3 O PROBLEMA DA REPARTIÇÃO DOS BENEFÍCIOS

Tamanho: px
Começar a partir da página:

Download "3 O PROBLEMA DA REPARTIÇÃO DOS BENEFÍCIOS"

Transcrição

1 O PROBLEMA DA REPARTIÇÃO DOS BENEFÍCIOS 39 3 O PROBLEMA DA REPARTIÇÃO DOS BENEFÍCIOS Como fo vsto na seção 1.3, a produção frme total do sstema resultante de uma operação ntegrada das usnas, onde todas cooperam entre s formando uma grande coalzão, é maor que a produção frme onde cada agente maxmza soladamente a sua produção, sem cooperar para a maxmzação do frme total do sstema. A exstênca destes benefícos na capacdade de produção das usnas, operando de forma ntegrada, leva medatamente à questão de como repart-los de forma justa entre os dversos agentes, de tal forma que seja vantajoso para cada um partcpar da grande coalzão. Em outras palavras, os benefícos da operação conjunta devem ser repartdos de forma que nenhum dos agentes tenha ncentvo a sar da grande coalzão, o que fara com que a Energa Frme total do sstema fosse menor que a da operação conjunta. Este tpo de problema é estudado em teora de jogos cooperatvos[44] Teora de Jogos Cooperatvos A teora de jogos cooperatvos se aplca tanto a problemas de alocação de custos entre partcpantes que usufruem um mesmo servço, quanto para problemas de alocação de benefícos (Energa Frme, por exemplo). A dferença básca entre jogos cooperatvos e não-cooperatvos é o tpo de solução empregada por cada um. Jogos cooperatvos buscam repartr os benefícos de uma ação conjunta de manera a ncentvar a cooperação entre os agentes. Os jogos nãocooperatvos são usados em ambentes compettvos, onde cada partcpante procura maxmzar seu benefíco ndvdual, mesmo que em detrmento dos demas.

2 O PROBLEMA DA REPARTIÇÃO DOS BENEFÍCIOS Revsão Bblográfca A teora dos jogos tem sdo extensvamente aplcada a temas do Setor Elétrco. De caráter geral, em [50] pode ser observada a varedade de temas e desafos que podem ser enfrentados pela teora dos jogos. Mas especfcamente, a teora dos jogos não-cooperatvos tem sdo aplcada em stuações orundas dos mercados compettvos de energa, onde os dstntos agentes atuam estrategcamente, frente aos desafos de um mercado compettvo, objetvando a maxmzação do lucro ndvdual. Os resultados do jogo para qualquer agente dependem não somente da atuação deste agente, mas da atuação conjunta de todos os jogadores. A busca tradconal de uma solução é denomnada equlíbro do jogo, no qual o equlíbro de Nash[51] vem sendo usado como elemento prncpal. Na lteratura encontram-se dstntas aplcações, como por exemplo, análses de poder de mercado[52][53], modelos de equlíbro[54],[55] e determnação de estratégas de ofertas ótmas de geradores em ambente de mercado[56],[57]. Já a teora dos jogos cooperatvos vem sendo aplcada, no setor elétrco, a problemas de alocação de um modo geral, em seus dversos segmentos. Uma de suas áreas de aplcações mas notáves é a área de transmssão, sobretudo em alocação de custos de transmssão. Neste problema, o desenvolvmento de um servço de transmssão (construr crcutos, adqurr recursos auxlares, faxas de passagem etc) necessáro para transportar a geração para a demanda ocorre de manera compartlhada por um conjunto de agentes (geradores e demandas). É ntutvo que o custo do servço ntegrado é menor que a soma de desenvolvmento de servços separados para cada agente ou sub-grupos de agentes. Em outras palavras, o desenvolvmento conjunto é efcente em termos econômcos. O problema é então como alocar este custo de servço entre os partcpantes de manera efcente e justa. A teora dos jogos cooperatvos é extensvamente aplcada na alocação de custos, por exemplo, de transmssão entre geradores, consumdores, transmssores ou subconjunto de todos anterores[13],[14],[29],[47],[48], e contratos de transações wheelng[59],[60]. A referenca [47] apresenta uma vsão geral da utlzação de jogos cooperatvos para

3 O PROBLEMA DA REPARTIÇÃO DOS BENEFÍCIOS 41 alocação de custos de transmssão. Nestas aplcações dstntos métodos de jogos cooperatvos tem sdo aplcados, como o valor de Shapley, Núcleo, Aumann-Shapley, etc. Anda no contexto de custos de transmssão, dversas outras aplcações são encontradas na lteratura como a alocação do sobrecusto operatvo e custos de congestão[4],[39], o uso de teora dos jogos cooperatvos para repartr custos assocados a servços anclares[6][41], obter fatores de perdas nodas[30], VaR plannng[6],[34], entre outros. Dversas outras aplcações prátcas de teora dos jogos cooperatvos podem ser encontradas fora do setor elétrco. Por exemplo, engenheros da Tennessee Valley Authorty consderaram nos anos 30 dstntos métodos para alocar entre os benefcáros (usuáros de rrgação, navegação e produtores de energa elétrca) os custos de melhora do sstema de transporte de água exstente na época e construção de represas[61]. Os concetos de justça, núcleo e nucleolus foram utlzados de forma ntutva e dversos anos antes da publcação do celebrado lvro de Von Neumann e Morgenstern[42]. De modo geral, o problema de repartção de custos e benefícos de atvdades, onde há economas de escala ou snerga, ocorre em dversas atvdades comercas, e a lteratura está repleta de exemplos: a) alocação de custos entre os departamentos da McDonnell-Douglas [62]; b) repartção dos custos de aluguel de um sstema de telefona na unversdade de Cornell[63]; c) alocação de custos de manutenção de uma bbloteca médca que é compartlhada por dstntos hosptas[64]; d) fnancamento de projetos de recursos hídrcos no estado amercano do Tennessee[65]; e) alocação de custos de construção de reservatóros com usos múltplos nos Estados Undos[66]; f) alocação de taxas aeroportuáras na Inglaterra[67];

4 O PROBLEMA DA REPARTIÇÃO DOS BENEFÍCIOS 42 g) alocação dos custos de construção de um duto subterrâneo para transporte de água na Suéca[44]; h) aplcações em recursos hídrcos de um modo geral [45], como o problema de alocação de custos de construção de dutos para abastecmento de águas em cdades. Fnalmente, cabe ressaltar que, embora mutas aplcações da teora dos jogos cooperatvos possam ser encontradas na área de recursos hídrcos, o autor desconhece sua aplcação na alocação de benefícos e dretos de energa frme, que é o foco deste trabalho Concetos Báscos Um jogo cooperatvo é formado por um conjunto de N jogadores que se unem para formar coalzões com o objetvo de maxmzar ou mnmzar uma função característca. Esta por sua vez fornece o benefíco total, ou o custo total de fornecer um servço, para cada coalzão formada pelos N jogadores (ou agentes). Matematcamente, uma coalzão é um subconjunto S do conjunto de N jogadores. Os jogadores podem agrupar-se de dferentes maneras de acordo com seus nteresse e convenênca. Para formar uma coalzão, é necessáro que todos os jogadores envolvdos frmem acordos entre s e uma vez que todos concordem, a coalzão é formada. As coalzões são mutuamente exclusvas, ou seja, formar uma coalzão S mplca que não há possbldade de seus partcpantes fazerem acordos com partcpantes de fora dela. A coalzão formada por todos os N jogadores é chamada de grande coalzão, ou coalzão N. Num jogo com N jogadores há 2 N dferentes coalzões possíves. A coalzão vaza, ou coalzão, é a coalzão na qual nenhum jogador partcpa. A manera através da qual todos os jogadores formam m coalzões pode ser descrta pelo conjunto S = {S 1, S 2,..., S m }, conhecdo como o conjunto das confgurações das possíves coalzões. Este conjunto S satsfaz três condções:

5 O PROBLEMA DA REPARTIÇÃO DOS BENEFÍCIOS 43 S, = 1,..., m, (3.1) S S = para todo j, e (3.2) j m U = 1 S = N. (3.3) Von Neumann e Morgenstern [42] ntroduzram pela prmera vez, em 1947, o termo função característca, que calcula para cada coalzão (argumento da função) o maor valor do benefíco (ou menor valor do custo) assocado a ela. Em outras palavras, a função característca fornece o valor do máxmo benefíco (ou mínmo custo) que os membros de uma determnada coalzão conseguem obter através de uma ação cooperatva entre eles. A defnção formal da função característca é: Defnção: Para cada subconjunto S de N, a função característca v de um jogo fornece o maor valor v(s) que os membros de S podem receber se eles formarem uma coalzão e agrem juntos, cooperando entre s, sem a ajuda de qualquer jogador de fora dela. 13 Esta defnção leva em conta uma restrção que requer que o valor da função característca da coalzão vaza seja zero, ou seja, v( )=0. Outro requsto que deve ser atenddo pela função característca em jogos de coalzão é a chamada superadtvdade 14, que pode ser expressa da segunte forma: v(s T) v(s) + v(t) para todo S, T N, tal que S T = (3.4) A superadtvdade determna que o benefíco assocado a qualquer coalzão será sempre maor que a soma dos benefícos assocados às sub coalzões que a partconam. Como a superadtvdade deve ser atendda para quasquer S e T, uma smples manpulação da expressão (3.4) permte conclur que seu lado dreto pode não somente 13 Nesta defnção assume-se que o problema em questão é de alocação de benefícos, e por sso a função característca calcula o maor valor assocado ao subconjunto S. Caso o problema fosse de alocação de custos, a função característca análoga calculara o menor valor assocado ao subconjunto S. 14 Estaremos sempre ldando com problemas de alocação de benefícos entre jogadores. Para problemas de alocação de custos, esta propredade é conhecda como subattvdade [44].

