Uso Sustentável de Vapor

Em 2006, a IEA (Agência Internacional de Energia), publicou alguns estudos de consumos mundiais de energia. Naquela altura, apontava na fabricação de produtos, um consumo mundial de energia elétrica, de origem fóssil de cerca 86,16 EJ/ano (86,16×018 J) e um consumo de energia nos sistemas de vapor de 32,75 EJ/ano. Evidenciou também nesses estudos que o potencial de poupança de energia nos sistemas de vapor era de 3,27 EJ/ano. Ou seja, quase tanto como a energia consumida nos sistemas de vapor da U.E. Não se encontraram números relativamente a Portugal, mas comparativamente com outros Países publicitados com alguma similaridade, o consumo de energia em vapor rondará 0,2 EJ/ano e por conseguinte um potencial de poupança de cerca 0,02 EJ/ano, ou 5,6 × 106 MWh/ano ou uma potência de 646 MW, mais do que a potência de cinco barragens Crestuma/Lever! Trata-se efetivamente de muita energia; interessa por isso perceber o onde e o porquê deste desperdício. De um modo muito modesto, pretende-se com este trabalho dar algum contributo neste sentido. Procurou-se evidenciar as possibilidades reais de os utilizadores de vapor de água na indústria reduzirem os consumos de energia associados à sua produção. Não estão em causa as diferentes formas de energia para a geração de vapor, sejam de origem fóssil ou renovável; interessou neste trabalho estudar o modo de como é manuseado o vapor na sua função de transporte de energia térmica, e de como este poderá ser melhorado na sua eficiência de cedência de calor, idealmente com menor consumo de energia. Com efeito, de que servirá se se optou por substituir o tipo de queima para uma mais sustentável se a jusante se continuarem a verificarem desperdícios, descarga exagerada nas purgas das caldeiras com perda de calor associada, emissões permanentes de vapor para a atmosfera em tanques de condensado, perdas por válvulas nos vedantes, purgadores avariados abertos, pressão de vapor exageradamente alta atendendo às temperaturas necessárias, “layouts” do sistema de distribuição mal desenhados, inexistência de registos de produção e consumos de vapor, etc. A base de organização deste estudo foi o ciclo de vapor: produção, distribuição, consumo e recuperação de condensado. Pareceu importante incluir também o tratamento de água, atendendo às implicações na transferência de calor das superfícies com incrustações. Na produção de vapor, verifica-se que os maiores problemas de perda de energia têm a ver com a falta de controlo, no excesso de ar e purgas das caldeiras em exagero. Na distribuição de vapor aborda-se o dimensionamento das tubagens, necessidade de purgas a v montante das válvulas de controlo, a redução de pressão com válvulas redutoras tradicionais; será de destacar a experiência americana no uso de micro turbinas para a redução de pressão com produção simultânea de eletricidade. Em Portugal não se conhecem instalações com esta opção. Fabricantes da República Checa e Áustria, têm tido sucesso em algumas dezenas de instalações de redução de pressão em diversos países europeus (UK, Alemanha, R. Checa, França, etc.). Para determinação de consumos de vapor, para projeto ou mesmo para estimativa em máquinas existentes, disponibiliza-se uma série de equações para os casos mais comuns. Dá-se especial relevo ao problema que se verifica numa grande percentagem de permutadores de calor, que é a estagnação de condensado - “stalled conditions”. Tenta-se também evidenciar as vantagens da recuperação de vapor de flash (infelizmente de pouca tradição em Portugal), e a aplicação de termocompressores. Finalmente aborda-se o benchmarking e monitorização, quer dos custos de vapor quer dos consumos específicos dos produtos. Esta abordagem é algo ligeira, por manifesta falta de estudos publicados. Como trabalhos práticos, foram efetuados levantamentos a instalações de vapor em diversos sectores de atividades; 1. ISEP - Laboratório de Química. Porto, 2. Prio Energy - Fábrica de Biocombustíveis. Porto de Aveiro. 3. Inapal Plásticos. Componentes de Automóvel. Leça do Balio, 4. Malhas Sonix. Tinturaria Têxtil. Barcelos, 5. Uma instalação de cartão canelado e uma instalação de alimentos derivados de soja. Também se inclui um estudo comparativo de custos de vapor usado nos hospitais: quando produzido por geradores de vapor com queima de combustível e quando é produzido por pequenos geradores elétricos. Os resultados estão resumidos em tabelas e conclui-se que se o potencial de poupança se aproxima do referido no início deste trabalho.

