Redução das emissões de CO2 em redes ópticas

Num mundo em que as redes de telecomunicações estão em constante evolução e crescimento, o consumo energético destas também aumenta. Com a evolução tanto por parte das redes como dos seus equipamentos, o custo de implementação de uma rede tem-se reduzido até ao ponto em que o maior obstáculo para o crescimento das redes é já o seu custo de manutenção e funcionamento. Nas últimas décadas têm sido criados esforços para tornar as redes cada fez mais eficientes ao nível energético, reduzindo-se assim os seus custos operacionais, como também a redução dos problemas relacionados com as fontes de energia que alimentam estas redes. Neste sentido, este trabalho tem como objectivo principal o estudo do consumo energético de redes IP sobre WDM, designadamente o estudo de métodos de encaminhamento que sejam eficientes do ponto de vista energético. Neste trabalho formalizámos um modelo de optimização que foi avaliado usando diferentes topologias de rede. O resultado da análise mostrou que na maioria dos casos é possível obter uma redução do consumo na ordem dos 25%.

An artificial neural network approach for short-term wind power forecasting in Portugal

This paper presents an artificial neural network approach for short-term wind power forecasting in Portugal. The increased integration of wind power into the electric grid, as nowadays occurs in Portugal, poses new challenges due to its intermittency and volatility. Hence, good forecasting tools play a key role in tackling these challenges. The accuracy of the wind power forecasting attained with the proposed approach is evaluated against persistence and ARIMA approaches, reporting the numerical results from a real-world case study.