN ROBERTO . Power System Monitoring Through Low-Voltage Distribution Network Using freePMU. IEEE Transactions on Industry Applications , v. early, p. 1-1, 2022.

• CARVALHO, G. U. ; DENARDIN, G. W. ; CARDOSO, R. ; GRANDO, F. L. . A PID SRF-PLL based algorithm for positive-sequence synchrophasor measurements. International Transactions on Electrical Energy Systems , v. 31, p. e12777, 2021.

• PEDRETTI, A. ; COSTA, C. H. ; SANTINI, M. ; GUERRA, F. A. ; SCOLIMOSKI, J. ; MULINARI, B. M. ; QUEIROZ, M. H. B. ; GRANDO, F. L. ; TOSHIOKA, F. ; MUMBELLI, J. D. C. ; ROCHA JUNIOR, E. P. ; COSTA, C. I. A. ; PAULI JUNIOR, N. ; TORRES, G. L. ; YOMURA, M. T. ; RAMOS, M. P. . Robotic Process Automation Extended with Artificial Intelligence Techniques in Power Distribution Utilities. BRAZILIAN ARCHIVES OF BIOLOGY AND TECHNOLOGY , v. 64, p. 1-12, 2021.

• GRANDO, F. L. ; DENARDIN, G. W. ; MORETO, M. ; LAZZARETTI, A. E. ; VIEIRA NETO, H. . A method for synchronized harmonic phasor measurement based on hardware-enhanced Fast Fourier Transform. International Transactions on Electrical Energy Systems , v. 30, p. 1-19, 2020.

• CAGNINI, P. R. ; GRANDO, F. L. ; COSTA, J. P. . Desenvolvimento de uma plataforma experimental para aquisição de dados de geração fotovoltaica. REVISTA C & I. CONTROLE & INSTRUMENTAÇÃO , v. 1, p. 47-53, 2018.

• GRANDO, FLAVIO LORI ; LAZZARETTI, ANDRE EUGENIO ; DENARDIN, GUSTAVO WEBER ; MORETO, MIGUEL ; VIEIRA NETO, HUGO . A Synchrophasor Test Platform for Development and Assessment of Phasor Measurement Units. IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRY APPLICATIONS , v. 54, p. 1-1, 2018.

• GRANDO, F. L. ; DENARDIN, G. W. ; MACHADO, M. ; VARGAS, N. S. . Sistema de Aquisição de Dados para Aquecedores Solares. Revista Brasileira de Energia Solar , v. 8, p. 34-41, 2017.

• COSTA, C. H. ; GRANDO, F. L. ; MULINARI, B. M. ; LISBOA, P. H. M. ; SANTO, L. R. O. ; GUERRA, F. A. ; RAMOS, M. P. . Inteligência Artificial em Robôs de Software Aplicada em Processos Administrativos e Regulatórios do Setor Elétrico. In: Congresso Brasileiro de Automática (CBA), 2022, Fortaleza. Anais do XXIV Congresso Brasileiro de Automática (CBA), 2022.

• GRANDO, F. L. ; COSTA, C. H. ; SILVA, V. A. ; MULINARI, B. M. ; GUERRA, F. A. ; RAMOS, M. P. ; AOKI, A. R. ; ALMEIDA, R. R. ; MULLER, V. F. ; SANTOS, A. K. . Plataforma inteligente para análise de dados de medição fasorial sincronizada aplicada no mointoramento de sistemas elétricos de grande porte. In: EDAO - Encontro para Debates de Assuntos de Operação, 2022, São Paulo. XVII EDAO - Encontro para Debates de Assuntos de Operação, 2022.

• SEGER, PEDRO V.H. ; MORETO, MIGUEL ; GRANDO, FLAVIO L. ; LAZZARETTI, ANDRE E. ; DENARDIN, GUSTAVO W. ; PASTRO, CRISTIAN R. . Monitoring Low Voltage Electrical Networks Using Low Cost PMUs: a Case Study. In: 2020 IEEE International Conference on Environment and Electrical Engineering and 2020 IEEE Industrial and Commercial Power Systems Europe (EEEIC / I&CPS Europe), 2020, Madrid. 2020 IEEE International Conference on Environment and Electrical Engineering and 2020 IEEE Industrial and Commercial Power Systems Europe (EEEIC / I&CPS Europe), 2020. p. 1.