Previsão e definição de perfis na gestão dos recursos de energia no âmbito de edifícios auto-sustentáveis

Nos últimos anos o consumo de energia elétrica produzida a partir de fontes renováveis tem aumentado significativamente. Este aumento deve-se ao impacto ambiental que recursos como o petróleo, gás, urânio, carvão, entre outros, têm no meio ambiente e que são notáveis no diaa- dia com as alterações climáticas e o aquecimento global. Por sua vez, estes recursos têm um ciclo de vida limitado e a dada altura tornar-se-ão escassos. A preocupação de uma melhoria contínua na redução dos impactos ambientais levou à criação de Normas para uma gestão mais eficiente e sustentável do consumo de energia nos edifícios. Parte da eletricidade vendida pelas empresas de comercialização é produzida através de fontes renováveis, e com a recente publicação do Decreto de Lei nº 153/2014 de 20 outubro de 2014 que regulamenta o autoconsumo, permitindo que também os consumidores possam produzir a sua própria energia nas suas residências para reduzir os custos com a compra de eletricidade. Neste contexto surgiram os edifícios inteligentes. Por edifícios inteligentes entende-se que são edifícios construídos com materiais que os tornam mais eficientes, possuem iluminação e equipamentos elétricos mais eficientes, e têm sistemas de produção de energia que permitem alimentar o próprio edifício, para um consumo mais sustentado. Os sistemas implementados nos edifícios inteligentes visam a monitorização e gestão da energia consumida e produzida para evitar desperdícios de consumo. O trabalho desenvolvido visa o estudo e a implementação de Redes Neuronais Artificiais (RNA) para prever os consumos de energia elétrica dos edifícios N e I do ISEP/GECAD, bem como a previsão da produção dos seus painéis fotovoltáicos. O estudo feito aos dados de consumo permitiu identificar perfis típicos de consumo ao longo de uma semana e de que forma são influenciados pelo contexto, nomeadamente, com os dias da semana versus fim-de-semana, e com as estações do ano, sendo analisados perfis de consumo de inverno e verão. A produção de energia através de painéis fotovoltaicos foi também analisada para perceber se a produção atual é suficiente para satisfazer as necessidades de consumo dos edifícios. Também foi analisada a possibilidade da produção satisfazer parcialmente as necessidades de consumos específicos, por exemplo, da iluminação dos edifícios, dos seus sistemas de ar condicionado ou dos equipamentos usados.

Desenvolvimento de ferramenta de apoio ao dimensionamento de sistemas de autoconsumo fotovoltaico em ambiente doméstico

Nos últimos anos, tem-se assistido a uma maior preocupação com o meio ambiente, a atual conjuntura mundial está cada vez mais direcionada para a eficiência energética e para a utilização de fontes de energias renováveis. Os principais governos mundiais, incluindo o português, já perceberam a necessidade de enveredar por esse caminho e nesse sentido aplicam medidas que direcionam e consciencializam a população para a eficiência energética e para as energias renováveis. Em Portugal, o setor das energias renováveis assume atualmente uma posição de extrema importância, resultante da expressão que governo português tem vindo a implementar no panorama energético nacional, da qual resulta uma importante contribuição para o desenvolvimento económico, na criação de riqueza e geração de emprego. Neste contexto, e no caso particular da energia fotovoltaica têm sido implementadas medidas que incentivam a aposta nesta tecnologia, prova disso é o Decreto-Lei n.º 153/2014 aprovado em conselho de ministros em Setembro de 2014, que promove essencialmente o autoconsumo. O autoconsumo consiste na utilização de painéis fotovoltaicos para produção de energia elétrica para consumo próprio com ou sem recurso a equipamentos de acumulação. Em termos práticos, este sistema permite que os consumidores produzam a sua própria energia através de uma fonte renovável ao invés de adquirir essa energia na rede elétrica de serviço público. As políticas de incentivo ao autoconsumo proporcionam uma oportunidade para os consumidores interessados em investir na produção da própria energia elétrica, neste sentido e de forma a ajudar no dimensionamento de unidades de produção de autoconsumo foi desenvolvida, no âmbito desta tese, uma ferramenta de apoio ao dimensionamento de sistemas de autoconsumo fotovoltaico sem acumulação em ambiente doméstico, com o objetivo de estimar as necessidades de potência fotovoltaica a instalar em habitações de baixa tensão normal. Na base da construção desta ferramenta estiveram essencialmente os perfis de consumo, aprovados pela Entidade Reguladora dos Serviços Energéticos, de todos os clientes finais que não dispõem de equipamento de medição com registo de consumos e também a estimativa de produção fotovoltaica desenvolvida pelo Centro Comum de Investigação da Comissão Europeia. A aplicação desenvolvida tem como principal funcionalidade proporcionar ao utilizador o dimensionamento de unidades de produção de autoconsumo fotovoltaico, mediante a introdução de alguns dados tais como o distrito, a potência contratada, a tarifa e o consumo energético anual. Esta aplicação apresenta resultados relativos ao dimensionamento do sistema, como é o caso da potência a instalar e da estimativa de produção fotovoltaica anual, e resultados relativos à análise económica do sistema como é o caso do valor atual líquido, da taxa interna de rentabilidade e do payback do investimento.

