1 - ANDREY DA COSTA LOPES
Título da Tese: Metodologias de Controle de Tensão com Justiça de Corte da Geração Fotovoltaica em Redes de Distribuição de Baixa Tensão
Artigo relacionado com o Plano de Dissertação:
Artigo 1: Probabilistic Operational Costs Assessment of Combined PV-PEV Connections
Orientador: João Paulo Abreu Vieira
Data da defesa: 31/01/2024
Área de Concentração: Sistemas de Energia Elétrica
Linha de Pesquisa: Sistemas Elétricos de Potência
Atuação Profissional: Professor Adjunto, lotado no Colegiado de Engenharia Elétrica da Universidade Federal do Amapá
Outras Informações: Possui experiência na área de Engenharia Elétrica, com ênfase em Sistemas Elétricos de Potência, atuando principalmente nos seguintes temas: Modelagem e Simulação Computacional de Recursos Energéticos Distribuídos e SmartGrids.
2 - IVAN RUY DE PARIJÓS JÚNIOR
Título da Tese: Influência Da Microgeração Fotovoltaica No Perfil De Demanda E Seus Impactos Na Geração De Harmônicos Na Rede
Artigo relacionado com o Plano de Dissertação:
Artigo 1: "Influence of photovoltaic microgeneration on the demand profile and its effects on the grid power quality". Electric Power Systems Research 214 (2023) 108935.
Orientador: Wilson Negrão Macedo
Data da defesa: 29/02/2024
Área de Concentração: Sistemas de Energia Elétrica
Linha de Pesquisa: Fontes Renováveis
Atuação Profissional: Doutorado no PPGEE/UFPA
Outras Informações: Possui graduação em engenharia elétrica pela Universidade Federal do Pará (2010), formação de 2º Oficial de máquinas pelo Centro de Instrução Almirante Braz de Aguiar (2014) e mestrado em engenharia Elétrica pela Universidade Federal do Pará (2018). Desenvolve trabalhos de pesquisa na área de energias alternativas no Grupo de Estudos e Desenvolvimento de Alternativas Energéticas (GEDAE). Atua na linha de pesquisa em energias renováveis com ênfase em geração distribuída utilizando sistemas fotovoltaicos.
3 - JONATHAN MUÑOZ TABORA
Título da Tese: Experimental Evaluation, Diagnosis, And Prediction Of The Impacts Of Power Quality Disturbances In IE2, IE3, And IE4 Class Motors
Artigo relacionado com o Plano de Dissertação:
Artigo 1: “Voltage Harmonic Impacts on Electric Motors: A Comparison between IE2, IE3 and IE4 Induction Motor Classes”, Energies, vol. 13, no 13, Art. no 13, jan. 2020, doi: 10.3390/en13133333.
Orientador: Maria Emilia de Lima Tostes
Data da defesa: 20/03/2024
Área de Concentração: Sistemas de Energia Elétrica
Linha de Pesquisa: Sistemas Elétricos de Potência
Atuação Profissional: Possui graduação em Engenharia Elétrica - Universidad Nacional Autonoma de Honduras (2015) e mestrado em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal do Pará (2020). Doutorado no PPGEE/UFPA (2024).
Outras Informações: Tem experiência na área de Instalações Elétricas Residenciais, Motores Elétricos e Eficiência Energética.
4 - CAIO CARVALHO MOREIRA
Título da Tese: Abordagem Inteligente Com Combinação De Características Estruturais Para Detecção De Novas Famílias De Ransomware
Artigo relacionado com o Plano de Dissertação:
Artigo 1: Improving Ransomware Detection based on Portable Executable Header using Xception Convolutional Neural Network". Computers & Security, ISSN: 0167-4048, DOI: 10.1016/j.cose.2023.103265, 2023.
Orientador: Claudomiro de Souza de Sales Júnior
Data da defesa: 22/03/2024
Área de Concentração: Computação Aplicada
Linha de Pesquisa: Inteligência Computacional
Atuação Profissional: Possui graduação em Engenharia da Computação (2011), mestrado (2013) e doutorado (2024) em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal do Pará.
Outras Informações: Atualmente é professor do magistério superior da Universidade Federal do Pará, atuando principalmente nos seguintes temas: segurança de sistemas, segurança de redes e aprendizado de máquina.
5 - EWERTON CRISTHIAN LIMA DE OLIVEIRA
Título da Tese: Development Of Machine Learning-Based Frameworks To Predict Permeability Of Peptides Through Cell Membrane And Blood-Brain Barrier
Artigo relacionado com o Plano de Dissertação:
Artigo 1: "Predicting cell-penetrating peptides using machine learning algorithms and navigating in their chemical space". In: Scientific Reports, ISN: 2045-2322, DOI: 10.1038/s41598-021-87134-w, 2021.