6 O PROBLEMA DA REPARTIÇÃO DOS BENEFÍCIOS 44 ter a soma dos benefícos de duas coalzões, como a soma dos benefícos de qualquer conjunto de coalzões que partcona S T, o que equvale a: v(s) v(s 1 ) + v(s 2 ) v(s m ) para todo S, tal que S S j = e m U = 1 S = S (3.5) A superadtvdade garante, portanto, que a cooperação entre os jogadores sempre gera um aumento do benefíco global. Em outras palavras, a cooperação entre os agentes produz uma snerga, que mplca no aumento do benefíco total. Note que a expressão (3.4) não requer que S T seja gual a N, e, portanto, a superadtvdade deve ser válda não somente para a grande coalzão, mas para qualquer outra possível. Assumndo que a função característca do jogo apresenta superadtvdade, a grande coalzão sempre será formada ao fnal do jogo. Portanto, a pergunta natural que surge, após o cálculo do benefíco total, é como dvd-lo de modo efcente e justa entre os agentes que formam esta grande coalzão. A dvsão do benefíco v(n) entre eles, representada pelo vetor de alocações φ = (φ 1, φ 2,..., φ n ), não é evdente Núcleo de jogos cooperatvos abaxo: Um vetor de alocações φ só é consderado justo se satsfzer às três expressões n v( N) = φ (Raconaldade do Grupo) (3.6) = 1 φ v({}) (para todo N) (Raconaldade Indvdual) (3.7) φ v(s) para todo S, para todo S N (Raconaldade das Coalzões) (3.8) A equação (3.6) determna que devem-se alocar aos jogadores benefícos cuja soma é gual ao benefíco da grande coalzão (v(n)), ou seja, deve-se garantr que a totaldade

7 O PROBLEMA DA REPARTIÇÃO DOS BENEFÍCIOS 45 do benefíco é alocado entre os agentes. Por sua vez, a nequação (3.7) determna que cada jogador deve receber no mínmo um benefíco gual ao que ele obtera agndo ndvdualmente (v{}). A nequação (3.8) determna que a soma das alocações dos jogadores de qualquer sub-coalzão S deve ser maor que o benefíco obtdo pela ação conjunta destes jogadores (v(s)). Vale notar que (3.7) é apenas um caso partcular de (3.8). jogo. Quando uma alocação atende a (3.6) e a (3.8), dz-se que ela pertence ao núcleo do O núcleo formalza a déa de justça em uma alocação de custos ou benefícos entre agentes. Se uma alocação pertence ao núcleo de um jogo cooperatvo, podemos dzer que o benefíco atrbuído a qualquer agente, ou a qualquer consórco de agentes, não é nferor ao que estes agentes conseguram obter se formassem um consórco separado ou se atuassem ndvdualmente (fora da coalzão). Em outras palavras, uma alocação é justa se todos os partcpantes recebem mas benefícos por estarem no grande consórco do que fora dele. Soluções que pertencem ao núcleo possuem uma certa establdade, já que nenhum jogador tem ncentvo a sar da grande coalzão. Porém, há casos em que o núcleo do jogo é vazo. Neste caso outras abordagens podem ser propostas, como, por exemplo, o uso dos concetos de conjunto estável ( stable set )[42] e conjunto de negocação ( barganng-set )[83]. Como será provado na seção 5.3, o núcleo do jogo relaconado à repartção de energa frme nunca é vazo, e por esta razão estes concetos não serão abordados nesta monografa Núcleo: lustração para o problema de energa frme Suponha que exsta uma função f(.) que calcula a energa frme de qualquer subconjunto destas hdrelétrcas 15. O resultado desta função é calculado pela aplcação do 15 Esta função calcula através do modelo (2.13) a energa frme do conjunto de usnas quando operadas de forma solada na cascata, respetando a topologa entre elas.

8 O PROBLEMA DA REPARTIÇÃO DOS BENEFÍCIOS 46 modelo (2.13) apresentado no capítulo 2. Com sso, teríamos, por exemplo, para um caso com 3 usnas, f(h 2 ) o frme da usna H 2 ; f(h 1,H 3 ) o frme conjunto das usnas H 1 e H 3 ; f(h 1,H 2,H 3 ) o frme total do sstema, e assm por dante. Sejam φ 1, φ 2 e φ 3 as energas frmes alocadas à H 1, H 2 e H 3, respectvamente. A prmera restrção do núcleo é que a soma das alocações deve ser gual à energa frme total do sstema: φ 1 + φ 2 + φ 3 = f(h 1,H 2,H 3 ). O segundo grupo de restrções exge que a alocação de cada usna não seja nferor ao frme ndvdual das mesmas: φ 1 f(h 1 ) φ 2 f(h 2 ) φ 3 f(h 3 ) O tercero grupo de restrções se aplca às combnações de duas usnas: φ 1 + φ 2 f(h 1,H 2 ) φ 1 + φ 3 f(h 1,H 3 ) φ 2 + φ 3 f(h 2,H 3 ) Observe que φ 1, φ 2 e φ 3 são as ncógntas do problema, e os lados dretos das restrções são valores conhecdos. De acordo com a abordagem de jogos cooperatvos, qualquer alocação {φ 1 ;φ 2 ;φ 3 } que atende o conjunto de restrções acma conhecdo como núcleo do jogo - é consderada justa, no sentdo de que nenhum subconjunto de agentes tera ncentvo a sar do consórco global. Como vsto, as restrções do núcleo formam um conjunto lnear, onde o lado esquerdo de cada restrção contém uma das combnações possíves dos agentes (1 a 1, 2 a 2 etc.). Por sua vez, o valor do lado dreto da restrção contém o benefíco (energa frme, no caso) assocado à mesma combnação. Portanto, o núcleo deste jogo correspondera à solução do sstema lnear formado pelo conjunto de equações anterores. Este sstema é reproduzdo a segur: φ 1 + φ 2 + φ 3 = f(h 1,H 2,H 3 ) (3.9a)

9 O PROBLEMA DA REPARTIÇÃO DOS BENEFÍCIOS 47 φ 1 f(h 1 ) φ 2 f(h 2 ) φ 3 f(h 3 ) φ 1 + φ 2 f(h 1,H 2 ) φ 1 + φ 3 f(h 1,H 3 ) φ 2 + φ 3 f(h 2,H 3 ) (3.9b) (3.9c) (3.9d) (3.9e) (3.9f) (3.9g) Fnalmente, observa-se que para uma alocação estar no núcleo ela deve atender a um conjunto de nequações, o que faz com que a solução não necessaramente seja únca, o que normalmente não acontece Núcleo de Jogos Cooperatvos: exemplo Vamos lustrar nesta seção o conceto de núcleo de jogos cooperatvos, através de um exemplo que trata o problema da energa frme. Consdere um sstema fctíco formado por duas usnas hdroelétrcas em cascata, A e B, de propretáros dstntos e com potêncas nstaladas guas a 360 MW (A) e 120 MW (B). Vamos supor que estas usnas possuem frmes ndvduas guas a 110 MW médos (A) e 70 MW médos (B). Suponhamos anda que a Energa Frme total resultante de uma operação ntegrada das 2 usnas, como se pertencessem a um únco dono, fornece um valor de 200 MW médos, que é superor à soma dos frmes ndvduas de A e B (180 MW) e ndca a exstênca de um benefíco na cooperação. Portanto, o problema a ser resolvdo é repartr estes 200 MW médos entres as usnas, de forma a manter atratva a operação ntegrada. Alguns possíves crtéros para a dvsão deste montante estão ndcadas na Tabela 3.1 a segur.

10 O PROBLEMA DA REPARTIÇÃO DOS BENEFÍCIOS 48 Método de Alocação da Energa Frme Total Usna A (MW médos) a Dvsão gual Usna B (MW médos) b c d e Dvsão proporconal às capacdades nstaladas de cada usna Dvsão gual do ganho em relação à soma dos frmes ndvduas Dvsão do ganho em relação à soma dos frmes ndvduas proporconal às capacdades nstaladas de cada usna Dvsão do ganho em relação à soma dos frmes ndvduas proporconal às energas ndvduas de cada usna 200 x (360/480) = x (120/480) (20/2) = (20/2) = x (360/480) = x (110/180) = x (120/480) = x (70/180) =77.8 = 50 Tabela 3.1 Possíves alocações de Energa Frme das usnas Observa-se nesta tabela que o ncentvo à cooperação ocorre quando a repartção se concentra na dvsão da energa excedente (ou ganho em relação à soma dos frmes ndvduas), presente nas opções c, d e e. Isto não ocorre na opção a para a usna A, já que nesta repartção o frme alocado a ela (100 MW médos) é menor que seu frme ndvdual (110 MW médos). O mesmo ocorre na opção b para a usna B, que tem o frme alocado a ela nesta repartção (50 MW médos) menor que seu frme ndvdual (70 MW médos). Ou seja, estes dos crtéros de alocação não satsfazem à condção do tpo (3.9b), na seção 3.1.4, e, portanto, não consttuem alocações justas. Todas as alternatvas de alocação da Tabela 3.1 estão representadas geometrcamente na Fgura 3.1.