VPPs information needs for effective operation in competitive electricity markets

The large increase of renewable energy sources and Distributed Generation (DG) of electricity gives place to the Virtual Power Producer (VPP) concept. VPPs may turn electricity generation by renewable sources valuable in electricity markets. Information availability and adequate decision-support tools are crucial for achieving VPPs’ goals. This involves information concerning associated producers and market operation. This paper presents ViProd, a simulation tool that allows simulating VPPs operation, focusing mainly in the information requirements for adequate decision making.

Intelligent decision making in electricity markets: simulated annealing Q-Learning

Electricity markets are complex environments, involving a large number of different entities, playing in a dynamic scene to obtain the best advantages and profits. MASCEM is a multi-agent electricity market simulator to model market players and simulate their operation in the market. Market players are entities with specific characteristics and objectives, making their decisions and interacting with other players. MASCEM is integrated with ALBidS, a system that provides several dynamic strategies for agents’ behavior. This paper presents a method that aims at enhancing ALBidS competence in endowing market players with adequate strategic bidding capabilities, allowing them to obtain the higher possible gains out of the market. This method uses a reinforcement learning algorithm to learn from experience how to choose the best from a set of possible actions. These actions are defined accordingly to the most probable points of bidding success. With the purpose of accelerating the convergence process, a simulated annealing based algorithm is included.

Balancing market integration in MASCEM electricity market simulator

With the restructuring of the energy sector in industrialized countries there is an increased complexity in market players’ interactions along with emerging problems and new issues to be addressed. Decision support tools that facilitate the study and understanding of these markets are extremely useful to provide players with competitive advantage. In this context arises MASCEM, a multi-agent simulator for competitive electricity markets. It is essential to reinforce MASCEM with the ability to recreate electricity markets reality in the fullest possible extent, making it able to simulate as many types of markets models and players as possible. This paper presents the development of the Balancing Market in MASCEM. A key module to the study of competitive electricity markets, as it has well defined and distinct characteristics previously implemented.

A decision-support system based on particle swarm optimization for multiperiod hedging in electricity markets

This paper proposes a particle swarm optimization (PSO) approach to support electricity producers for multiperiod optimal contract allocation. The producer risk preference is stated by a utility function (U) expressing the tradeoff between the expectation and variance of the return. Variance estimation and expected return are based on a forecasted scenario interval determined by a price range forecasting model developed by the authors. A certain confidence level is associated to each forecasted scenario interval. The proposed model makes use of contracts with physical (spot and forward) and financial (options) settlement. PSO performance was evaluated by comparing it with a genetic algorithm-based approach. This model can be used by producers in deregulated electricity markets but can easily be adapted to load serving entities and retailers. Moreover, it can easily be adapted to the use of other type of contracts.

Transmission price simulator in a liberalized electricity market

This paper presents a software tool (SIM_CMTP) that solves congestion situations and evaluates the taxes to be paid to the transmission system by market agents. SIM_CMTP provides users with a set of alternative methods for cost allocation and enables the definition of specific rules, according to each market and/or situation needs. With these characteristics, SIM_CMTP can be used as an operation aid for Transmission System Operator (TSO) or Independent System Operator (ISO). Due to its openness, it can also be used as a decision-making support tool for evaluating different options of market rules in competitive market environment, guarantying the economic sustainability of the transmission system.

Multiagent system for adaptive strategy formulation in electricity markets

Electricity markets are complex environments with very particular characteristics. MASCEM is a market simulator developed to allow deep studies of the interactions between the players that take part in the electricity market negotiations. This paper presents a new proposal for the definition of MASCEM players’ strategies to negotiate in the market. The proposed methodology is multiagent based, using reinforcement learning algorithms to provide players with the capabilities to perceive the changes in the environment, while adapting their bids formulation according to their needs, using a set of different techniques that are at their disposal.

Complex market integration in MASCEM electricity market simulator

The restructuring that the energy sector has suffered in industrialized countries originated a greater complexity in market players’ interactions, and thus new problems and issues to be addressed. Decision support tools that facilitate the study and understanding of these markets become extremely useful to provide players with competitive advantage. In this context arises MASCEM, a multi-agent system for simulating competitive electricity markets. To provide MASCEM with the capacity to recreate the electricity markets reality in the fullest possible extent, it is essential to make it able to simulate as many market models and player types as possible. This paper presents the development of the Complex Market in MASCEM. This module is fundamental to study competitive electricity markets, as it exhibits different characteristics from the already implemented market types.