• ANCELMO, HELLEN C. ; GRANDO, FLAVIO LORI ; MULINARI, BRUNA M. ; DA COSTA, CLAYTON H. ; LAZZARETTI, ANDRE E. ; OROSKI, ELDER ; RENAUX, DOUGLAS P. B. ; POTTKER, FABIANA ; LIMA, CARLOS R. E. ; LINHARES, ROBSON R. . A Transient and Steady-State Power Signature Feature Extraction Using Different Prony's Methods. In: 2019 20th International Conference on Intelligent System Application to Power Systems (ISAP), 2019, New Delhi. 2019 20th International Conference on Intelligent System Application to Power Systems (ISAP), 2019. p. 1-6.

• GRANDO, FLAVIO LORI ; LAZZARETTI, ANDRE EUGENIO ; MORETO, MIGUEL ; LOPES, HEITOR SILVERIO . Fault Classification in Power Distribution Systems using PMU Data and Machine Learning. In: 2019 20th International Conference on Intelligent System Application to Power Systems (ISAP), 2019, New Delhi. 2019 20th International Conference on Intelligent System Application to Power Systems (ISAP), 2019. p. 1-6.

• CAGNINI, P. R. ; GRANDO, F. L. ; COSTA, J. P. . Desenvolvimento de uma Plataforma Experimental para Aquisição de Dados de Geração Fotovoltaica. In: VII Congresso Brasileiro de Energia Solar, 2018, Gramado - RS. Anais do VII Congresso Brasileiro de Energia Solar 2018, 2018.

• ANCELMO, HELLEN C. ; GRANDO, FLAVIO L. ; COSTA, CLAYTON H. DA ; MULINARI, BRUNA M. ; OROSKI, ELDER ; LAZZARETTI, ANDRE E. ; POTTKER, FABIANA ; RENAUX, DOUGLAS P. B. . Automatic Power Signature Analysis using Prony's Method and Machine Learning-Based Classifiers. In: 2018 2nd European Conference on Electrical Engineering and Computer Science (EECS), 2018, Bern. 2018 2nd European Conference on Electrical Engineering and Computer Science (EECS), 2018. p. 65.

• GRANDO, F. L. ; DENARDIN, G. W. ; VARGAS, N. S. ; MACHADO, M. . Desenvolvimento de um Sistema de Aquisição de Dados para Aquecedores Solares Planos. In: VI Congresso Brasileiro de Energia Solar, 2016, Belo Horizonte. Anais do VI Congresso Brasileiro de Energia Solar (CBENS), 2016. v. 1.

• MACHADO, M. ; MARTINS, P. ; LOURENCO JUNIOR, I. ; SILVA, J. C. C. ; GRANDO, F. L. ; OLIVEIRA, V. . Aplicação de Transdutor à Fibra Ótica para Medição de Temperatura de Coletor Solar Plano. In: VI Congresso Brasileiro de Energia Solar, 2016, Belo Horizonte. Anais do VI Congresso Brasileiro de Energia Solar, 2016. v. 1.

• GRANDO, F. L. ; DENARDIN, G. W. ; MORETO, M. ; BORDIGNON, A. . Uma PMU com Arquitetura de Baixo Custo para o Monitoramento do Sistema Elétrico. In: Simpósio Brasileiro de Sistemas Elétricos, 2016, Natal, RN. Anais do Simpósio Brasileiro de Sistemas Elétricos 2016, 2016.

• GUAREZ, R. L. ; SILVA, B. R. ; LUNELLI, G. F. ; GAZZONI, F. R. ; GRANDO, F. L. . Avaliação de Iluminância de um Sistema de Iluminação Pública com Tecnologia LED Conforme NBR 5101:2012. In: Congresso Técnico Científico da Engenharia e Agronomia, 2016, Foz do Iguaçu. Anais do Congresso Técnico Científico da Engenharia e Agronomia 2016, 2016. v. 1.

• GRANDO, F. L. ; GUAREZ, R. L. ; SILVA, B. R. ; LUNELLI, G. F. ; GAZZONI, F. R. . Integração entre Empresa e Universidade: Projeto Social Cooperado com Ensino, Pesquisa e Extensão na Engenharia. In: Congresso Técnico Científico da Engenharia e Agronomia, 2016, Foz do Iguaçu. Anais do Congresso Técnico Científico da Engenharia e Agronomia 2016, 2016. v. 1.