11 O PROBLEMA DA REPARTIÇÃO DOS BENEFÍCIOS 49 Alocação de B [MW médos] 200 a Núcleo 70 c e d b Alocação de A [MW médos] Fgura 3.1 Representação geométrca do núcleo Conforme vsto na seção 3.1.4, o conjunto de soluções que fornece um ncentvo à cooperação é chamado de núcleo de um jogo cooperatvo e é representado neste exemplo pelo segmento de reta ndcado na Fgura 3.1. Pode-se notar que cada ponto deste segmento aloca tanto à usna A, quanto à usna B, energas frmes maores que seus respectvos frmes ndvduas e, portanto, são atratvos sob o ponto de vsta da coalzão. Observa-se anda que mas de uma alocação pode pertencer ao núcleo, ou seja, o núcleo não é únco Condção para um jogo cooperatvo Conforme apresentado no capítulo 1, uma das motvações para o problema de alocação de benefícos é a exstênca de snerga entre os agentes, sto é, o benefíco global excede a soma dos benefícos solados. Em outras palavras, o jogo dever atender à condção de superadtvdade (3.4). Para o problema em análse nesta dssertação, este aspecto ntutvo se traduz no requsto de que a soma das energas frmes de qualquer grupo de agentes não exceda a energa frme do conjunto. Por exemplo, para o sstema

12 O PROBLEMA DA REPARTIÇÃO DOS BENEFÍCIOS 50 hdrelétrco composto de três usnas hdrelétrcas H 1, H 2 e H 3, a segunte nequação deve ser atendda: f(h 1,H 2,H 3 ) f(h 1 ) + f(h 2 ) + f(h 3 ) (3.10) que é justamente a expressão da snerga. Porém as restrções do tpo (3.10) devem ser váldas também para todos os subconjuntos de agentes, por exemplo, também devem ser váldas nequações do tpo: f(h 1,H 2,H 3 ) f(h1, H2) + f(h 3 ) (3.11) A verfcação de todas as condções parece ser tão complexa quanto verfcar o conjunto de restrções de núcleo (4.1). Entretanto, como será vsto a segur, pode-se demonstrar que as condções de tpo (3.10) são váldas se o benefíco global é calculado como a solução de um problema de programação lnear com algumas característcas específcas, como é o caso da Energa Frme. Esta demonstração será feta em duas etapas: na prmera será mostrado que a condção de superadtvdade é satsfeta se o benefíco do jogo cooperatvo em questão pode ser calculado como a solução de um problema de programação lnear, onde se altera apenas o lado dreto das restrções para o cálculo do benefíco de qualquer subconjunto de agentes. Em seguda, será mostrado que o problema de energa frme atende a estas condções Condção atendda para o caso de um modelo de otmzação lnear Por smplcdade de notação, a demonstração será feta para um caso de 2 agentes. A generalzação para N agentes é medata, ou seja, a prova de que o modelo do frme atende à condção de superadtvdade para quasquer dos subconjuntos de agentes é análoga. Suponha que o benefíco de um agente em um jogo cooperatvo qualquer possa ser calculado com a solução de um problema de programação lnear. Suponha anda que o

13 O PROBLEMA DA REPARTIÇÃO DOS BENEFÍCIOS 51 benefíco de qualquer sub-conjunto de agentes possas ser calculado através do mesmo modelo, apenas alterando o lado dreto ( recursos ) das restrções. Deseja-se mostrar que o benefíco conjunto é maor ou gual à soma dos benefícos ndvduas: z(1,2) z(1) + z(2) (3.12) onde as funções dos benefícos z(.) são dados por: z(1) = Max cx sujeto a (3.13a) Ax b 1 z(2) = Max cx sujeto a (3.13b) Ax b 2 z(1,2) = Max cx sujeto a (3.13c) Ax b 1 + b 2 Calculando o Dual de cada problema, tem-se: z(1) = Mn πb 1 sujeto a (3.14a) πa c z(2) = Mn πb 2 sujeto a (3.14b) πa c

14 O PROBLEMA DA REPARTIÇÃO DOS BENEFÍCIOS 52 z(1,2) = Mn π(b 1 + b 2 ) sujeto a (3.14c) πa c Sejam π 1, π 2 e π 12 as soluções ótmas dos problemas (3.14a) a (3.14c). Aplcando a gualdade prmal-dual, a restrção desejada (3.12) é reescrta como: π 12 (b 1 + b 2 ) π 1 b 1 + π 2 b 2 (3.15) Como o conjunto de restrções πa c é o mesmo nos três problemas duas, as soluções ótmas de cada problema são soluções váves dos demas. Em partcular, π 12, é uma solução vável do problema (3.14a). Como o problema dual mnmza a função objetvo, sto sgnfca que: π 12 b 1 π 1 b 1 (3.16) Aplcando o mesmo racocíno ao problema (3.14b), resulta: π 12 b 2 π 2 b 2 (3.17) Somando (3.16) e (3.17), chega-se a (3.15), que por sua vez equvale ao resultado desejado, que é a restrção (3.12) Condção atendda para o caso da energa frme O modelo de cálculo de Energa Frme apresentado no capítulo 2, e reproduzdo a segur, é um problema de otmzação lnear.

15 O PROBLEMA DA REPARTIÇÃO DOS BENEFÍCIOS 53 Max F sujeto a [ ut, m + wt, m ] + ut, + wt, at, v + (3.18a) t 1, vt, + = m M v t, v (3.18b) u t, u (3.18c) F ρ u t, 0 (3.18d) para t = 1,..., T; para = 1,..., N Para que ele seja um caso partcular da demonstração feta na seção anteror, e como tal, atenda automatcamente às condções de jogos cooperatvos, deve-se provar que a energa frme de qualquer sub-conjunto de usnas pode ser calculada através de um mesmo modelo de programação lnear, apenas alterando o lado dreto ( recursos ) das restrções. Note que esta condção não é claramente atendda no caso da energa frme, pos, tal como vsto na equação (3.18a), há uma conexão entre as equações de balanço hídrco de usnas em cascata 16. Caso uma usna não pertença a uma dada coalzão, e os lados dretos de todas suas restrções se gualem a zero, a água correspondente à sua vazão ncremental (lado dreto de uma das restrções), que devera chegar à usna medatamente a jusante, não estara sendo contablzada, o que caracterzara um erro. Esta lmtação pode ser resolvda se consderarmos como recursos de cada usna somente suas capacdades de turbnamento u e de armazenamento v. Se uma usna não faz parte de uma dada coalzão, estas capacdades (lados dretos de suas restrções de volume máxmo e turbnamento máxmo) são zeradas. Neste caso, a água que chega a montante sera totalmente vertda e sera a mesma cosa que a usna não exstsse. 16 O vertmento e o turbnamento de uma usna são somados às vazões ncrementas da usna medatamente a jusante.

16 O PROBLEMA DA REPARTIÇÃO DOS BENEFÍCIOS 54 Entretanto, há um detalhe mportante na demonstração de que a condção de superadtvdade, apresentada na seção 3.2.1, está atendda: todos os recursos no lado dreto das restrções estarão sendo alocados a cada um dos partcpantes ver vetores b 1 e b 2 no problema (3.13). Observando o problema de cálculo de frme (3.18), não há dúvda em alocar os lmtes de armazenamento e turbnamento v e u aos respectvos agentes. O problema surge com as vazões afluentes ncrementas a t,, que são os recursos no lado dreto da equação de balanço (3.18a). Este problema já hava sdo detectado em [74]. Uma prmera déa sera alocar as vazões afluentes a cada usna como seu recurso própro. Se as usnas estão em paralelo, como na Fgura 3.2 abaxo, esta alocação estara correta, pos o frme da usna #2 não é afetado pelas afluêncas à usna #1, e vce-versa 17. a 1 t a 2 t Fgura 3.2 Usnas em paralelo Suponha agora que as usnas estão em sére, como na Fgura 3.3 abaxo, e que as vazões ncrementas a cada usna são alocadas separadamente em cada vetor de recursos. a 1 t a 2 t Fgura 3.3 Usnas em sére

