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Linha(s) de pesquisa: Sistemas Inteligentes e Apoio à Decisão
Docente Permanente |
Contato E-mail: [email protected] |
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Bolsista de produtividade em pesquisa CNPq-Nível 2 |
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ÁREAS DE INTERESSE Inteligência Artificial Aplicada, Sistemas de Apoio a Decisão, Pesquisa Operacional |
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RESUMO Possui graduação em Engenharia Elétrica com ênfase em Sistemas e Controle pela Universidade Federal de Itajubá (UNIFEI) (2002), Mestrado (2005) e Doutorado (2008) em Sistemas de Potência pelo Instituto Alberto Luiz Coimbra de Pós-Graduação e Pesquisa de Engenharia (COPPE/UFRJ). Atualmente é professor titular do Departamento de Engenharia Elétrica da Universidade Federal Fluminense (UFF). Atua também como pesquisador do INERGE (INCT do Setor de Energia), onde contribuiu como representante da UFF no comitê gestor. Atuou como chair do Capítulo da Computational Intelligence Society (CIS) da Seção Rio do IEEE de 01/2015 a 03/2018, sociedade da qual é Senior Member desde agosto de 2017. Atuou como coordenador do Comitê Técnico de Sistemas de Potência da Sociedade Brasileira de Automática (SBA) de 01/2019 a 12/2020. Em 2017 foi agraciado com o primeiro lugar no V Prêmio de Excelência em Docência promovido pela Pró-Reitoria de Graduação da Universidade Federal Fluminense (PROGRAD/UFF). No mesmo ano foi agraciado no Edital FAPERJ 03/2017 Programa Jovem Cientista do Nosso Estado. Atua como coordenador de projetos de pesquisa, desenvolvimento e inovação (P, D I) desde 2008, contribuindo para o desenvolvimento de soluções de inteligência computacional para o setor de energia. Tem experiência em sistemas elétricos de potência, inteligência computacional e sistemas de apoio a decisão, atuando principalmente nos seguintes temas: analytics, machine learning, inteligência computacional, análise e previsão de séries temporais, diagnóstico de falhas, planejamento da manutenção, gestão de ativos, otimização e smart grids. |
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PROJETOS Projetos em andamento: |
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PUBLICAÇÕES SELECIONADAS - ANTONIO NUNES, ELSON ; Ferreira, Vitor Hugo ; DA COSTA PINHO, ANDRÉ . Information Theoretic Learning Applied to Daily Streamflow Forecast and Its Impact on the Brazilian Hourly Energy Spot Prices. Journal Of Control Automation And Electrical Systems, v. 1, p. 1-11, 2024. |
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