• GRANDO, F. L. ; VARGAS, N. S. ; MARCHETTO FILHO, G. ; DENARDIN, G. W. . Energia Solar com Conversão em Baixo Custo como Sustentação do Tripé Ensino, Pesquisa e Extensão. In: Congresso Brasileiro de Educação em Engenharia, 2016, Natal-RN. Anais do XLIV Congresso Brasileiro de Educação em Engenharia (COBENGE), 2016. v. 1.

• GRANDO, F. L. ; DENARDIN, G. W. ; MORETO, M. . Medição de Fasores e Frequência no Sistema Elétrico: Uso de Hardware para Melhoria de Precisão e Exatidão em Algoritmos de Estimação. In: Congresso Brasileiro de Automática, 2016, Vitória-ES. Anais do XXI Congresso Brasileiro de Automática, 2016. v. 1.

• GRANDO, F. L. ; DENARDIN, G. W. ; MORETO, M. . Plataforma de Testes para Análise e Desenvolvimento de Unidades de Medição Fasorial Sincronizada. In: Congresso Brasileiro de Automática, 2016, Vitória-ES. Anais do XXI Congresso Brasileiro de Automática, 2016. v. 1.

• GRANDO, FLAVIO LORI ; GOBBATO, CASSIO ; DENARDIN, GUSTAVO WEBER ; MORETO, MIGUEL . Phasor and frequency measurements in power systems: Hardware strategy to improve accuracy in estimation algorithms. In: 2016 12th IEEE International Conference on Industry Applications (INDUSCON), 2016, Curitiba. 2016 12th IEEE International Conference on Industry Applications (INDUSCON). v. 1. p. 1.

• GRANDO, FLAVIO LORI ; DENARDIN, GUSTAVO WEBER ; MORETO, MIGUEL . Test platform for analysis and development of Phasor Measurement Units (PMU). In: 2016 12th IEEE International Conference on Industry Applications (INDUSCON), 2016, Curitiba. 2016 12th IEEE International Conference on Industry Applications (INDUSCON). v. 1. p. 1.

• CAGNINI, P. R. ; GRANDO, F. L. ; COSTA, J. P. . Resultados obtidos de um Sistema para Aquisição dos Dados de Geração de Energia de Painéis Fotovoltaicos. In: 6º Seminário de Extensão e Inovação da UTFPR, 2016, Francisco Beltrão. Anais do 6º Seminário de Extensão e Inovação da UTFPR. Francisco Beltrão: UTFPR, 2016. v. 1.

• GRANDO, F. L. ; DENARDIN, G. W. ; MORETO, M. ; BOLZAN, R. L. ; CARDOSO, R. . A Low-Cost PMU Design for Synchrophasors Measurement at Distribution Level. In: International Symposium on Industrial Electronics, 2015, Búzios, BR. Proceedings of the 24th IEEE International Symposium on Industrial Electronics, 2015. v. 1. p. 152-157.

• GRANDO, F. L. ; DENARDIN, G. W. ; MORETO, M. ; CARDOSO, R. . Desenvolvimento de uma PMU de baixo custo para medição de sincrofasores em nível de distribuição. In: XII Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente, 2015, Natal - RN. Anais do XII Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente, 2015.

• GRANDO, FLAVIO LORI ; DENARDIN, GUSTAVO WEBER ; MORETO, MIGUEL ; LOPES, JULIANO DE PELEGRINI . A PMU prototype for Synchronized Phasor and frequency measurements for smart grid applications. In: 2015 IEEE 13th Brazilian Power Electronics Conference and 1st Southern Power Electronics Conference (COBEP/SPEC), 2015, Fortaleza. 2015 IEEE 13th Brazilian Power Electronics Conference and 1st Southern Power Electronics Conference (COBEP/SPEC). p. 1.

• GRANDO, F. L. ; DENARDIN, G. W. ; MORETO, M. . Medição de Fasores e Frequência no Sistema Elétrico: Uso de Hardware para Melhoria de Precisão e Exatidão em Algoritmos de Estimação. 2016. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• GRANDO, F. L. ; DENARDIN, G. W. ; MORETO, M. . Plataforma de Teste para Análise e Desenvolvimento de Unidades de Medição Fasorial Sincronizada. 2016. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• GRANDO, F. L. . Desenvolvimento de um Sistema de Aquisição de Dados para o Monitoramento de Aquecedores Solares. 2013. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

• GRANDO, F. L. . Sistema de Aquisição de Dados em Ambiente LabVIEW para Sistemas de Aquecimento Solar. National Instruments, 2013 (Artigo técnico).

