Evaluation of the Electric Vehicle Impact in the Power Demand Curve in a Smart Grid Environment

Smart grids with an intensive penetration of distributed energy resources will play an important role in future power system scenarios. The intermittent nature of renewable energy sources brings new challenges, requiring an efficient management of those sources. Additional storage resources can be beneficially used to address this problem; the massive use of electric vehicles, particularly of vehicle-to-grid (usually referred as gridable vehicles or V2G), becomes a very relevant issue. This paper addresses the impact of Electric Vehicles (EVs) in system operation costs and in power demand curve for a distribution network with large penetration of Distributed Generation (DG) units. An efficient management methodology for EVs charging and discharging is proposed, considering a multi-objective optimization problem. The main goals of the proposed methodology are: to minimize the system operation costs and to minimize the difference between the minimum and maximum system demand (leveling the power demand curve). The proposed methodology perform the day-ahead scheduling of distributed energy resources in a distribution network with high penetration of DG and a large number of electric vehicles. It is used a 32-bus distribution network in the case study section considering different scenarios of EVs penetration to analyze their impact in the network and in the other energy resources management.

GAIC: Um sistema inteligente e flexível para simulação e apoio à participação de pequenos e médios consumidores na gestão ativa de cargas no âmbito de smart grids

A liberalização dos mercados de energia e a utilização intensiva de produção distribuída tem vindo a provocar uma alteração no paradigma de operação das redes de distribuição de energia elétrica. A continuidade da fiabilidade das redes de distribuição no contexto destes novos paradigmas requer alterações estruturais e funcionais. O conceito de Smart Grid vem permitir a adaptação das redes de distribuição ao novo contexto. Numa Smart Grid os pequenos e médios consumidores são chamados ao plano ativo das participações. Este processo é conseguido através da aplicação de programas de demand response e da existência de players agregadores. O uso de programas de demand response para alcançar benefícios para a rede encontra-se atualmente a ser estudado no meio científico. Porém, existe a necessidade de estudos que procurem benefícios para os pequenos e médios consumidores. O alcance dos benefícios para os pequenos e médios consumidores não é apenas vantajoso para o consumidor, como também o é para a rede elétrica de distribuição. A participação, dos pequenos e médios consumidores, em programas de demand response acontece significativamente através da redução de consumos energéticos. De modo a evitar os impactos negativos que podem provir dessas reduções, o trabalho aqui proposto faz uso de otimizações que recorrem a técnicas de aprendizagem através da utilização redes neuronais artificiais. Para poder efetuar um melhor enquadramento do trabalho com as Smart Grids, será desenvolvido um sistema multiagente capaz de simular os principais players de uma Smart Grid. O foco deste sistema multiagente será o agente responsável pela simulação do pequeno e médio consumidor. Este agente terá não só que replicar um pequeno e médio consumidor, como terá ainda que possibilitar a integração de cargas reais e virtuais. Como meio de interação com o pequeno e médio consumidor, foi desenvolvida no âmbito desta dissertação um sistema móvel. No final do trabalho obteve-se um sistema multiagente capaz de simular uma Smart Grid e a execução de programas de demand response, sSendo o agente representante do pequeno e médio consumidor capaz de tomar ações e reações de modo a poder responder autonomamente aos programas de demand response lançados na rede. O desenvolvimento do sistema permite: o estudo e análise da integração dos pequenos e médios consumidores nas Smart Grids por meio de programas de demand response; a comparação entre múltiplos algoritmos de otimização; e a integração de métodos de aprendizagem. De modo a demonstrar e viabilizar as capacidades de todo o sistema, a dissertação inclui casos de estudo para as várias vertentes que podem ser exploradas com o sistema desenvolvido.

Modified Discrete PSO to Increase the Delivered Energy Probability in Distribution energy Systems

This paper proposes a PSO based approach to increase the probability of delivering power to any load point by identifying new investments in distribution energy systems. The statistical failure and repair data of distribution components is the main basis of the proposed methodology that uses a fuzzyprobabilistic modeling for the components outage parameters. The fuzzy membership functions of the outage parameters of each component are based on statistical records. A Modified Discrete PSO optimization model is developed in order to identify the adequate investments in distribution energy system components which allow increasing the probability of delivering power to any customer in the distribution system at the minimum possible cost for the system operator. To illustrate the application of the proposed methodology, the paper includes a case study that considers a 180 bus distribution network.

