Universidade Federal do Ceará
Programa de Pós-Graduação em Modelagem e Métodos Quantitativos

Compartilhamos a publicação do pesquisador Eduardo Aguiar sobre aplicações de machine learning em smart grids, tema estratégico para o desenvolvimento de sistemas energéticos mais eficientes e inteligentes.

O Programa de Pós-Graduação em Modelagem e Métodos Quantitativos (PPGMMQ/UFC) contou com a participação do pesquisador como avaliador externo na banca de defesa de mestrado do discente Henrique Innecco.

A dissertação apresentou um framework baseado em ensemble de classificadores one-class para detecção de perdas não técnicas em smart grids, um problema de grande relevância para o setor elétrico, uma vez que esse tipo de perda representa parcela significativa dos custos no sistema de distribuição de energia no Brasil.

O trabalho se destaca pela forte conexão com aplicações reais. O discente, que atua como CTO da Eletra Energy Solutions, desenvolveu a pesquisa a partir de desafios operacionais enfrentados no setor, resultando em uma proposta que alia rigor metodológico e viabilidade prática.

Entre as contribuições, destaca-se a incorporação de critérios operacionais diretamente na modelagem, como restrições relacionadas à precisão do sistema, refletindo impactos reais de decisões no campo.

A defesa evidencia a importância da integração entre academia e indústria, reforçando o papel do PPGMMQ na formação de profissionais capazes de desenvolver soluções aplicadas com impacto direto na sociedade.

O Programa parabeniza o discente Henrique Innecco pela defesa, bem como o Prof. Dr. Guilherme de Alencar Barreto pela orientação.

🔗 Confira a publicação:
https://www.linkedin.com/posts/eduardo-aguiar-ph-d-1959aa75_machinelearning-smartgrids-powersector-activity-7453554688223850496-w5Qq