Dissertações em Computação Aplicada (Mestrado) - PPCA/NDAE/Tucuruí
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Navegando Dissertações em Computação Aplicada (Mestrado) - PPCA/NDAE/Tucuruí por Orientadores "PINHEIRO, Daniel da Conceição"
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Dissertação Acesso aberto (Open Access) Previsão intervalar de geração fotovoltaica por regressão quantílica em regimes de irradiância(Universidade Federal do Pará, 2026-02-13) OLIVEIRA , Bruno Gonçalves de; PINHEIRO, Daniel da Conceição; http://lattes.cnpq.br/2970581734279237; DARDENGO, Victor Pellanda; MEDEIROS, Iago Lins de; http://lattes.cnpq.br/2524146722843576; http://lattes.cnpq.br/7024608706674939; https://orcid.org/0000-0002-1197-0657; https://orcid.org/0000-0003-4758-0519A crescente participação da energia solar fotovoltaica na matriz elétrica brasileira intensifica a ne- cessidade de previsões confiáveis que quantifiquem a incerteza inerente a essa fonte intermitente. Este trabalho investiga a previsão intervalar da geração fotovoltaica horária em clima tropical úmido, com foco na região de Tucuruí, no estado do Pará. Propõe-se um arcabouço metodológico que combina um modelo determinístico híbrido, baseado em Multilayer Perceptron (MLP) e XGBoost com seleção automática por limiar de irradiância, e uma extensão probabilística fundamentada em regressão quantílica estratificada por regimes de irradiância, implementada via LightGBM. Os dados meteorológicos horários, obtidos da API Open-Meteo para o período de 2018 a 2023, passaram por pré-processamento que incluiu remoção de multicolinearidade via Fator de Inflação da Variância (VIF), resultando em seis variáveis preditoras. Os intervalos de predição são avaliados por métricas de cobertura (PICP) e largura normalizada (PINAW), sendo posteriormente calibrados por um fator de escala λ para aproximar a cobertura empírica do nível nominal de 80%. Os resultados demonstram que a abordagem por regimes melhora a calibração dos intervalos, especialmente em condições de irradiância intermediária, onde a variabilidade é mais pronunciada. Este estudo contribui para o avanço da previsão probabilística fotovoltaica em regiões tropicais, onde a literatura permanece escassa.Dissertação Acesso aberto (Open Access) Sistema inteligente de prevenção de fadiga em condutores de veículos na mineração(Universidade Federal do Pará, 2026-01-28) SILVA, Wherbert Gonçalves da; TEIXEIRA, Otávio Noura; https://lattes.cnpq.br/5784356232477760; PINHEIRO, Daniel da Conceição; https://lattes.cnpq.br/2970581734279237; FARIAS, Fabrício de Souza; SERUFFO, Marcos César da Rocha; https://lattes.cnpq.br/1521079293982268; https://lattes.cnpq.br/3794198610723464; https://orcid.org/0000-0003-4344-6953; https://orcid.org/0000-0002-8106-0560Este trabalho apresenta um sistema inteligente de prevenção de fadiga em condutores de veículos, validado em ambiente operacional da Vale S.A., que integra Visão Computacional, Telemetria Veicular e Lógica Nebulosa. Em atividades de prospecção mineral, jornadas prolongadas e condições adversas (iluminação variável e vibração) elevam o risco de fadiga e reduzem a vigilância do motorista. O sistema combina, indicadores faciais como Eye Aspect Ratio (EAR) e ângulo de inclinação da cabeça (Head Tilt) com variáveis operacionais do veículo, incluindo variação de velocidade e tempo de condução contínua, para estimar o estado de fadiga. A inferência Nebulosa consolida evidências multimodais e permite antecipar estados críticos, emitindo alertas preventivos antes de níveis extremos de sonolência. Em testes com amostras de vídeo e telemetria veicular coletadas na Vale, o método atingiu 86% de aprovação, demonstrando melhor eficácia em comparação a métodos baseados apenas em fechamento ocular. Os resultados reforçam o potencial da Inteligência Computacional para mitigação de riscos e fortalecimento da Segurança e Saúde Ocupacional na mineração.