17 O PROBLEMA DA REPARTIÇÃO DOS BENEFÍCIOS 55 A prmera déa sera alocar as vazões ncrementas a cada usna nos respectvos vetores de recursos. Observe, entretanto, que o frme da usna #2 (a jusante), não estara correto. A razão é que, se a usna #1 não exstsse, a usna #2 recebera a vazão total afluente, a 1 + a 2, e não somente a vazão ncremental. t t Será mostrado a segur que o modelo de energa frme pode ser reescrto de forma a representar todas as usnas em sére como usnas em paralelo. Isto permte defnr os recursos de vazão alocados a cada usna de manera mas coerente Reformulação do problema de energa frme O procedmento de transformação sére-paralelo será lustrado para um sstema com duas usnas. Novamente, a extensão para uma topologa geral é medata. As equações de balanço hídrco de duas usnas em sére são: v 1 = v 1 + a 1 - u 1 - w 1 t+1 t t t t v 2 = v 2 + a 2 - u 2 - w 2 + u 1 + w 1 t+1 t t t t t t (3.19) (3.20) Somando as equações (3.19) e (3.20), obtém-se: v 12 = v 12 + a 12 - u 2 - w 2 t+1 t t t t (3.21) onde: v 12 t representa a soma dos armazenamentos das usnas #1 e #2. a 12 t afluênca natural (soma das ncrementas) à usna As equações (3.19) e (3.21) correspondem à mesma regão vável que as equações orgnas (3.19) e (3.20). A dferença é que a equação de balanço (3.21) não nclu as 17 Naturalmente, tanto as afluêncas da usna #1 como as da usna #2 afetam o frme conjunto 1&2, que é

18 O PROBLEMA DA REPARTIÇÃO DOS BENEFÍCIOS 56 varáves de defluênca a montante, u 1 t e w 1 t (estas varáves foram canceladas na soma). Como mostra a Fgura 3.4, é como se as usnas estvessem em paralelo, cada uma recebendo a montante uma quantdade de água gual à sua vazão natural. Fgura Nova representação das usnas em sére Por sua vez, os lmtes de armazenamento são reescrtos como: v1, t 1 v1 + (3.22) v 12, t 1 v1, t+ 1 v2 + (3.23) Os lmtes de defluênca permanecem guas: u t (3.24) 1, u1 u t (3.25) 2, u2 Portanto, o cálculo da energa frme passa a ser formulado como: justamente o efeto da snerga.

19 O PROBLEMA DA REPARTIÇÃO DOS BENEFÍCIOS 57 Max F Var. Duas sujeto a v 1 - v 1 - u 1 - w 1 t+1 t t t = a 1 t π a1,t (3.26a) v 12 - v 12 - u 2 - w 2 t+1 t t t = a 12 t π a12,t (3.26b) v 1 t+1 v 1 π v1,t (3.26c) v 12 - v 1 t+1 t+1 v 2 π v2,t (3.26d) u 1 t u 1 π u1,t (3.26e) u 2 t u 2 π u2,t (3.26f) F - ρ 1 u 1 - ρ 2 u 2 t t 0 π F (3.26g) O modelo (3.26), que fornece o mesmo frme do prmero modelo apresentado no capítulo 2, mostra a separação dos recursos nos vetores b 1 e b 2. O procedmento descrto acma tem alguma relação com o conceto de Mercado Atacadsta de Água, desenvolvdo em [26],[27]. A déa básca do MAA é que cada usna da cascata tem dreto a utlzar a vazão natural afluente, e deve ser compensada por alterações neste volume afluente causadas por ações de reservatóros a montante; smetrcamente, a usna deve compensar as undades a jusante pelo efeto de seu própro reservatóro. Neste capítulo fo provado que o cálculo da energa frme atende às condções dos jogos cooperatvos, ou seja, a energa frme resultante de uma operação ntegrada das usnas, onde todas cooperam entre s formando uma grande coalzão, é maor que a produção frme onde cada uma maxmza soladamente a sua produção.

20 O PROBLEMA DA REPARTIÇÃO DOS BENEFÍCIOS 58 O restante desta dssertação va abordar o problema decorrente desta condção, que é como repartr estes benefícos de manera justa e efcente entre os N agentes que formam a grande coalzão.

6 ALOCAÇÃO POR ÚLTIMA ADIÇÃO (UA)

6 ALOCAÇÃO POR ÚLTIMA ADIÇÃO (UA) ALOCAÇÃO POR ÚLTIMA ADIÇÃO (UA 7 6 ALOCAÇÃO POR ÚLTIMA ADIÇÃO (UA As desvantagens do método BM apresentadas no capítulo 5 sugerem que a alocação dos benefícos seja feta proporconalmente ao prejuízo causado

Leia mais

2 ENERGIA FIRME DE SISTEMAS HIDRELÉTRICOS

2 ENERGIA FIRME DE SISTEMAS HIDRELÉTRICOS ENERGIA FIRME DE SISTEMAS HIDRELÉTRICOS 22 2 ENERGIA FIRME DE SISTEMAS HIDRELÉTRICOS Como vsto no capítulo 1, a energa frme de uma usna hdrelétrca corresponde à máxma demanda que pode ser suprda contnuamente

Leia mais

Despacho Econômico de. Sistemas Termoelétricos e. Hidrotérmicos

Despacho Econômico de. Sistemas Termoelétricos e. Hidrotérmicos Despacho Econômco de Sstemas Termoelétrcos e Hdrotérmcos Apresentação Introdução Despacho econômco de sstemas termoelétrcos Despacho econômco de sstemas hdrotérmcos Despacho do sstema braslero Conclusões

Leia mais

7 - Distribuição de Freqüências

7 - Distribuição de Freqüências 7 - Dstrbução de Freqüêncas 7.1 Introdução Em mutas áreas há uma grande quantdade de nformações numércas que precsam ser dvulgadas de forma resumda. O método mas comum de resumr estes dados numércos consste

Leia mais

EXERCÍCIO: VIA EXPRESSA CONTROLADA

EXERCÍCIO: VIA EXPRESSA CONTROLADA EXERCÍCIO: VIA EXPRESSA CONTROLADA Engenhara de Tráfego Consdere o segmento de va expressa esquematzado abaxo, que apresenta problemas de congestonamento no pco, e os dados a segur apresentados: Trechos

Leia mais

4.1 Modelagem dos Resultados Considerando Sazonalização

4.1 Modelagem dos Resultados Considerando Sazonalização 30 4 METODOLOGIA 4.1 Modelagem dos Resultados Consderando Sazonalzação A sazonalzação da quantdade de energa assegurada versus a quantdade contratada unforme, em contratos de fornecmento de energa elétrca,

Leia mais

3 Elementos de modelagem para o problema de controle de potência

3 Elementos de modelagem para o problema de controle de potência 3 Elementos de modelagem para o problema de controle de potênca Neste trabalho assume-se que a rede de comuncações é composta por uma coleção de enlaces consttuídos por um par de undades-rádo ndvdualmente

Leia mais

Roberto Salgado Roberto Salgado UFSC

Roberto Salgado Roberto Salgado UFSC GPL/23 21 a 26 de Outubro de 21 Campnas - São Paulo - Brasl GRUPO VII GRUPO DE ESTUDO DE PLANEJAMENTO DE SISTEMAS ELÉTRICOS GPL UMA METODOLOGIA PARA OBTENÇÃO DE FATORES DE PERDAS NODAIS VIA TEORIA DOS

Leia mais

GABARITO ERP19. impedância total em pu. impedância linha em pu; impedância carga em pu; tensão no gerador em pu.

GABARITO ERP19. impedância total em pu. impedância linha em pu; impedância carga em pu; tensão no gerador em pu. GABARITO ERP9 Questão mpedânca total em pu. mpedânca lnha em pu; mpedânca carga em pu; tensão no gerador em pu. Assm, tem-se que: ( ). Mas, ou seja: : ( ).. Logo: pu. () A mpedânca da carga em pu,, tem

Leia mais

USANDO O VALOR DE SHAPLEY PARA PLANEJAR A EXPANSÃO DA TRANSMISSÃO E DISTRIBIR ENTRE AGENTES OS CUSTOS DA EXPANSÃO METODOLOGIA E ESTUDO DE CASO

USANDO O VALOR DE SHAPLEY PARA PLANEJAR A EXPANSÃO DA TRANSMISSÃO E DISTRIBIR ENTRE AGENTES OS CUSTOS DA EXPANSÃO METODOLOGIA E ESTUDO DE CASO SNPTEE SEMINÁRIO NACIONAL DE PRODUÇÃO E TRANSMISSÃO DE ENERGIA ELÉTRICA GPL-7 9 a Outubro de 00 Uberlânda - Mnas Geras GRUPO VII GRUPO DE ESTUDO DE PLANEJAMENTO DE SISTEMAS ELÉTRICOS - GPL USANDO O VALOR

Leia mais

Microeconomia II. Cursos de Economia e de Matemática Aplicada à Economia e Gestão AULA 5.4

Microeconomia II. Cursos de Economia e de Matemática Aplicada à Economia e Gestão AULA 5.4 Mcroeconoma II Cursos de Economa e de Matemátca Aplcada à Economa e Gestão AULA 5.4 Provsão de Bens Públcos de forma descentralzada: a solução de Lndahl Isabel Mendes 2007-2008 13-05-2008 Isabel Mendes/MICRO

