Desenvolvimento de metodologias de processamento de grandes quantidades de dados (big data e data analytics) para gerenciamento de sistemas de energia elétrica

• Processo: 22/12017-4
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
• Data de Início da vigência: 01 de outubro de 2022
• Data de Término da vigência: 30 de setembro de 2024
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia Elétrica - Sistemas Elétricos de Potência
• Pesquisador responsável: Luiz Carlos Pereira da Silva
• Beneficiário: Paulo César Magalhães Meira
• Instituição Sede: Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação (FEEC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 21/11380-5 - CPTEn - Centro Paulista de Estudos da Transição Energética, AP.CCD
• Assunto(s): Análise de dados Big data
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Análise de Dados | big data | sistemas de energia enétrica | Análise de dados aplicada a sistemas de distribuição

Resumo

A execução dos avanços científicos e tecnológicos que serão realizados no Eixo Temático VII empregará dois ambientes de desenvolvimento, sendo um laboratório virtual, em que as metodologias serão desenvolvidas, testadas e validadas empregando simulação computacional intensiva, grandezas sintéticas e técnicas de processamento de alto desempenho, e um laboratório vivo, em que as metodologias serão desenvolvidas, testadas e validadas empregando dados de medição de campo fornecidos pelo Laboratório Vivo Barão Geraldo, o qual foi concebido e implementado sob coordenação do Pesquisador Principal responsável por este eixo temático com apoio do Grupo CPFL Energia. Assim, neste Eixo Temático, solicita-se 2 bolsistas de Treinamento Técnico, sendo 1 em nível TT-4 para atuar junto ao laboratório virtual, e 1 em nível TT-5 para atuar junto ao laboratório vivo. Esta bolsa de TT-5, será utilizada para recrutar profissional com formação e experiência em desenvolvimento de ferramentas para análise de grandes quantidades de dados de sistemas de energia elétrica para atuar em duas frentes associadas ao laboratório vivo, como segue: (a) big data, com o objetivo de gerenciar grandes quantidade de dados de forma a viabilizar sua análise e (b) data analytics, com o objetivo de extrair informação e conhecimento dos dados brutos para tomada de decisão.