Outras produções

Projetos de pesquisa

• 2024 - Atual

  ABORDAGENS COMPUTACIONAIS INTELIGENTES PARA O APERFEIÇOAMENTO DO ATENDIMENTO AO CLIENTE E DA AVALIAÇÃO DE DADOS, ENFOCANDO EM DISTÚRBIOS NA REDE DE DISTRIBUIÇÃO, DANOS ELÉTRICOS E SANEAMENTO DE CADASTRO DIGITAL ATRAVÉS DE MACHINE LEARNING E DATA CLEANING, Projeto certificado pela empresa EQUATORIAL ENERGIA S/A em 04/02/2025., Descrição: Este projeto de pesquisa, desenvolvimento e inovação (PDI) propõe a implementação de uma metodologia abrangente que integra duas áreas chave: a mutualidade inteligente de dados, focada no impacto de reclamações, distúrbios na rede de distribuição e danos elétricos, e a avaliação e melhoria da qualidade de cadastros digitais de consumidores. A abordagem de Mutualidade Inteligente de Dados implica uma estratégia colaborativa e inteligente na coleta, análise e utilização dos dados, visando descobrir insights e padrões relevantes através do uso de algoritmos de aprendizado de máquina. Esta parte do projeto tem o objetivo de analisar detalhadamente ocorrências, danos elétricos, regiões afetadas, equipamentos e níveis de tensão, gerando previsões e relatórios que apoiam tanto os processos de ressarcimento quanto as ações para a continuidade do serviço. Paralelamente, a proposta aborda o saneamento de cadastros digitais de consumidores. Utilizando informações provenientes de sistemas e plataformas digitais, esta metodologia se concentra em avaliar e aprimorar periodicamente a qualidade dos dados. Com uma abordagem autônoma, visa validar e assegurar a confiabilidade dos cadastros de consumidores. Combinando estas duas abordagens, o projeto busca não apenas aprimorar o atendimento ao cliente em situações de incidentes na rede elétrica, mas também garantir a integridade e a confiabilidade dos dados dos consumidores, essenciais para uma gestão eficiente e responsiva. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Flavio Lori Grando - Integrante / Fábio Alessandro Guerra - Coordenador / Milton Pires Ramos - Integrante / Vanderlei Aparecido da Silva - Integrante / Vinícius Tertulino Parede - Integrante / Francine Mariza Elias Rufatto - Integrante / Saulo Guilherme Rodrigues - Integrante / Dierli Maiara da Rosa Maschio - Integrante / Kallil Miguel Caparroz Zielinski - Integrante / Leonardo Felipe dos Santos Scabini - Integrante.

• 2024 - Atual

  INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA ROBOTIZAÇÃO COGNITIVA APLICADA NO COMPARTILHAMENTO COM ÊNFASE NA POTENCIALIZAÇÃO DO USO DA INFRAESTRUTURA, Projeto certificado pela empresa Copel Distribuicão em 04/02/2025., Descrição: Este projeto de pesquisa, desenvolvimento e inovação (PDI) tem como foco explorar a aplicação da robotização cognitiva (RCA), um conceito inovador que combina robotização de processos (RPA) e inteligência artificial (IA). A finalidade deste projeto é fornecer para a COPEL distribuição uma solução na análise do compartilhamento de infraestrutura, que traga maior taxa de assertividade nas vistorias em campo e maior retorno financeiro para empresa. Aliado a isso otimizar e potencializar a infraestrutura compartilhada, tendo como proposta central desenvolver uma metodologia robusta de RCA que possa orientar e auxiliar na determinação da rota ideal trazendo maior segurança a infraestrutura compartilhada nos setores de distribuição de energia e telecomunicações. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: / Mestrado profissional: (2) . , Integrantes: Flavio Lori Grando - Integrante / Fábio Alessandro Guerra - Coordenador / Milton Pires Ramos - Integrante / Vanderlei Aparecido da Silva - Integrante / Vinícius Tertulino Parede - Integrante / Joceleide Dalla Costa Mumbelli - Integrante / Francine Mariza Elias Rufatto - Integrante / Mariana Santini - Integrante / Dierli Maiara da Rosa Maschio - Integrante / Flavia Letícia de Mattos - Integrante / Gustavo Dias Ramos - Integrante / Kallil Miguel Caparroz Zielinski - Integrante / Ana Caroline Bonafin - Integrante.