Increase of the Delivered Power Probability in Distribution Networks using Pareto DC Programming

A methodology to increase the probability of delivering power to any load point through the identification of new investments in distribution network components is proposed in this paper. The method minimizes the investment cost as well as the cost of energy not supplied in the network. A DC optimization model based on mixed integer non-linear programming is developed considering the Pareto front technique in order to identify the adequate investments in distribution networks components which allow increasing the probability of delivering power for any customer in the distribution system at the minimum possible cost for the system operator, while minimizing the energy not supplied cost. Thus, a multi-objective problem is formulated. To illustrate the application of the proposed methodology, the paper includes a case study which considers a 180 bus distribution network

A New Heuristic Providing an Effective Initial Solution for a Simulated Annealing approach to Energy Resource Scheduling in Smart Grids

An intensive use of dispersed energy resources is expected for future power systems, including distributed generation, especially based on renewable sources, and electric vehicles. The system operation methods and tool must be adapted to the increased complexity, especially the optimal resource scheduling problem. Therefore, the use of metaheuristics is required to obtain good solutions in a reasonable amount of time. This paper proposes two new heuristics, called naive electric vehicles charge and discharge allocation and generation tournament based on cost, developed to obtain an initial solution to be used in the energy resource scheduling methodology based on simulated annealing previously developed by the authors. The case study considers two scenarios with 1000 and 2000 electric vehicles connected in a distribution network. The proposed heuristics are compared with a deterministic approach and presenting a very small error concerning the objective function with a low execution time for the scenario with 2000 vehicles.

Electricity markets modeling considering complex contracts and aggregators

All over the world, the liberalization of electricity markets, which follows different paradigms, has created new challenges for those involved in this sector. In order to respond to these challenges, electric power systems suffered a significant restructuring in its mode of operation and planning. This restructuring resulted in a considerable increase of the electric sector competitiveness. Particularly, the Ancillary Services (AS) market has been target of constant renovations in its operation mode as it is a targeted market for the trading of services, which have as main objective to ensure the operation of electric power systems with appropriate levels of stability, safety, quality, equity and competitiveness. In this way, with the increasing penetration of distributed energy resources including distributed generation, demand response, storage units and electric vehicles, it is essential to develop new smarter and hierarchical methods of operation of electric power systems. As these resources are mostly connected to the distribution network, it is important to consider the introduction of this kind of resources in AS delivery in order to achieve greater reliability and cost efficiency of electrical power systems operation. The main contribution of this work is the design and development of mechanisms and methodologies of AS market and for energy and AS joint market, considering different management entities of transmission and distribution networks. Several models developed in this work consider the most common AS in the liberalized market environment: Regulation Down; Regulation Up; Spinning Reserve and Non-Spinning Reserve. The presented models consider different rules and ways of operation, such as the division of market by network areas, which allows the congestion management of interconnections between areas; or the ancillary service cascading process, which allows the replacement of AS of superior quality by lower quality of AS, ensuring a better economic performance of the market. A major contribution of this work is the development an innovative methodology of market clearing process to be used in the energy and AS joint market, able to ensure viable and feasible solutions in markets, where there are technical constraints in the transmission network involving its division into areas or regions. The proposed method is based on the determination of Bialek topological factors and considers the contribution of the dispatch for all services of increase of generation (energy, Regulation Up, Spinning and Non-Spinning reserves) in network congestion. The use of Bialek factors in each iteration of the proposed methodology allows limiting the bids in the market while ensuring that the solution is feasible in any context of system operation. Another important contribution of this work is the model of the contribution of distributed energy resources in the ancillary services. In this way, a Virtual Power Player (VPP) is considered in order to aggregate, manage and interact with distributed energy resources. The VPP manages all the agents aggregated, being able to supply AS to the system operator, with the main purpose of participation in electricity market. In order to ensure their participation in the AS, the VPP should have a set of contracts with the agents that include a set of diversified and adapted rules to each kind of distributed resource. All methodologies developed and implemented in this work have been integrated into the MASCEM simulator, which is a simulator based on a multi-agent system that allows to study complex operation of electricity markets. In this way, the developed methodologies allow the simulator to cover more operation contexts of the present and future of the electricity market. In this way, this dissertation offers a huge contribution to the AS market simulation, based on models and mechanisms currently used in several real markets, as well as the introduction of innovative methodologies of market clearing process on the energy and AS joint market. This dissertation presents five case studies; each one consists of multiple scenarios. The first case study illustrates the application of AS market simulation considering several bids of market players. The energy and ancillary services joint market simulation is exposed in the second case study. In the third case study it is developed a comparison between the simulation of the joint market methodology, in which the player bids to the ancillary services is considered by network areas and a reference methodology. The fourth case study presents the simulation of joint market methodology based on Bialek topological distribution factors applied to transmission network with 7 buses managed by a TSO. The last case study presents a joint market model simulation which considers the aggregation of small players to a VPP, as well as complex contracts related to these entities. The case study comprises a distribution network with 33 buses managed by VPP, which comprises several kinds of distributed resources, such as photovoltaic, CHP, fuel cells, wind turbines, biomass, small hydro, municipal solid waste, demand response, and storage units.

