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Submitted by EDUARDO RIBEIRO PINTO (eduribeiro2@bol.com.br) on 2022-06-20T12:40:10Z No. of bitstreams: 1 tese_final.pdf: 13276989 bytes, checksum: 405eee682d6a86871fe35324ebd3dd10 (MD5) Approved for entry into archive by Elida Daniele de Antonio null (elida_daniele@btu.unesp.br) on 2022-06-20T14:02:56Z (GMT) No. of bitstreams: 1 pinto_er_dr_bot.pdf: 13276989 bytes, checksum: 405eee682d6a86871fe35324ebd3dd10 (MD5) Made available in DSpace on 2022-06-20T14:02:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1 pinto_er_dr_bot.pdf: 13276989 bytes, checksum: 405eee682d6a86871fe35324ebd3dd10 (MD5) Previous issue date: 2022-02-25 Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) São apresentados, por meio de quatro manuscritos, diversos modelos de doenças infecciosas em populações utilizando um modelo estocástico denominado Modelo Baseado em Indivíduo (MBI) em combinação com a teoria de redes complexas que sintetiza as relações entre os indivíduos. O primeiro, refere-se à importância da topologia de rede na disseminação de uma doença. O segundo apresenta um estudo sobre a disseminação da tuberculose em diferentes topologias de rede. No terceiro, é proposto uma interface computacional que permite simular diferentes modelos epidemiológicos com diferentes topologias de redes complexas. Por fim, no último é apresentado um modelo compartimental para a disseminação da brucelose para o estado de São Paulo. Through four manuscripts, several models of infectious diseases in populations are presented using a stochastic model called Individual-Based Model (IBM) in combination with the theory of complex networks that synthesizes the relationships between individuals. The first one refers to the importance of the network topology in the spread of disease. The second one, presents a study on the tuberculosis spread over different network topologies. In the third one, is proposed a computational interface which allows simulating different epidemiological models in different topologies of complex networks. Finally, in the the last one is presents a compartmental model for the spread of brucellosis to São Paulo state. CAPES: 88882.433353/2019-01

Submitted by Roniel Antonio De Araújo (ra.araujo@unesp.br) on 2021-08-06T02:58:13Z No. of bitstreams: 1 Versao_Final_Dissertaçao.pdf: 3596488 bytes, checksum: d5e1810c3f2558f91e0c6aecf594ccdb (MD5) Approved for entry into archive by Tais de Almeida (tais.almeida@unesp.br) on 2021-08-06T12:56:23Z (GMT) No. of bitstreams: 1 araujo_ra_me_bot_par.pdf: 371075 bytes, checksum: 62810802c4bfd6f77cfb4b2da86251d6 (MD5) Made available in DSpace on 2021-08-06T12:56:23Z (GMT). No. of bitstreams: 1 araujo_ra_me_bot_par.pdf: 371075 bytes, checksum: 62810802c4bfd6f77cfb4b2da86251d6 (MD5) Previous issue date: 2021-02-25 Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) As doenças infecciosas são responsáveis pelo maior número de mortes na população humana e animal. A brucelose, por exemplo, é a doença zoonótica mais comum em todo o mundo, dificultando gravemente a produtividade do gado e a saúde humana. Pelo seu grande potencial de perda econômica, a brucelose é especialmente preocupante em locais com importantes atividades agropecuárias. Diante desse cenário, métodos que possam auxiliar na prevenção e evitar a propagação da brucelose em bovinos, tornam-se cada vez mais necessários. Os modelos matemáticos vêm mostrando ser uma ferramenta muito útil na busca de estratégias de controle para essa doença infecciosa. Estratégias de modelagem, como Modelos Baseados em Indivíduos (MBI’s) e estudos em Redes Complexas, têm sido crescentemente empregados na modelagem de processos infecciosos. Desse modo, esse trabalho buscou associar essas duas ferramentas matemáticas, MBI e Redes Complexas, de tal forma que no MBI proposto, fossem incorporados modelos de redes de contato mais realísticos para entender como ocorre a evolução da brucelose em bovinos, visto que no MBI, as interações entre os indivíduos eram representadas por grafos completos, ou seja, todos estavam conectados entre si, situação que não ocorre na natureza. Dessa forma, foi implementado um MBI com os modelos de Redes Complexas e foram feitas simulações, a fim de comparação entre as soluções produzidas pelos modelos de redes e o MBI, onde observou-se que tais modelos tinham comportamentos semelhantes ao MBI, e que ainda, a evolução da Brucelose é, de certa forma, sensível à topologia de rede utilizada. Infectious diseases are responsible for the highest number of deaths in the human and animal population. Brucellosis, for example, is the most common zoonotic disease worldwide, severely hindering livestock productivity and human health. Due to its great potential for economic loss, brucellosis is especially worrying in places with important agricultural activities. In view of this scenario, methods that can help prevent and avoid the spread of brucellosis in cattle are becoming increasingly necessary. The mathematical models have been shown to be a very useful tool in the search for control strategies for this infectious disease. Modeling strategies such as Individual-Based Models (IBM’s) and Complex Network studies have been increasingly employed in modeling infectious processes. Thus, this work sought to associate these two mathematical tools, IBM and Complex Networks, in such a way that in the proposed IBM, more realistic network models were incorporated to understand how the evolution of brucellosis in cattle occurs, since the IBM, the interactions between individuals were represented by complete graphs, that is, all were connected to each other, a situation that did not occur in nature. Thus, an IBM was implemented with the Complex Network models and simulations were performed to compare the solutions produced by the network models with the IBM, where it was observed that such models had similar behaviors to the IBM, and that still, the evolution of Brucellosis is, in a way, sensitive to the network topology used. CAPES: 001

CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior O presente trabalho propõe uma metodologia para o planejamento ótimo da expansão de sistemas de distribuição de energia elétrica com a representação de incertezas sobre demanda de carga e geração distribuída associada à energia eólica. O critério de planejamento consiste na minimização de custos relacionados a investimento, operação, emissão de dióxido de carbono e confiabilidade. O custo de confiabilidade refere-se à energia não-suprida, utilizando-se o critério ‘N-1’ para trechos de rede e verificando-se o impacto de defeitos permanentes isolados através de uma estratégia de restauração, que depende diretamente da quantidade e da localização dos dispositivos de proteção e manobra na rede. O problema é modelado como sendo de programação não linear inteira mista e solucionado através da técnica metaheurística de otimização bioinspirada denominada Sistemas Imunológicos Artificiais. As decisões de planejamento envolvem: expansão de subestações existentes e/ou construção de novas, recondutoramento de trechos existentes pela troca do tipo de cabo e/ou construção de novos trechos, instalação de unidades de geração distribuída eólica em barras candidatas, alocação de chaves seccionadoras, reconfiguração da rede e definição das coordenadas geográficas ótimas para construção das novas subestações, além do roteamento ótimo de trechos entre as subestações e os pontos de carga. A localização de novas subestações e a construção dos trechos de ligação levam em consideração um sistema de informações geográficas que impõem ao problema um conjunto de restrições físicas de roteamento, como a existência de obstáculos naturais e caminhos de passagem de alto custo. Para a representação de incertezas, dois métodos são aplicados e comparados: uma técnica intervalar baseada em um fluxo de potência intervalar e um método estocástico baseado no estabelecimento de cenários prováveis. Restrições de rede são consideradas, como limites de corrente nos trechos, tensão nodal e potência fornecida pelas subestações, além da radialidade e conectividade das topologias candidatas. A principal contribuição da metodologia intervalar proposta está na forma eficiente de representação e avaliação de incertezas em uma única etapa, ao invés da utilização de várias avaliações determinísticas da metodologia estocástica baseada em cenários. Resultados numéricos são apresentados para sistemas teste conhecidos da literatura e demonstram o potencial da metodologia intervalar proposta na modelagem de incertezas. This work proposes an approach for optimal expansion planning of electrical energy distribution system with the modeling of uncertainties over load demand and wind-based distributed generation. The planning criterion is the minimization of costs related to investment, operation, carbon dioxide emission and reliability, as well as uncertainties over load demand and. The reliability cost is related to the energy not supplied, by using the ‘N-1’ criterion for network sections and evaluating the impact of isolated permanent faults through a restoration strategy, which depends directly on the number and location of protection and switching devices on the network. The problem is modeled as mixed-integer non-linear programming and solved through the bioinspired optimization meta-heuristic technique called Artificial Immune System. The planning decisions involve: expansion of existing substations and/or construction of new ones, retrofitting existing feeders by replacing cables and/or construction of new ones, installation of wind distributed generators in candidate buses, allocation of sectionalizing switches, network reconfiguration and defining the optimal geographical coordinates for the construction of new substations, as well as the optimal feeder routing between the substations and the load points. The new substations location and the construction of the connecting feeders take into account a geographical information system that imposes a set of physical routing constraints on the problem, such as the existence of natural obstacles and high-cost paths. For the uncertainties representation, two methods are applied and compared: an interval technique through an interval power flow and a scenariobased approach. Network constraints are considered, as the limits of current, voltage and power from substations, as well as the obtaining of radial and connected topology. The main contribution of the proposed interval methodology consists of handling the uncertainties in an efficient manner through a single step, instead of the several deterministic evaluations of the scenario-based approach. Numerical results are presented for well-known test systems and show the potentials of the proposed interval approach.