• 2022 - 2024

  Projeto PeD ANEEL - EQUATORIAL - 00037-0044/2022 - CLUSTERING INTELIGENTE DE OCORRÊNCIAS NA REDE DE DISTRIBUIÇÃO, Projeto certificado pela empresa Companhia Energética de Alagoas em 01/12/2023., 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 de ocorrências. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Flavio Lori Grando - Integrante / Clayton Hilgemberg da Costa - Integrante / Bruna Machado Mulinari - Integrante / Fábio Alessandro Guerra - Coordenador / Milton Pires Ramos - Integrante / Monalisa Coelho Martins - Integrante / Vinícius Tertulino Parede - Integrante / Francine Mariza Elias Rufatto - Integrante / Saulo Guilherme Rodrigues - Integrante.

• 2022 - Atual

  Projeto PeD ANEEL - COPEL GeT - 06491-0563/2019 - Inteligência Artificial baseada em Automação Cognitiva e Similarity Matching aplicada em Estudos Elétricos de Transmissão e Geração para Eficiência da Gestão de Obras, Projeto certificado pela empresa Copel Geração e Transmissão em 08/04/2022., Descrição: Este projeto tem como objetivo desenvolver uma metodologia, baseada em inteligência artificial, para aumentar a confiabilidade de projetos de Geração e Transmissão (G&T). As obras de G&T possuem grande porte e quando há falhas nos projetos os prejuízos são elevados, principalmente quando há queima de equipamentos, tais como geradores e transformadores. Para o correto dimensionamento dos projetos o ONS exige que sejam desenvolvidos diversos estudos elétricos. Esses estudos são complexos e exigem engenheiros com experiência para interpretar os resultados e, ainda, o tempo para conclusão normalmente dura mais que um ano. Atualmente, devido aos prazos exigidos pela ANEEL para conclusão das obras, as empreiteiras contratadas para elaboração e execução dos projetos são obrigadas a comprar os equipamentos antes da finalização dos estudos, devido ao tempo de fornecimento, caso contrário, os prazos não são atendidos. Essa situação traz riscos, pois, caso o estudo indique ao final que o equipamento deve ser outro, a empreiteira pode ter grandes prejuízos e, assim, pode abandonar a obra. Associado a isso, há uma diminuição de engenheiros experientes no setor de estudos, devido à aposentadoria de diversos profissionais. Essa situação aumentou os riscos, visto que, para atender a demanda, a própria empreiteira passou a desenvolver tais estudos. Para resolver esse problema, a presente proposta inserirá a experiência da Copel em uma metodologia aplicada em um software que realizará as análises, além de automatizar diversas etapas dos estudos. Com isso, será possível finalizar os mesmos em tempo hábil para que as obras de G&T sejam executadas de forma correta, diminuindo os riscos de acidentes e prejuízos, além de aumentar a capacidade de mão de obra da empresa nessa área. Um desafio importante será inserir a experiência da Copel na metodologia baseada em inteligência artificial. Não há relatos do uso de tais técnicas aplicadas em estudos elétricos de G&T.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (2) Doutorado: (1) . , Integrantes: Flavio Lori Grando - Integrante / Fábio Alessandro Guerra - Integrante / Milton Pires Ramos - Coordenador / Germano Lambert Torres - Integrante / Mateus Duarte Teixeira - Integrante / Thelma Solange Piazza Fernandes - Integrante / Vanderlei Aparecido da Silva - Integrante / Joceleide Dalla Costa Mumbelli - Integrante / Francine Mariza Elias Rufatto - Integrante / Rafael Martins - Integrante / Miguel Armindo Mikilita - Integrante / Thaís Marzalek Blasi - Integrante.

• 2021 - 2024

  Projeto PeD ANEEL - COPEL GeT - 06491-0565/2019 - Process Mining com Dynamic Flowshop Scheduling Optimization sob Incertezas para Gestão de Obras, Projeto certificado pela empresa Copel Geração e Transmissão em 12/08/2021., 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. Essa é a originalidade desta proposta. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: / Mestrado profissional: (2) . , Integrantes: Flavio Lori Grando - Integrante / Clayton Hilgemberg da Costa - Integrante / Bruna Machado Mulinari - Integrante / Fábio Alessandro Guerra - Coordenador / Milton Pires Ramos - Integrante / Isabel Torres - Integrante / Germano Lambert-Torres - Integrante / Joceleide Dalla Costa Mumbelli - Integrante / Francine Mariza Elias Rufatto - Integrante / Gilberto Capistrano Cunha de Andrade - Integrante / Clailton Leopoldo da Silva - Integrante / Rafael Martins - Integrante / Mauro José Bubniak - Integrante / José Antônio Siqueira Júnior - Integrante / Isabel Canalli Travagin - Integrante.