Coalition of distributed generation units to Virtual Power Players - a game theory approach

Smart Grids (SGs) have emerged as the new paradigm for power system operation and management, being designed to include large amounts of distributed energy resources. This new paradigm requires new Energy Resource Management (ERM) methodologies considering different operation strategies and the existence of new management players such as several types of aggregators. This paper proposes a methodology to facilitate the coalition between distributed generation units originating Virtual Power Players (VPP) considering a game theory approach. The proposed approach consists in the analysis of the classifications that were attributed by each VPP to the distributed generation units, as well as in the analysis of the previous established contracts by each player. The proposed classification model is based in fourteen parameters including technical, economical and behavioural ones. Depending of the VPP strategies, size and goals, each parameter has different importance. VPP can also manage other type of energy resources, like storage units, electric vehicles, demand response programs or even parts of the MV and LV distribution network. A case study with twelve VPPs with different characteristics and one hundred and fifty real distributed generation units is included in the paper.

Sistema de apoio à decisão na localização de peças

A globalização, nas suas diversas dimensões, está a tornar o mundo cada vez mais pequeno, alterando as nossas vidas e transformando a forma como as empresas fazem negócios. Estamos cada vez mais expostos aos traços e práticas das outras culturas à medida que a tecnologia diminui os custos da comunicação global e das viagens. A globalização está a obrigar as empresas a serem mais competitivas ao mesmo tempo que os países reduzem as barreiras ao comércio internacional e ao investimento estrangeiro. A competitividade das empresas obriga-as a serem mais eficientes e eficazes, logo a pensarem os seus processos internos de forma a procurarem a sua otimização e melhorarem a sua produtividade, com a notória consequência na satisfação do cliente. Para a satisfação do cliente é necessário que as operações dentro do sistema de distribuição, nomeadamente as realizadas no armazém, sejam otimizadas. Esta otimização é atingida quando as encomendas dos clientes estiverem completas e prontas a serem despachadas em tempo útil e todos os processos necessários para o efeito tenham ocorrido no menor espaço de tempo possível e com o mínimo de recursos. O planeamento das operações no armazém tem de determinar o tempo e a ordem das operações bem como os recursos necessários de forma a não acontecerem congestionamentos. A Caetano Parts, uma empresa de revenda de peças de substituição automóvel, identificou um congestionamento na localização de peças que chegavam pela primeira vez ao seu armazém, o que suscitou a necessidade do desenvolvimento de uma ferramenta que permitisse proceder à localização destas peças de uma forma mais expedita, permitindo ganhos significativos de tempo na arrumação das peças e consequentemente no tempo gasto na sua procura/separação e posterior envio para os clientes. A ferramenta desenvolvida consiste num programa em Visual Basic for Applications (VBA) cuja conceção, desenvolvimento e descrição das funcionalidades serão abordados ao longo do trabalho. Os testes realizados ao longo do desenvolvimento validaram o correto funcionamento da ferramenta.