Leia mais

Implementação Bayesiana

Implementação Bayesiana Implementação Bayesana Defnção 1 O perfl de estratégas s.) = s 1.),..., s I.)) é um equlíbro Nash-Bayesano do mecansmo Γ = S 1,..., S I, g.)) se, para todo e todo θ Θ, u gs θ ), s θ )), θ ) θ Eθ u gŝ,

Leia mais

Capítulo 2. APROXIMAÇÕES NUMÉRICAS 1D EM MALHAS UNIFORMES

Capítulo 2. APROXIMAÇÕES NUMÉRICAS 1D EM MALHAS UNIFORMES Capítulo. Aproxmações numércas 1D em malhas unformes 9 Capítulo. AROXIMAÇÕS NUMÉRICAS 1D M MALHAS UNIFORMS O prncípo fundamental do método das dferenças fntas (MDF é aproxmar através de expressões algébrcas

Leia mais

5 Relação entre Análise Limite e Programação Linear 5.1. Modelo Matemático para Análise Limite

5 Relação entre Análise Limite e Programação Linear 5.1. Modelo Matemático para Análise Limite 5 Relação entre Análse Lmte e Programação Lnear 5.. Modelo Matemátco para Análse Lmte Como fo explcado anterormente, a análse lmte oferece a facldade para o cálculo da carga de ruptura pelo fato de utlzar

Leia mais

Faculdade de Engenharia Optimização. Prof. Doutor Engº Jorge Nhambiu

Faculdade de Engenharia Optimização. Prof. Doutor Engº Jorge Nhambiu 1 Programação Não Lnear com Restrções Aula 9: Programação Não-Lnear - Funções de Váras Varáves com Restrções Ponto Regular; Introdução aos Multplcadores de Lagrange; Multplcadores de Lagrange e Condções

Leia mais

Psicologia Conexionista Antonio Roque Aula 8 Modelos Conexionistas com tempo contínuo

Psicologia Conexionista Antonio Roque Aula 8 Modelos Conexionistas com tempo contínuo Modelos Conexonstas com tempo contínuo Mutos fenômenos de aprendzado assocatvo podem ser explcados por modelos em que o tempo é uma varável dscreta como nos casos vstos nas aulas anterores. Tas modelos

Leia mais

4 Critérios para Avaliação dos Cenários

4 Critérios para Avaliação dos Cenários Crtéros para Avalação dos Cenáros É desejável que um modelo de geração de séres sntétcas preserve as prncpas característcas da sére hstórca. Isto quer dzer que a utldade de um modelo pode ser verfcada

Leia mais

Teoremas de Otimização com Restrições de Desigualdade

Teoremas de Otimização com Restrições de Desigualdade Teoremas de Otmzação com Restrções de Desgualdade MAXIMIZAÇÃO COM RESTRIÇÃO DE DESIGUALDADE Consdere o segunte problema (P) de maxmzação condconada: Maxmze Fx onde x x,x,...,x R gx b As condções de Prmera

Leia mais

Notas Processos estocásticos. Nestor Caticha 23 de abril de 2012

Notas Processos estocásticos. Nestor Caticha 23 de abril de 2012 Notas Processos estocástcos Nestor Catcha 23 de abrl de 2012 notas processos estocástcos 2 O Teorema de Perron Frobenus para matrzes de Markov Consdere um processo estocástco representado por um conunto

Leia mais

Figura 8.1: Distribuição uniforme de pontos em uma malha uni-dimensional. A notação empregada neste capítulo para avaliação da derivada de uma

Figura 8.1: Distribuição uniforme de pontos em uma malha uni-dimensional. A notação empregada neste capítulo para avaliação da derivada de uma Capítulo 8 Dferencação Numérca Quase todos os métodos numércos utlzados atualmente para obtenção de soluções de equações erencas ordnáras e parcas utlzam algum tpo de aproxmação para as dervadas contínuas

Leia mais

É o grau de associação entre duas ou mais variáveis. Pode ser: correlacional ou experimental.

É o grau de associação entre duas ou mais variáveis. Pode ser: correlacional ou experimental. Prof. Lorí Val, Dr. val@mat.ufrgs.br http://www.mat.ufrgs.br/~val/ É o grau de assocação entre duas ou mas varáves. Pode ser: correlaconal ou expermental. Numa relação expermental os valores de uma das

Leia mais

Experiência V (aulas 08 e 09) Curvas características

Experiência V (aulas 08 e 09) Curvas características Experênca (aulas 08 e 09) Curvas característcas 1. Objetvos 2. Introdução 3. Procedmento expermental 4. Análse de dados 5. Referêncas 1. Objetvos Como no expermento anteror, remos estudar a adequação de

Leia mais

Estatística II Antonio Roque Aula 18. Regressão Linear

Estatística II Antonio Roque Aula 18. Regressão Linear Estatístca II Antono Roque Aula 18 Regressão Lnear Quando se consderam duas varáves aleatóras ao mesmo tempo, X e Y, as técncas estatístcas aplcadas são as de regressão e correlação. As duas técncas estão

Leia mais

Prof. Lorí Viali, Dr.

Prof. Lorí Viali, Dr. Prof. Lorí Val, Dr. val@mat.ufrgs.br http://www.mat.ufrgs.br/~val/ É o grau de assocação entre duas ou mas varáves. Pode ser: correlaconal ou expermental. Prof. Lorí Val, Dr. UFRG Insttuto de Matemátca

Leia mais

Laboratório de Mecânica Aplicada I Estática: Roldanas e Equilíbrio de Momentos

Laboratório de Mecânica Aplicada I Estática: Roldanas e Equilíbrio de Momentos Laboratóro de Mecânca Aplcada I Estátca: Roldanas e Equlíbro de Momentos 1 Introdução O conhecmento das condções de equlíbro de um corpo é mprescndível em númeras stuações. Por exemplo, o estudo do equlíbro

Leia mais

Responda às questões utilizando técnicas adequadas à solução de problemas de grande dimensão.

Responda às questões utilizando técnicas adequadas à solução de problemas de grande dimensão. Departamento de Produção e Sstemas Complementos de Investgação Operaconal Exame Época Normal, 1ª Chamada 11 de Janero de 2006 Responda às questões utlzando técncas adequadas à solução de problemas de grande

Leia mais

UNIDADE IV DELINEAMENTO INTEIRAMENTE CASUALIZADO (DIC)

UNIDADE IV DELINEAMENTO INTEIRAMENTE CASUALIZADO (DIC) UNDADE V DELNEAMENTO NTERAMENTE CASUALZADO (DC) CUABÁ, MT 015/ PROF.: RÔMULO MÔRA romulomora.webnode.com 1. NTRODUÇÃO Este delneamento apresenta como característca prncpal a necessdade de homogenedade

Leia mais

Programação Dinâmica. Fernando Nogueira Programação Dinâmica 1

Programação Dinâmica. Fernando Nogueira Programação Dinâmica 1 Programação Dnâmca Fernando Noguera Programação Dnâmca A Programação Dnâmca procura resolver o problema de otmzação através da análse de uma seqüênca de problemas mas smples do que o problema orgnal. A

Leia mais

CAPÍTULO 2 DESCRIÇÃO DE DADOS ESTATÍSTICA DESCRITIVA

CAPÍTULO 2 DESCRIÇÃO DE DADOS ESTATÍSTICA DESCRITIVA CAPÍTULO DESCRIÇÃO DE DADOS ESTATÍSTICA DESCRITIVA. A MÉDIA ARITMÉTICA OU PROMÉDIO Defnção: é gual a soma dos valores do grupo de dados dvdda pelo número de valores. X x Soma dos valores de x número de

Leia mais

4 Discretização e Linearização

4 Discretização e Linearização 4 Dscretzação e Lnearzação Uma vez defndas as equações dferencas do problema, o passo segunte consste no processo de dscretzação e lnearzação das mesmas para que seja montado um sstema de equações algébrcas

Leia mais

Eletrotécnica AULA Nº 1 Introdução

Eletrotécnica AULA Nº 1 Introdução Eletrotécnca UL Nº Introdução INTRODUÇÃO PRODUÇÃO DE ENERGI ELÉTRIC GERDOR ESTÇÃO ELEVDOR Lnha de Transmssão ESTÇÃO IXDOR Equpamentos Elétrcos Crcuto Elétrco: camnho percorrdo por uma corrente elétrca

Leia mais

UMA ABORDAGEM ALTERNATIVA PARA O ENSINO DO MÉTODO DOS MÍNIMOS QUADRADOS NO NÍVEL MÉDIO E INÍCIO DO CURSO SUPERIOR

UMA ABORDAGEM ALTERNATIVA PARA O ENSINO DO MÉTODO DOS MÍNIMOS QUADRADOS NO NÍVEL MÉDIO E INÍCIO DO CURSO SUPERIOR UNIVERSIDADE FEDERAL DE JUIZ DE FORA INSTITUTO DE CIÊNCIAS EATAS DEPARTAMENTO DE ESTATÍSTICA UMA ABORDAGEM ALTERNATIVA PARA O ENSINO DO MÉTODO DOS MÍNIMOS QUADRADOS NO NÍVEL MÉDIO E INÍCIO DO CURSO SUPERIOR

Leia mais

3.6. Análise descritiva com dados agrupados Dados agrupados com variáveis discretas

3.6. Análise descritiva com dados agrupados Dados agrupados com variáveis discretas 3.6. Análse descrtva com dados agrupados Em algumas stuações, os dados podem ser apresentados dretamente nas tabelas de frequêncas. Netas stuações devemos utlzar estratégas específcas para obter as meddas

Leia mais

3 A técnica de computação intensiva Bootstrap

3 A técnica de computação intensiva Bootstrap A técnca de computação ntensva ootstrap O termo ootstrap tem orgem na expressão de língua nglesa lft oneself by pullng hs/her bootstrap, ou seja, alguém levantar-se puxando seu própro cadarço de bota.