• 2020 - 2022

  Projeto PeD ANEEL - COPEL GeT - 06491-0531/2019 - Platataforma 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: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Flavio Lori Grando - Integrante / Clayton Hilgemberg da Costa - Integrante / Bruna Machado Mulinari - Integrante / Fábio Alessandro Guerra - Integrante / Milton Pires Ramos - Integrante / Alexandre Rasi Aoki - Coordenador / Germano Lambert-Torres - Integrante / Mateus Duarte Teixeira - Integrante / Thelma Solange Piazza Fernandes - Integrante / André Katayama dos Santos - Integrante / Rafael Rodrigues - Integrante / Vanderlei Aparecido da Silva - Integrante / Nathan Elias Maruch Barreto - Integrante / Vinícius Tertulino Parede - Integrante / Ricardo Rodrigues de Almeida - Integrante / Victor Frederico Müller Junior - Integrante.

• 2019 - 2021

  Projeto PeD ANEEL - Equatorial - 00044-0038/2019 - Gestão Regulatória e Administrativa baseada em Automação Cognitiva de Processos, Descrição: A gestão cotidiana das organizações está cada vez mais complexas, burocráticas e com alto volume de dados e informações se faz necessário a introdução da automação robótica ou cognitiva de processos (Robotic Process Automation - RPA e Robotic Cognitive Automation - RCA), aprendizado de máquinas (Machine Learning - ML), processamento de linguagem natural (Natural Language Processing - NLP) e inteligência artificial (IA) no dia a dia da organização. As concessionárias do setor elétrico estão submetidas a um conjunto de obrigações impostas pelos contratos de concessão e pela regulação e fiscalização da ANEEL. Além da grande complexidade dos instrumentos regulatórios e das inter-relações entre eles, verifica-se um número grande de alterações regulatórias e no volume de informações solicitadas pelos órgãos de operação, regulação e fiscalização, demandando constante acompanhamento pelas diferentes áreas envolvidas que interagem com a área regulatória. Dentro desse contexto, o desenvolvimento de uma plataforma com RCA e NLP para apoiar o processo de gestão regulatória e administrativa para concessionárias do setor elétrico se faz necessário para estabelecer um maior controle e eficiência sobre os instrumentos regulatórios e administrativos, e seus reflexos dentro da operação de uma concessionária. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: / Mestrado profissional: (1) . , Integrantes: Flavio Lori Grando - Integrante / Clayton Hilgemberg da Costa - Integrante / Bruna Machado Mulinari - Integrante / Fábio Alessandro Guerra - Coordenador / Milton Pires Ramos - Integrante / Germano Lambert Torres - Integrante / Monalisa Coelho Martins - Integrante / Sueli de Souza - Integrante / Cláudio Costa - Integrante / Pedro Henrique de Melo Lisboa - Integrante / Humberto Jose Lopes Lins - Integrante / Lucas de Paula Assunção Pinheiro - Integrante / Julio Cesar Mendes - Integrante / Marcos Câmara - Integrante.

