@MASTERSTHESIS{ 2026:684263447,
 	title = {UM FRAMEWORK BASEADO EM DATA LAKEHOUSE PARA ARMAZENAMENTO, ANÁLISE E INTEGRAÇÃO DE DADOS EM SISTEMAS ENERGÉTICOS RENOVÁVEIS},
 	year = {2026},
 	url = "https://tedebc.ufma.br/jspui/handle/tede/6850",
 	abstract = "Esta dissertação propõe o FIDLER, um framework baseado em Data Lakehouse para
 armazenamento, integração e análise de dados de energias renováveis, com foco em
 recursos eólicos e maremotrizes no estado do Maranhão. A pesquisa é motivada pela
 necessidade de soluções eficientes para lidar com a heterogeneidade, o volume e a variedade
 dos dados provenientes de equipamentos de medição como LIDAR, SODAR, ADCP e
 torres micrometeorológicas. A arquitetura é estruturada em camadas Bronze, Prata e
 Ouro, preservando a semântica temporal dos dados energéticos e promovendo governança,
 escalabilidade e integração com ferramentas analíticas modernas. O estudo incorpora
 extensões como TimescaleDB e PostGIS para otimização de consultas e georreferenciamento,
 além de definir estratégias específicas para ingestão, padronização e enriquecimento dos
 dados. A proposta é validada com base em campanhas reais conduzidas no Maranhão,
 evidenciando seu potencial para subsidiar análises de séries temporais, previsões de geração
 e apoio à tomada de decisão na transição energética regional.",
 	publisher = {Universidade Federal do Maranhão},
 	scholl = {PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCET},
 	note = {COORDENAÇÃO DO CURSO DE ENGENHARIA ELÉTRICA/CCET}
}