Time Series Prediction

IRIS (2016-2020)

2018-11-14T22:56:02+00:00

O projeto IRIS pretende avaliar as questões relacionadas a penetração em massa de fontes de energia elétrica intermitentes (tais como a eólica e a solar) no SIN (Sistema Interligado Nacional), cobrindo aspectos que vão desde a avaliação de questões operacionais e elétricas até o melhoramento regulatório para fazer frente a este novo cenário.

O projeto IRIS conta com mais de 10 empresas patrocionadoras (a maioria delas é de empresas geradoras de energia elétrica) e cinco empresas executoras (Venidera, IATI, Cortes e Sinerconsult). Além disto, ele também conta com o apoio de instituições como a EPE, ANEEL e ONS.

BID-MONITOR (2015-2017)

2018-04-12T13:45:28+00:00
O BID-MONITOR foi um projeto de P&D patrocinado por Elektro, Santa Elina e Aratu, cujo objetivo era o desenvolver um sistema capaz de capturar e monitorar automaticamente diferentes fontes de informação (na web) para, com isto, acompanhar o comportamento dos dados relevantes à participação de um pequeno gerador ou de uma empresa distribuidora em leilões de energia elétrica. Para esta finalidade, o BID-MONITOR contou com o desenvolvimento de um sistema de alerta para dar suporte prévio aos tomadores de decisão para que eles sejam capazes de determinar com mais precisão quando e que quantidade de energia elétrica negociar.

P&D AES Tietê (2010-2012)

2016-11-17T14:07:20+00:00

Iniciando em 2010, a Venidera trabalhou junto com uma equipe de pesquisadores da Faculdade de Engenharia Civil (Unicamp) para desenvolver um modelo e um sistema de suporte à decisão para otimizar as decisões de despacho de ligar e desligar geradores individuais com o objetivo de maximizar a produção (e, consequentemente, reduzindo o consumo de água). Os resultados foram excepcionais e também publicados em vários websites e revistas, tais como:

http://www.valor.com.br/empresas/2918264/curtas
http://www.guiainvest.com.br/publicacao/default.aspx?publicacao=89883
http://www.petronoticias.com.br/archives/18583
http://www.agenciacanalenergia.com.br/clipping/zpublisher/materias/impresso_txt.asp?id=167433
http://www.aestiete.com.br/imprensa/Paginas/AESTiet%C3%AAdesenvolvetecnologiaparaaprimoraragera%C3%A7%C3%A3odeenergia.aspx

P&D Chamada Estratégica ANEEL (2010-2012)

2014-09-08T17:03:00+00:00

Enquanto pesquisadores de doutorado, Marcos Leone Filho (co-fundador da Venidera), André Toscano (co-fundador da Venidera) e Makoto Kadowaki (membro da equipe Venidera) contribuíram ativamente neste projeto ajudando a construir um modelo deterministico de otimização não linear para o Sistema Interligado Nacional (SIN). O objetivo deste modelo era o de proporcionar decisões individualizadas de despacho otimizado para planejar o sistema de geração brasileiro. Além disto, um cluster computacional e computação paralela foram utilizados para ajudar com o problema dos altos tempos computacionais deste modelo.

P&D Elektro/Unicamp (2008-2010)

2014-09-08T16:27:39+00:00

Em 2008, Marcos Leone Filho (co-fundador da Venidera) contribuiu ativamente neste projeto de P&D cujo objetivo principal era desenvolver um modelo de previsão para avaliar a evolução do mercado de energia elétrica da Elektro em suas diferentes regionais. Neste contexto, Marcos desenvolveu um ensemble de previsores finamente ajustados para cada regional.

P&D CESP/Unicamp (2007-2008)

2014-09-08T16:24:10+00:00

Em 2007, André Emilio Toscano (cofundador da Venidera) e Makoto Kadowaki (membro da equipe da Venidera) participaram ativamente da execução deste projeto de pesquisa e desenvolvimento que teve como objetivo produzir previsões de receita de curto prazo através da implementação de um sistema computacional de previsão do despacho de geração das usinas do SIN por patamar de carga em base semanal, sistema este integrado ao sistema corporativo de gestão da CESP.

P&D CPFL/Unicamp (2005-2006)

2014-09-08T16:18:46+00:00

Em 2005, Marcos Leone Filho (cofundador da Venidera) e Makoto Kadowaki (membro da equipe Venidera) participaram ativamente deste projeto de pesquisa e desenvolvimento no qual o objetivo era desenvolver uma técnica otimizada para previsão locacional de médio e curto prazos para o consumo e faturamento de energia elétrica da CPFL. Naquele momento, uma coleção de modelos foi utilizada, sendo que foram empregados desde modelos estatísticos clássicos (como ARMA e ARIMA) até redes neurais artificiais.

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