• 2019 - 2021

  Projeto PeD ANEEL - COPEL Dis - 2866-0507/2019 - RPA utilizando Machine Learning e Inteligência Cognitiva, Projeto certificado pela empresa Copel Distribuicão em 12/08/2021., Descrição: Este projeto tem por objetivo aplicar a robotização cognitiva de processos (Robotic Cognitive Automation - RCA) corporativos complexos na automação da robótica de processos (Robotic Process Automation - RPA). A linha mestra do projeto é: o que deve ser automatizado e o que deve ser feito por humanos? Para isso deve-se identificar alguns processos que possuem alto volume de informação e atividades manuais excessivas focando nos processos auditáveis, tais como de gestão imobiliária, gestão de ativos, procedimentos comerciais (cobrança, faturamento, arrecadação), tecnologia da informação, recursos humanos, financeiro e tesouraria, suprimentos, contabilidade e engenharia. Assim que identificado analisar primeiramente o processo pela concepção da BISE (Business and Information Systems Engineering) que é a utilização eficaz e eficiente de sistemas de informação sócio-técnico aplicado na engenharia do negócio com o objetivo da melhoria do bem-estar social do indivíduo, grupos e da empresa. E em seguida identificar as lacunas neste processo que possam ser aplicados a RCA utilizando técnicas de data analytics, machine learnig, deep learning e inteligência artificial desenvolvidos nas formas de algoritmos computacionais, de processamento batch, ou de bots de produtividade. A COPEL terá mais segurança da informação principalmente aqueles que estão envolvidos em auditorias e regulação e que necessitem de diversas análises complexas por parte da equipe. Isso fará com que a segurança econômica, redução de desperdícios e custos sejam aprimoradas. Mas também é de suma importância observar que o projeto trará maior agilidade aos processos complexos escolhidos liberando uma parcela de tempo das pessoas, e assim direcionando-as para atividades por assim dizer mais nobres com a observância da gestão de pessoas (recursos humanos). , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: / Mestrado profissional: (2) . , Integrantes: Flavio Lori Grando - Integrante / Clayton Hilgemberg da Costa - Integrante / Bruna Machado Mulinari - Integrante / Fábio Alessandro Guerra - Coordenador / Milton Pires Ramos - Integrante / Germano Lambert Torres - Integrante / Monalisa Coelho Martins - Integrante / Sueli de Souza - Integrante / Cláudio Costa - Integrante / Isabel Torres - Integrante / André Pedretti - Integrante / Josnei Scolimosk - Integrante / Leonardo Cembrani - Integrante / Sergio Weckerlin - Integrante / Frank Toshioka - Integrante., Financiador(es): Copel Distribuicão - Outra.

• 2018 - 2021

  Classificação de faltas em sistemas de distribuição de energia usando sincrofasores e aprendizado de máquina, Descrição: Este projeto visa a implementação de métodos de aprendizado de máquina para classificação de falhas (curto-circuito) em redes de distribuição utilizando dados fasoriais provenientes de PMU espalhadas pela rede elétrica.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Flavio Lori Grando - Integrante / Miguel Moreto - Integrante / André Eugênio Lazzaretti - Coordenador.

• 2017 - 2021

  Arquitetura e algoritmos de processamento de sinais para implementação de unidades de medição fasorial sincronizada no sistema de distribuição de energia elétrica, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Gustavo Weber Denardin em 28/11/2019., Descrição: Este projeto tem por objetivo avaliar e propor métodos de medição de sincrofasores para o monitoramento do sistema elétrico sob condições dinâmicas. Os métodos devem ser voltados para aplicações em redes de distribuição de energia ou microredes. Portanto, deve possuir elevada precisão, sensibilidade e tolerância a ruídos e harmônicos. Também deve ser implementado em um sistema embarcado, exigindo eficiência computacional. Essa implementação deve resultar em um protótipo de PMU (Phasor Measurement Unit) simplificada, para conexão com a baixa tensão da rede elétrica.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Flavio Lori Grando - Integrante / Gustavo Weber Denardin - Coordenador / Miguel Moreto - Integrante / André Eugênio Lazzaretti - Integrante.

• 2013 - 2017

  Desenvolvimento de uma Unidade de Medição Fasorial Sincronizada (PMU) de baixo custo para aplicações em redes inteligentes (Smart Grids), Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Gustavo Weber Denardin em 28/11/2019., Descrição: Este trabalho tem por objetivo o desenvolvimento de uma arquitetura de baixo custo para construção de unidades de medição fasorial sincronizada (PMU). O dispositivo prevê conexão com a baixa tensão da rede elétrica, de forma que, instalada neste ponto do sistema permita o monitoramento da rede de transmissão e distribuição. Os desenvolvimentos deste projeto contemplam uma arquitetura completa, com módulo de instrumentação para uso na baixa tensão da rede, módulo GPS para fornecer o sinal de sincronismo e etiqueta de tempo das medidas, unidade de processamento com sistema de aquisição, estimação de fasores e formatação dos dados de acordo com a norma e, por fim, módulo de comunicação para transmissão dos dados.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Flavio Lori Grando - Integrante / DENARDIN, GUSTAVO WEBER - Integrante / MORETO, MIGUEL - Coordenador.