Leia mais

Adriana da Costa F. Chaves

Adriana da Costa F. Chaves Máquna de Vetor Suporte (SVM) para Regressão Adrana da Costa F. Chaves Conteúdo da apresentação Introdução Regressão Regressão Lnear Regressão não Lnear Conclusão 2 1 Introdução Sejam {(x,y )}, =1,...,,

Leia mais

3 Algoritmos propostos

3 Algoritmos propostos Algortmos propostos 3 Algortmos propostos Nesse trabalho foram desenvolvdos dos algortmos que permtem classfcar documentos em categoras de forma automátca, com trenamento feto por usuáros Tas algortmos

Leia mais

3 Metodologia de Avaliação da Relação entre o Custo Operacional e o Preço do Óleo

3 Metodologia de Avaliação da Relação entre o Custo Operacional e o Preço do Óleo 3 Metodologa de Avalação da Relação entre o Custo Operaconal e o Preço do Óleo Este capítulo tem como objetvo apresentar a metodologa que será empregada nesta pesqusa para avalar a dependênca entre duas

Leia mais

MODELOS DE REGRESSÃO PARAMÉTRICOS

MODELOS DE REGRESSÃO PARAMÉTRICOS MODELOS DE REGRESSÃO PARAMÉTRICOS Às vezes é de nteresse nclur na análse, característcas dos ndvíduos que podem estar relaconadas com o tempo de vda. Estudo de nsufcênca renal: verfcar qual o efeto da

Leia mais

CAPÍTULO VI Introdução ao Método de Elementos Finitos (MEF)

CAPÍTULO VI Introdução ao Método de Elementos Finitos (MEF) PMR 40 - Mecânca Computaconal CAPÍTULO VI Introdução ao Método de Elementos Fntos (MEF). Formulação Teórca - MEF em uma dmensão Consderemos a equação abao que representa a dstrbução de temperatura na barra

Leia mais

RAD1507 Estatística Aplicada à Administração I Prof. Dr. Evandro Marcos Saidel Ribeiro

RAD1507 Estatística Aplicada à Administração I Prof. Dr. Evandro Marcos Saidel Ribeiro UNIVERIDADE DE ÃO PAULO FACULDADE DE ECONOMIA, ADMINITRAÇÃO E CONTABILIDADE DE RIBEIRÃO PRETO DEPARTAMENTO DE ADMINITRAÇÃO RAD1507 Estatístca Aplcada à Admnstração I Prof. Dr. Evandro Marcos adel Rbero

Leia mais

Proposta de método para alocação de perdas em redes eléctricas de distribuição com Produção em Regime Especial

Proposta de método para alocação de perdas em redes eléctricas de distribuição com Produção em Regime Especial Capítulo 5 Proposta de método para alocação de perdas em redes eléctrcas de dstrbução com Produção em Regme Especal Neste capítulo propõe-se uma metodologa para efectuar a alocação das perdas de uma rede

Leia mais

Microeconomia II. Cursos de Economia e de Matemática Aplicada à Economia e Gestão. AULA 2.1 Oligopólio em Quantidades (Cournot)

Microeconomia II. Cursos de Economia e de Matemática Aplicada à Economia e Gestão. AULA 2.1 Oligopólio em Quantidades (Cournot) Mcroeconoma II Cursos de Economa e de Matemátca Aplcada à Economa e Gestão AULA 2.1 Olgopólo em Quantdades (Cournot) Isabel Mendes 2007-2008 18-03-2008 Isabel Mendes/MICRO II 1 2.1 Olgopólo em Quantdades

Leia mais

Eletromagnetismo Aplicado

Eletromagnetismo Aplicado letromagnetsmo Aplcado Undade 5 Propagação de Ondas letromagnétcas em Meos Ilmtados e Polaração Prof. Marcos V. T. Heckler Propagação de Ondas letromagnétcas e Polaração 1 Conteúdo Defnções e parâmetros

Leia mais

Universidade Federal do Paraná Departamento de Informática. Reconhecimento de Padrões. Classificadores Lineares. Luiz Eduardo S. Oliveira, Ph.D.

Universidade Federal do Paraná Departamento de Informática. Reconhecimento de Padrões. Classificadores Lineares. Luiz Eduardo S. Oliveira, Ph.D. Unversdade Federal do Paraná Departamento de Informátca Reconhecmento de Padrões Classfcadores Lneares Luz Eduardo S. Olvera, Ph.D. http://lesolvera.net Objetvos Introduzr os o conceto de classfcação lnear.

Leia mais

Interpolação Segmentada

Interpolação Segmentada Interpolação Segmentada Uma splne é uma função segmentada e consste na junção de váras funções defndas num ntervalo, de tal forma que as partes que estão lgadas umas às outras de uma manera contínua e

Leia mais

Introdução às Medidas em Física a Aula

Introdução às Medidas em Física a Aula Introdução às Meddas em Físca 4300152 8 a Aula Objetvos: Experênca Curvas Característcas Meddas de grandezas elétrcas: Estudar curvas característcas de elementos resstvos Utlzação de um multímetro Influênca

Leia mais

Faculdade de Engenharia Optimização. Prof. Doutor Engº Jorge Nhambiu

Faculdade de Engenharia Optimização. Prof. Doutor Engº Jorge Nhambiu Programação Lnear (PL) Aula : Dualdade. Defnção do Problema Dual. Defnção do problema dual. O que é dualdade em Programação Lnear? Dualdade sgnfca a exstênca de um outro problema de PL, assocado a cada

Leia mais

2 Análise de Campos Modais em Guias de Onda Arbitrários

2 Análise de Campos Modais em Guias de Onda Arbitrários Análse de Campos Modas em Guas de Onda Arbtráros Neste capítulo serão analsados os campos modas em guas de onda de seção arbtrára. A seção transversal do gua é apromada por um polígono conveo descrto por

Leia mais

Análise Complexa Resolução de alguns exercícios do capítulo 1

Análise Complexa Resolução de alguns exercícios do capítulo 1 Análse Complexa Resolução de alguns exercícos do capítulo 1 1. Tem-se:. = (0, 1) = (0, 1) =. 3. Sejam a, b R. Então Exercíco nº1 = (0, 1).(0, 1) = (0.0 1.1, 0.1 + 1.0) = ( 1, 0) = 1. a + b = a b = a +

Leia mais

Microeconomia II. Cursos de Economia e de Matemática Aplicada à Economia e Gestão AULA 5.3. Afectação de Bens Públicos: a Condição de Samuelson

Microeconomia II. Cursos de Economia e de Matemática Aplicada à Economia e Gestão AULA 5.3. Afectação de Bens Públicos: a Condição de Samuelson Mcroeconoma II Cursos de Economa e de Matemátca Aplcada à Economa e Gestão AULA 5.3 Afectação de Bens Públcos: a Condção de Isabel Mendes 2007-2008 5/3/2008 Isabel Mendes/MICRO II 5.3 Afectação de Bens

Leia mais

Flambagem. Cálculo da carga crítica via MDF

Flambagem. Cálculo da carga crítica via MDF Flambagem Cálculo da carga crítca va MDF ROF. ALEXANDRE A. CURY DEARTAMENTO DE MECÂNICA ALICADA E COMUTACIONAL Flambagem - Cálculo da carga crítca va MDF Nas aulas anterores, vmos como avalar a carga crítca

Leia mais

GARANTIA DE EXCELENTE INTERCAMBIALIDADE E REDUÇÃO DE CUSTOS ATRAVÉS DA ANÁLISE ESTATÍSTICA DE TOLERÂNCIAS

GARANTIA DE EXCELENTE INTERCAMBIALIDADE E REDUÇÃO DE CUSTOS ATRAVÉS DA ANÁLISE ESTATÍSTICA DE TOLERÂNCIAS GARANIA DE EXCELENE INERCAMBIALIDADE E REDUÇÃO DE CUSOS ARAVÉS DA ANÁLISE ESAÍSICA DE OLERÂNCIAS Edvaldo Antono Bulba* *Prof. Dr. da Fatec SP FEI e Unversdade São Judas E mal: bulba@fe.edu.br Resumo Numa

Leia mais

Prof. Lorí Viali, Dr.

