Investigação do impacto da recarga de veículos elétricos na qualidade de energia de redes de distribuição de energia elétrica via análise de dados de medição
Notice bibliographique
Résumé
A Ata de Defesa, com as respectivas assinaturas dos membros da Comissão Julgadora, encontra-se no SIGA (Sistema de Fluxo de Dissertação/Tese) e na Secretaria de Pós-Graduação da Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação.AGRADECIMENTOS Fernanda e Ricardo, essa defesa não seria possível sem vocês, muito obrigado!Sinto uma alegria imensa por ter tido a oportunidade de trabalhar com um tema de tamanha relevância e potencial de transformação para o planeta, ter colocado minha energia em algo do qual me orgulho e que certamente fará a diferença na vida de muitos.Este trabalho tem como base desenvolvimentos realizados por meio do Projeto de P&D ANEEL "PA0060 -emotive", proposto pelas empresas Rio Grande Energia, CPFL Paulista e CPFL Piratininga, parte do Grupo CPFL Energia / State Grid.O projeto emotive durou mais de 5 anos e de forma holística trouxe uma base de conhecimento sólida e fomentou o tema no Brasil.Desmistificou e esclareceu diversos aspectos sobre mobilidade elétrica, criou um laboratório real para testes na Cidade de Campinas, o primeiro corredor intermunicipal para recarga de veículos elétricos do país, gerou conhecimento a partir de dezenas de trabalhos técnicos e participações em eventos nacionais e internacionais.Ao colocar o tema em pauta contribuiu para a abertura da Chamada Estratégica 22, realizada pela ANEEL focando em mobilidade elétrica, por meio da qual aprovou-se mais de R$500MM para investimento no tema, entre 2020 e 2024, no Brasil.Agradeço pela família que tenho, pelo amor da minha esposa e pela alegria de um filho que chega, aos amigos que foram, estão e virão, a todos aqueles que passaram, mas que deixaram uma parte de si.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».