VPP´s multi-level negotiation in smart grids and competitive electricity markets

The increase of distributed generation (DG) has brought about new challenges in electrical networks electricity markets and in DG units operation and management. Several approaches are being developed to manage the emerging potential of DG, such as Virtual Power Players (VPPs), which aggregate DG plants; and Smart Grids, an approach that views generation and associated loads as a subsystem. This paper presents a multi-level negotiation mechanism for Smart Grids optimal operation and negotiation in the electricity markets, considering the advantages of VPPs’ management. The proposed methodology is implemented and tested in MASCEM – a multiagent electricity market simulator, developed to allow deep studies of the interactions between the players that take part in the electricity market negotiations.

A new approach for multi-agent coalition formation and management in the scope of electricity markets

This paper presents a new methodology for the creation and management of coalitions in Electricity Markets. This approach is tested using the multi-agent market simulator MASCEM, taking advantage of its ability to provide the means to model and simulate VPP (Virtual Power Producers). VPPs are represented as coalitions of agents, with the capability of negotiating both in the market, and internally, with their members, in order to combine and manage their individual specific characteristics and goals, with the strategy and objectives of the VPP itself. The new features include the development of particular individual facilitators to manage the communications amongst the members of each coalition independently from the rest of the simulation, and also the mechanisms for the classification of the agents that are candidates to join the coalition. In addition, a global study on the results of the Iberian Electricity Market is performed, to compare and analyze different approaches for defining consistent and adequate strategies to integrate into the agents of MASCEM. This, combined with the application of learning and prediction techniques provide the agents with the ability to learn and adapt themselves, by adjusting their actions to the continued evolving states of the world they are playing in.

Virtual power producers simulation - negotiating renewable distributed generation in competitive electricity markets

Sustainable development concerns made renewable energy sources to be increasingly used for electricity distributed generation. However, this is mainly due to incentives or mandatory targets determined by energy policies as in European Union. Assuring a sustainable future requires distributed generation to be able to participate in competitive electricity markets. To get more negotiation power in the market and to get advantages of scale economy, distributed generators can be aggregated giving place to a new concept: the Virtual Power Producer (VPP). VPPs are multi-technology and multisite heterogeneous entities that should adopt organization and management methodologies so that they can make distributed generation a really profitable activity, able to participate in the market. This paper presents ViProd, a simulation tool that allows simulating VPPs operation, in the context of MASCEM, a multi-agent based eletricity market simulator.

Auction of financial transmission rights in electricity market environment

An auction model is used to increase the individual profits for market players with products they do not use. A Financial Transmission Rights Auction has the goal of trade transmission rights between Bidders and helps them raise their own profits. The ISO plays a major rule on keep the system in technical limits without interfere on the auctions offers. In some auction models the ISO decide want bids are implemented on the network, always with the objective maximize the individual profits for all bidders in the auction. This paper proposes a methodology for a Financial Transmission Rights Auction and an informatics application. The application receives offers from the purchase and sale side and considers bilateral contracts as Base Case. This goal is maximize the individual profits within the system in their technical limits. The paper includes a case study for the 30 bus IEEE test case.

Adaptive learning in agents behaviour: a framework for electricity markets simulation

Electricity markets are complex environments with very particular characteristics. A critical issue regarding these specific characteristics concerns the constant changes they are subject to. This is a result of the electricity markets’ restructuring, which was performed so that the competitiveness could be increased, but it also had exponential implications in the increase of the complexity and unpredictability in those markets scope. The constant growth in markets unpredictability resulted in an amplified need for market intervenient entities in foreseeing market behaviour. The need for understanding the market mechanisms and how the involved players’ interaction affects the outcomes of the markets, contributed to the growth of usage of simulation tools. Multi-agent based software is particularly well fitted to analyze dynamic and adaptive systems with complex interactions among its constituents, such as electricity markets. This dissertation presents ALBidS – Adaptive Learning strategic Bidding System, a multiagent system created to provide decision support to market negotiating players. This system is integrated with the MASCEM electricity market simulator, so that its advantage in supporting a market player can be tested using cases based on real markets’ data. ALBidS considers several different methodologies based on very distinct approaches, to provide alternative suggestions of which are the best actions for the supported player to perform. The approach chosen as the players’ actual action is selected by the employment of reinforcement learning algorithms, which for each different situation, simulation circumstances and context, decides which proposed action is the one with higher possibility of achieving the most success. Some of the considered approaches are supported by a mechanism that creates profiles of competitor players. These profiles are built accordingly to their observed past actions and reactions when faced with specific situations, such as success and failure. The system’s context awareness and simulation circumstances analysis, both in terms of results performance and execution time adaptation, are complementary mechanisms, which endow ALBidS with further adaptation and learning capabilities.