Prof. Lorí Viali, Dr. Prof. Lorí Val, Dr. vall@mat.ufrgs.br http://www.mat.ufrgs.br/~val/ Em mutas stuações duas ou mas varáves estão relaconadas e surge então a necessdade de determnar a natureza deste relaconamento. A análse

Leia mais

Capítulo 16: Equilíbrio Geral e Eficiência Econômica

Capítulo 16: Equilíbrio Geral e Eficiência Econômica Capítulo 6: Equlíbro Geral e Efcênca Econômca Pndck & Rubnfeld, Capítulo 6, Equlíbro Geral::EXERCÍCIOS. Em uma análse de trocas entre duas pessoas, suponha que ambas possuam dêntcas preferêncas. A curva

Leia mais

8 - Medidas Descritivas

8 - Medidas Descritivas 8 - Meddas Descrtvas 8. Introdução Ao descrevemos um conjunto de dados por meo de tabelas e gráfcos temos muto mas nformações sobre o comportamento de uma varável do que a própra sére orgnal de dados.

Leia mais

Sempre que surgir uma dúvida quanto à utilização de um instrumento ou componente, o aluno deverá consultar o professor para esclarecimentos.

Sempre que surgir uma dúvida quanto à utilização de um instrumento ou componente, o aluno deverá consultar o professor para esclarecimentos. Nesse prátca, estudaremos a potênca dsspada numa resstênca de carga, em função da resstênca nterna da fonte que a almenta. Veremos o Teorema da Máxma Transferênca de Potênca, que dz que a potênca transferda

Leia mais

Prof. Lorí Viali, Dr.

Prof. Lorí Viali, Dr. Prof. Lorí Val, Dr. val@mat.ufrgs.br http://www.mat.ufrgs.br/~val/ 1 É o grau de assocação entre duas ou mas varáves. Pode ser: correlaconal ou expermental. Numa relação expermental os valores de uma das

Leia mais

CURSO A DISTÂNCIA DE GEOESTATÍSTICA

CURSO A DISTÂNCIA DE GEOESTATÍSTICA CURSO A DISTÂNCIA DE GEOESTATÍSTICA Aula 6: Estaconardade e Semvarânca: Estaconardade de a. ordem, Hpótese ntríseca, Hpótese de krgagem unversal, Crtéros para escolha, Verfcação, Representatvdade espacal,

Leia mais

Variação ao acaso. É toda variação devida a fatores não controláveis, denominadas erro.

Variação ao acaso. É toda variação devida a fatores não controláveis, denominadas erro. Aplcação Por exemplo, se prepararmos uma área expermental com todo cudado possível e fzermos, manualmente, o planto de 100 sementes seleconadas de um mlho híbrdo, cudando para que as sementes fquem na

Leia mais

3 Algoritmo das Medidas Corretivas

3 Algoritmo das Medidas Corretivas 3 Algortmo das Meddas Corretvas 3.1 Introdução Conforme apresentado no Capítulo, o algortmo das Meddas Corretvas compõe o conjunto das etapas responsáves pela análse de desempenho do sstema de potênca.

Leia mais

Resumo de Álgebra Linear - parte II

Resumo de Álgebra Linear - parte II Aula 7 Resumo de Álge Lnear - parte II 7.1 Resumo Nesta aula contnuamos desenvolvendo concetos báscos de álge lnear, aprmorando a famlardade com a notação de Drac. Bblograa: Moysés, 8.7 (em parte), e Cohen-Tannoudj,

Leia mais

Resolução das Questões Objetivas

Resolução das Questões Objetivas COMISSÃO PERMANENTE DE SELEÇÃO COPESE PRÓ-REITORIA DE GRADUAÇÃO PROGRAD CONCURSO PISM III - TRIÊNIO 2008-2010 Prova de Matemátca Resolução das Questões Objetvas São apresentadas abaxo possíves soluções

Leia mais

5 Metodologia para Remuneração do Serviço Ancilar de Suporte de Potência Reativa Quando Provido por Geradores

5 Metodologia para Remuneração do Serviço Ancilar de Suporte de Potência Reativa Quando Provido por Geradores 5 Metodologa para Remuneração do Servço Anclar de Suporte de Potênca Reatva Quando Provdo por Geradores 5.. Introdução Em um sstema de potênca, o controle do perfl de tensão nas barras de carga é de grande

Leia mais

Modelo linear normal com erros heterocedásticos. O método de mínimos quadrados ponderados

Modelo linear normal com erros heterocedásticos. O método de mínimos quadrados ponderados Modelo lnear normal com erros heterocedástcos O método de mínmos quadrados ponderados Varâncas homogêneas Varâncas heterogêneas y y x x Fgura 1 Ilustração da dstrbução de uma varável aleatóra y (condconal

Leia mais

Física C Intensivo V. 2

Física C Intensivo V. 2 Físca C Intensvo V Exercícos 01) C De acordo com as propredades de assocação de resstores em sére, temos: V AC = V AB = V BC e AC = AB = BC Então, calculando a corrente elétrca equvalente, temos: VAC 6

Leia mais

Análise de faltas balanceadas e não-balanceadas utilizando Z bar. 1. Análise de falta balanceada usando a matriz de impedância de barra (Z bar )

Análise de faltas balanceadas e não-balanceadas utilizando Z bar. 1. Análise de falta balanceada usando a matriz de impedância de barra (Z bar ) Análse de altas balanceadas e não-balanceadas utlzando. Análse de alta balanceada usando a matrz de mpedânca de ra ( ) Aqu será eta uma análse de cálculo de curto-crcuto trásco (alta balanceada), utlzando

Leia mais

Radiação Térmica Processos, Propriedades e Troca de Radiação entre Superfícies (Parte 2)

Radiação Térmica Processos, Propriedades e Troca de Radiação entre Superfícies (Parte 2) Radação Térmca Processos, Propredades e Troca de Radação entre Superfíces (Parte ) Obetvo: calcular a troca por radação entre duas ou mas superfíces. Essa troca depende das geometras e orentações das superfíces,

Leia mais

Modelos para Localização de Instalações

Modelos para Localização de Instalações Modelos para Localzação de Instalações Prof. Dr. Ncolau D. Fares Gualda Escola Poltécnca da Unversdade de São Paulo Departamento de Engenhara de Transportes CLASSIFICAÇÃO DE WEBER (WEBER, Alfred. Uber

Leia mais

Algarismos Significativos Propagação de Erros ou Desvios

Algarismos Significativos Propagação de Erros ou Desvios Algarsmos Sgnfcatvos Propagação de Erros ou Desvos L1 = 1,35 cm; L = 1,3 cm; L3 = 1,30 cm L4 = 1,4 cm; L5 = 1,7 cm. Qual destas meddas está correta? Qual apresenta algarsmos com sgnfcado? O nstrumento

Leia mais

Problemas de engenharia

Problemas de engenharia Análse de Sstemas de otênca Análse de Sstemas de otênca ( AS ) Aula 3 Operação Econômca de Sstemas de otênca 03//008 roblemas de engenhara Análse de Sstemas de otênca ( AS ) ANÁLISE Defndo o sstema, determnar

Leia mais

6 Análises de probabilidade de ruptura de um talude

6 Análises de probabilidade de ruptura de um talude 6 Análses de probabldade de ruptura de um talude 6.. Introdução No presente capítulo, apresentam-se prevsões de probabldades de ruptura para o talude de jusante da Barragem de Benguê mostrada na fgura

Leia mais

The Correlated Equilibrium q Nathan Canen

The Correlated Equilibrium q Nathan Canen The Correlated Equlbrum Nathan Canen Introdução Consderemos o jogo estátco de nformação completa representado na forma normal: J1 O F O J2 F 2,1) 0,0) 0,0) 0) 1,2) Os equlíbros de Nash são os perfs de

Leia mais

MAP Cálculo Numérico e Aplicações

MAP Cálculo Numérico e Aplicações MAP0151 - Cálculo Numérco e Aplcações Lsta 5 (Correção Neste ponto, todos já sabemos que todas as questões têm o mesmo valor, totalzando 10.0 pontos. (Questão 1 Fque com vontade de fazer mas do que fo

Leia mais

3 Definição automática de carregamento ótimo

3 Definição automática de carregamento ótimo 3 Defnção automátca de carregamento ótmo A formulação ncal mostrada neste capítulo fo feta por Sérgo Álvares Maffra[11] e parte da mplementação fo feta por Anderson Perera, tendo sofrdo algumas modfcações

Leia mais

O problema da superdispersão na análise de dados de contagens

O problema da superdispersão na análise de dados de contagens O problema da superdspersão na análse de dados de contagens 1 Uma das restrções mpostas pelas dstrbuções bnomal e Posson, aplcadas usualmente na análse de dados dscretos, é que o parâmetro de dspersão

Leia mais

Modelação com Variáveis Discretas

Modelação com Variáveis Discretas Engenhara de Processos e Sstemas Modelação com Varáves Dscretas Fernando Bernardo Fev 2011 mn f ( x, y, θ ) x, y s. t. h( x, y, θ ) = 0 g( x, y, θ ) 0 x x x L x real y {0,1}) U Leque de aplcações. Tpos