Orientador: Claudomiro de Souza Sales Júnior
Data da defesa: 27/03/2024
Área de Concentração: Computação Aplicada
Linha de Pesquisa: Inteligência Computacional
Atuação Profissional: Possui Graduação em Engenharia Elétrica pela UFPA (2013-2018), Mestrado em Engenharia Elétrica com ênfase em Computação Aplicada no PPGEE/UFPA (2018-2020), Doutorado em Engenharia Elétrica com ênfase em Computação Aplicado no PPGEE/UFPA (2020-2024).
Outras Informações: Tem interesse em modelagem matemática e simulação de sistemas dinâmicos; aplicação de metaheurísticas, sistemas fuzzy, aprendizado de máquina e estruturas híbridas na identificação e modelagem de sistemas MIMO não lineares, controle e previsão de séries temporais. Interessado também na aplicação de algoritmos de Aprendizado de Máquina e Ciência de Dados em Bioinformática e Química Computacional aplicados na descoberta e desenvolvimento de medicamentos.
6 - LUCAS DE LIMA BASTOS
Título da Tese: Classification And Characterization Methods Of Non-Technical Losses On Smart Grid Scenarios
Artigo relacionado com o Plano de Dissertação:
Artigo 1: “Analysis of Electrical Signals by Machine Learning for Classification of Individualized Electronics on the Internet of Smart Grid Things (IoSGT) architecture”. In: JOURNAL OF INTERNET SERVICES AND APPLICATIONS, v. 14, p. 124-135, 2023.
Orientador: Eduardo Coelho Cerqueira
Data da defesa: 28/03/2024
Área de Concentração: Computação Aplicada
Linha de Pesquisa: Redes e Sistemas Distribuídos
Atuação Profissional: Cursou doutorado no Programa Pós-graduação em Engenharia Elétrica da Universidade do Pará (UFPA) e realiza pesquisas na área de sistemas inteligentes de energia na predição de fraudes no sistema elétrico.
Outras Informações: Possui graduação em Engenharia de Computação pelo Centro Universitário do Estado do Pará (2016). Tem experiência na área de Engenharia Elétrica, com ênfase em Engenharia da Computação. Cursou mestrado em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal do Estado do Pará (2019) e no Programa Pós-graduação em Engenharia Elétrica da Universidade do Pará (UFPA) em parceria com a Universidade Federal do Paraná (UFPR) fez pesquisas e propôs novas técnicas de dados com ECG e PPG para promover resultados com uma menor taxa de erros na identificação de pessoas.
7 - THIAGO NICOLAU MAGALHÃES DE SOUZA CONTE
Título da Tese: Previsão De Séries Temporais No Sistema Elétrico Brasileiro Utilizando Preditores Baseados Em Aprendizado De Máquina: Uma Análise Empírica
Artigo relacionado com o Plano de Dissertação:
Artigo 1: “Comparative Analysis between Intelligent Machine Committees and Hybrid Deep Learning with Genetic Algorithms in Energy Sector Forecasting: A Case Study on Electricity Price andWind Speed in the Brazilian Market”. In: Energies 2024, 17, 829. https://doi.org/10.3390/en17040829
Orientador: Roberto Célio Limão de Oliveira
Data da defesa: 05/04/2024
Área de Concentração: Computação Aplicada
Linha de Pesquisa: Inteligência Computacional
Atuação Profissional: Possue formação de Doutor e Mestre em Engenharia Elétrica, na área de Computação Aplicada e ênfase em Inteligência Computacional, pelo Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica (PPGEE) da Universidade Federal do Pará (UFPA).
Outras Informações: Complementando sua formação, obteve especialização em Desenvolvimento de Sistemas Baseados em Software Livre pela Universidade da Amazônia (UNAMA) e em Docência para Educação Profissional pelo Centro Universitário SENAC. É graduado em Tecnologia em Processamento de Dados também pela UNAMA. Atualmente, desempenha as funções de docente efetivo e representante docente titular no Conselho Universitário (CONSUN) da Universidade do Estado do Pará (UEPA). Além disso, ocupa o cargo de Diretor de Serviços de Processamento de Dados (DSPD) na mesma instituição. Sua atuação também se estende ao Grupo de Estudos e Pesquisas em Sistemas de Informação e de Conhecimento (GSIC/UEPA) e ao Laboratório de Computação Bioinspirada (LCBIO) da UFPA. Ao longo de sua carreira profissional, acumulou experiências sólidas na área de Tecnologia da Informação, com enfoque em tecnologias web, engenharia de software, redes de computadores e Inteligência Computacional.