Quick time planning using "s" curves and cost based durations.

ABSTRACT: The comparison of the different bids in the tender for a project, with the traditional contract system based on unit rates open to and re-measurement, requires analysis tools that are able to discriminate proposals having a similar overall economic impact, but that might show a very different behaviour during the execution of the works. RESUMEN: La estimación rápida de costes en fases iniciales del proyecto por métodos paramétricos y referencias estadísticas es un tema bien estudiado, divulgado y aplicado en el sector de la construcción. Sin embargo, existe poca literatura técnica sobre sistemas de predimensionado de tiempos, que permitan realizar rápidamente una planificación con un grado de aproximación razonable. Este texto reúne dos aspectos ya conocidos, pero hasta ahora independientes, y una aportación propia:  -La estimación del plazo final por referencias estadísticas (BCIS, 2000)  - La estimación del reparto del coste total a lo largo de la ejecución mediante curvas "S" (diversos autores)  La estimación de la duración de la ejecución de las actividades en función de su coste. El conjunto de estas tres técnicas, aplicadas a un proyecto, permite obtener una planificación con el suficiente grado de detalle y fiabilidad para tomar decisiones en fases iniciales del proyecto.

Montecarlo method applied to comparison of tenders in construction projects.

La comparación de las diferentes ofertas presentadas en la licitación de un proyecto,con el sistema de contratación tradicional de medición abierta y precio unitario cerrado, requiere herramientas de análisis que sean capaces de discriminar propuestas que teniendo un importe global parecido pueden presentar un impacto económico muy diferente durante la ejecución. Una de las situaciones que no se detecta fácilmente con los métodos tradicionales es el comportamiento del coste real frente a las variaciones de las cantidades realmente ejecutadas en obra respecto de las estimadas en el proyecto. Este texto propone abordar esta situación mediante un sistema de análisis cuantitativo del riesgo como el método de Montecarlo. Este procedimiento, como es sabido, consiste en permitir que los datos de entrada que definen el problema varíen unas funciones de probabilidad definidas, generar un gran número de casos de prueba y tratar los resultados estadísticamente para obtener los valores finales más probables,con los parámetros necesarios para medir la fiabilidad de la estimación. Se presenta un modelo para la comparación de ofertas, desarrollado de manera que puede aplicarse en casos reales aplicando a los datos conocidos unas condiciones de variación que sean fáciles de establecer por los profesionales que realizan estas tareas. ABSTRACT: The comparison of the different bids in the tender for a project, with the traditional contract system based on unit rates open to and re-measurement, requires analysis tools that are able to discriminate proposals having a similar overall economic impact, but that might show a very different behaviour during the execution of the works. One situation not easily detected by traditional methods is the reaction of the actual cost to the changes in the exact quantity of works finally executed respect of the work estimated in the project. This paper intends to address this situation through the Monte Carlo method, a system of quantitative risk analysis. This procedure, as is known, is allows the input data defining the problem to vary some within well defined probability functions, generating a large number of test cases, the results being statistically treated to obtain the most probable final values, with the rest of the parameters needed to measure the reliability of the estimate. We present a model for the comparison of bids, designed in a way that it can be applied in real cases, based on data and assumptions that are easy to understand and set up by professionals who wish to perform these tasks.

Nationwide impact and vehicle to grid application of electric vehicles mobility using an activity based model

This paper describes the impact of electric mobility on the transmission grid in Flanders region (Belgium), using a micro-simulation activity based models. These models are used to provide temporal and spatial estimation of energy and power demanded by electric vehicles (EVs) in different mobility zones. The increment in the load demand due to electric mobility is added to the background load demand in these mobility areas and the effects over the transmission substations are analyzed. From this information, the total storage capacity per zone is evaluated and some strategies for EV aggregator are proposed, allowing the aggregator to fulfill bids on the electricity markets.

Simulación de mercado diario y previsión a 20 años del sector eléctrico peninsular

En este proyecto se crea un modelo de casación de ofertas de venta y de adquisición de energía eléctrica. Este modelo sirve para simular, de manera simplificada, el proceso de casación que tiene lugar en el mercado Diario peninsular (España y Portugal). Con el fin de averiguar el comportamiento del sector eléctrico, en este aspecto, en el futuro, se extrapolan las ofertas de adquisición según una evolución prevista de demanda y se utiliza el modelo creado para prever el mix energético y los precios de la electricidad. Esta previsión se hace en base a tres escenarios. Uno en el que hay un importante autoabastecimiento de energía eléctrica en los puntos de consumo residenciales; otro en el que el vehículo eléctrico entra de manera significativa en el parque automovilístico peninsular; y el tercero en el que las energías renovables asumen el principal peso de la cobertura de energía eléctrica. Abstract In this project a model for matching sale and purchase bids of electricity power is created. The model simulates, simplified, the process of setting energy and prices in the Daily Market of the Iberian Peninsula (Spain and Portugal). In order to determine the electricity sector behavior in the future, purchase bids are extrapolated following a prevision of demand and the model is used to predict the generation technologies mix and electricity prices. This forecast is based on three possible scenarios. The first one assumes significant self-supply of electricity in residential areas; the second one considers that the electric vehicle relevantly enters the peninsular fleet; the third one supposes that renewable energies cover the majority of electric energy.

Unit Commitment and Electricity Prices Forecasting for Market Strategy Preparation in Interconnected Systems

In this paper we present a solution for building a better strategy to take part in external electricity markets. For an optimal strategy development, both the internal system costs as well as the future values of the series of electricity prices in external markets need to be known. But in practice, the real problems that must be faced are that both future electricity prices and costs are unknown. Thus, the first ones must be modeled and forecasted and the costs must be calculated. Our methodology for building an optimal strategy consists of three steps: The first step is modeling and forecasting market prices in external systems. The second step is the cost calculation on internal system taking into account the expected prices in the first step. The third step is based on the results of the previous steps, and consists of preparing the bids for external markets. The main goal is to reduce consumers' costs unlike many others that are oriented to increase GenCo's profits.