Leia mais

2 Agregação Dinâmica de Modelos de Turbinas e Reguladores de Velocidade: Teoria

2 Agregação Dinâmica de Modelos de Turbinas e Reguladores de Velocidade: Teoria Agregação Dnâmca de Modelos de urbnas e Reguladores de elocdade: eora. Introdução O objetvo da agregação dnâmca de turbnas e reguladores de velocdade é a obtenção dos parâmetros do modelo equvalente, dados

Leia mais

Diferença entre a classificação do PIB per capita e a classificação do IDH

Diferença entre a classificação do PIB per capita e a classificação do IDH Curso Bem Estar Socal Marcelo Ner - www.fgv.br/cps Metas Socas Entre as mutas questões decorrentes da déa de se mplementar uma proposta de metas socas temos: Qual a justfcatva econômca para a exstênca

Leia mais

O problema da superdispersão na análise de dados de contagens

O problema da superdispersão na análise de dados de contagens O problema da superdspersão na análse de dados de contagens 1 Uma das restrções mpostas pelas dstrbuções bnomal e Posson, aplcadas usualmente na análse de dados dscretos, é que o parâmetro de dspersão

Leia mais

CQ110 : Princípios de FQ

CQ110 : Princípios de FQ CQ 110 Prncípos de Físco Químca Curso: Farmáca Prof. Dr. Marco Vdott mvdott@ufpr.br 1 soluções eletrolítcas Qual a dferença entre uma solução 1,0 mol L -1 de glcose e outra de NaCl de mesma concentração?

Leia mais

CONCEITOS INICIAIS DE ESTATÍSTICA MÓDULO 2 DISTRIBUIÇÃO DE FREQÜÊNCIA - ELEMENTOS Prof. Rogério Rodrigues

CONCEITOS INICIAIS DE ESTATÍSTICA MÓDULO 2 DISTRIBUIÇÃO DE FREQÜÊNCIA - ELEMENTOS Prof. Rogério Rodrigues CONCEITOS INICIAIS DE ESTATÍSTICA MÓDULO DISTRIBUIÇÃO DE FREQÜÊNCIA - ELEMENTOS Prof. Rogéro Rodrgues I) TABELA PRIMITIVA E DISTRIBUIÇÃO DE FREQÜÊNCIA : No processo de amostragem, a forma de regstro mas

Leia mais

CORRELAÇÃO E REGRESSÃO

CORRELAÇÃO E REGRESSÃO CORRELAÇÃO E REGRESSÃO Constata-se, freqüentemente, a estênca de uma relação entre duas (ou mas) varáves. Se tal relação é de natureza quanttatva, a correlação é o nstrumento adequado para descobrr e medr

Leia mais

5 Métodos de cálculo do limite de retenção em função da ruína e do capital inicial

5 Métodos de cálculo do limite de retenção em função da ruína e do capital inicial 5 Métodos de cálculo do lmte de retenção em função da ruína e do captal ncal Nesta dssertação serão utlzados dos métodos comparatvos de cálculo de lmte de retenção, onde ambos consderam a necessdade de

Leia mais

Introdução a Combinatória- Aplicações, parte II

Introdução a Combinatória- Aplicações, parte II Introdução a Combnatóra- Aplcações, AULA 7 7.1 Introdução Nesta aula vamos estudar aplcações um pouco dferentes das da aula passada. No caso estudaremos arranjos com repetção, permutações crculares e o

Leia mais

X = 1, se ocorre : VB ou BV (vermelha e branca ou branca e vermelha)

X = 1, se ocorre : VB ou BV (vermelha e branca ou branca e vermelha) Estatístca p/ Admnstração II - Profª Ana Cláuda Melo Undade : Probabldade Aula: 3 Varável Aleatóra. Varáves Aleatóras Ao descrever um espaço amostral de um expermento, não especfcamos que um resultado

Leia mais

a distribuição de um momento aplicado em um nó de um pórtico por parcelas de momentos fletores equilibrantes nas barras adjacentes (Seção 2);

a distribuição de um momento aplicado em um nó de um pórtico por parcelas de momentos fletores equilibrantes nas barras adjacentes (Seção 2); PROCESSO E CROSS os pontos báscos que fundamentam o método: a dstrbução de um momento aplcado em um nó de um pórtco por parcelas de momentos fletores equlbrantes nas barras adjacentes (Seção ); a solução

Leia mais

Programação Linear 1

Programação Linear 1 Programação Lnear 1 Programação Lnear Mutos dos problemas algortmcos são problemas de otmzação: encontrar o menor camnho, o maor fluxo a árvore geradora de menor custo Programação lnear rovê um framework

Leia mais

Associação entre duas variáveis quantitativas

Associação entre duas variáveis quantitativas Exemplo O departamento de RH de uma empresa deseja avalar a efcáca dos testes aplcados para a seleção de funconáros. Para tanto, fo sorteada uma amostra aleatóra de 50 funconáros que fazem parte da empresa

Leia mais

SÉRIE DE PROBLEMAS: CIRCUITOS DE ARITMÉTICA BINÁRIA. CIRCUITOS ITERATIVOS.

SÉRIE DE PROBLEMAS: CIRCUITOS DE ARITMÉTICA BINÁRIA. CIRCUITOS ITERATIVOS. I 1. Demonstre que o crcuto da Fg. 1 é um half-adder (semsomador), em que A e B são os bts que se pretendem somar, S é o bt soma e C out é o bt de transporte (carry out). Fg. 1 2. (Taub_5.4-1) O full-adder

Leia mais

INTRODUÇÃO À ESTATÍSTICA ECONÔMICA 2a. Prova 11/7/2006 Profa. Ana Maria Farias Turma A hs

INTRODUÇÃO À ESTATÍSTICA ECONÔMICA 2a. Prova 11/7/2006 Profa. Ana Maria Farias Turma A hs INTRODUÇÃO À ESTATÍSTICA ECONÔMICA 2a. rova /7/2006 rofa. Ana Mara Faras Turma A 4-6 hs. Consdere os dados da tabela abaxo, onde temos preços e uantdades utlzadas de materal de escrtóro. Item Undade reço

Leia mais

2 Incerteza de medição

2 Incerteza de medição 2 Incerteza de medção Toda medção envolve ensaos, ajustes, condconamentos e a observação de ndcações em um nstrumento. Este conhecmento é utlzado para obter o valor de uma grandeza (mensurando) a partr

Leia mais

Introdução. Uma lâmpada nova é ligada e observa-se o tempo gasto até queimar. Resultados possíveis

Introdução. Uma lâmpada nova é ligada e observa-se o tempo gasto até queimar. Resultados possíveis Introdução A teora das probabldades é um ramo da matemátca que lda modelos de fenômenos aleatóros. Intmamente relaconado com a teora de probabldade está a Estatístca, que se preocupa com a cração de prncípos,

Leia mais

As leis de Kirchhoff. Capítulo

As leis de Kirchhoff. Capítulo UNI apítulo 11 s les de Krchhoff s les de Krchhoff são utlzadas para determnar as ntensdades de corrente elétrca em crcutos que não podem ser convertdos em crcutos smples. S empre que um crcuto não pode

Leia mais

Teoria Elementar da Probabilidade

Teoria Elementar da Probabilidade 10 Teora Elementar da Probabldade MODELOS MATEMÁTICOS DETERMINÍSTICOS PROBABILÍSTICOS PROCESSO (FENÓMENO) ALEATÓRIO - Quando o acaso nterfere na ocorrênca de um ou mas dos resultados nos quas tal processo

Leia mais

Variável discreta: X = número de divórcios por indivíduo

Variável discreta: X = número de divórcios por indivíduo 5. Análse descrtva com dados agrupados Em algumas stuações, os dados podem ser apresentados dretamente nas tabelas de frequêncas. Netas stuações devemos utlzar estratégas específcas para obter as meddas

Leia mais

2 Aproximação por curvas impĺıcitas e partição da unidade

2 Aproximação por curvas impĺıcitas e partição da unidade Aproxmação por curvas mpĺıctas e partção da undade Este capítulo expõe alguns concetos báscos necessáros para o entendmento deste trabalho 1 Curvas Algébrcas Um subconjunto O R é chamado de uma curva mplícta

Leia mais

NOÇÕES SOBRE CORRELAÇÃO E REGRESSÃO LINEAR SIMPLES

NOÇÕES SOBRE CORRELAÇÃO E REGRESSÃO LINEAR SIMPLES NOÇÕES SOBRE CORRELAÇÃO E REGRESSÃO LINEAR SIMPLES 1 O nosso objetvo é estudar a relação entre duas varáves quanttatvas. Eemplos:. Idade e altura das cranças.. v. Tempo de prátca de esportes e rtmo cardíaco

Leia mais

Os modelos de regressão paramétricos vistos anteriormente exigem que se suponha uma distribuição estatística para o tempo de sobrevivência.

Os modelos de regressão paramétricos vistos anteriormente exigem que se suponha uma distribuição estatística para o tempo de sobrevivência. MODELO DE REGRESSÃO DE COX Os modelos de regressão paramétrcos vstos anterormente exgem que se suponha uma dstrbução estatístca para o tempo de sobrevvênca. Contudo esta suposção, caso não sea adequada,

Leia mais