A regulatory framework for short-term stochastic maintenance outage scheduling in smart grids

The current regulatory framework for maintenance outage scheduling in distribution systems needs revision to face the challenges of future smart grids. In the smart grid context, generation units and the system operator perform new roles with different objectives, and an efficient coordination between them becomes necessary. In this paper, the distribution system operator (DSO) of a microgrid receives the proposals for shortterm (ST) planned outages from the generation and transmission side, and has to decide the final outage plans, which is mandatory for the members to follow. The framework is based on a coordination procedure between the DSO and other market players. This paper undertakes the challenge of optimization problem in a smart grid where the operator faces with uncertainty. The results show the effectiveness and applicability of the proposed regulatory framework in the modified IEEE 34- bus test system.

Increase of the delivered energy probability in DES using a fuzzy probabilistic modeling

The paper proposes a methodology to increase the probability of delivering power to any load point by identifying new investments in distribution energy systems. The proposed methodology is based on statistical failure and repair data of distribution components and it uses a fuzzy-probabilistic modeling for the components outage parameters. The fuzzy membership functions of the outage parameters of each component are based on statistical records. A mixed integer nonlinear programming optimization model is developed in order to identify the adequate investments in distribution energy system components which allow increasing the probability of delivering power to any customer in the distribution system at the minimum possible cost for the system operator. To illustrate the application of the proposed methodology, the paper includes a case study that considers a 180 bus distribution network.

Data mining applications in power systems - case-studies and future trends

Presently power system operation produces huge volumes of data that is still treated in a very limited way. Knowledge discovery and machine learning can make use of these data resulting in relevant knowledge with very positive impact. In the context of competitive electricity markets these data is of even higher value making clear the trend to make data mining techniques application in power systems more relevant. This paper presents two cases based on real data, showing the importance of the use of data mining for supporting demand response and for supporting player strategic behavior.

Caracterização da matéria orgânica natural em águas para consumo humano

O tratamento de água para consumo humano tem por objectivos não só a sua qualidade em termos de parâmetros químicos e físicos, como também microbiológicos. Considerando que a MON pode afectar os sistemas de tratamento, a sua redução minimiza a formação de subprodutos de desinfecção, como por exemplo os trihalometanos e diminui o crescimento de microrganismos ao longo do sistema de distribuição. Nesse sentido tem havido recentemente uma grande evolução na investigação relativamente à remoção de matéria orgânica natural. O principal objectivo deste trabalho foi o de caracterizar a matéria orgânica presente na água bruta e ao longo do processo de tratamento, assim como a sua evolução sazonal. Os dados obtidos a partir desta caracterização poderão contribuir para uma futura optimização no processo de tratamento de águas de consumo. O processo utilizado baseou-se na sorção da matéria orgânica dissolvida em diferentes tipos de resinas de permuta iónica, DAX-8, DAX-4 e IRA-958, permitindo a sua separação em várias fracções: ácidos muito hidrofóbicos (VHA), ácidos ligeiramente hidrofóbicos (SHA), compostos hidrofílicos carregados (CHA) e hidrofílicos neutros (NEU). De acordo com os resultados obtidos apenas a fracção NEU demonstrou ter uma tendência sazonal, apresentando valores máximos no Verão, nos pontos de amostragem referentes à água bruta superficial (PA802) e água bruta superficial após pré-tratamento por filtração (PA800). Os valores de COD não mostraram uma variação sazonal para as amostras de água bruta superficial que rondaram os 2 mg C/L ao longo do período de amostragem (Julho a Outubro), durante o qual se verificou uma baixa pluviosidade e temperaturas médias muito semelhantes. Os compostos NEU predominam em todos os pontos de amostragem não apresentando uma tendência definida ao longo do tratamento. Observou-se uma diminuição das fracções SHA e CHA ao longo do tratamento. Não se pode indicar uma tendência definida relativamente à fracção VHA. Verifica-se globalmente uma diminuição do teor de MON ao longo do tratamento. Este trabalho demonstrou que na água bruta superficial existe uma predominância dos compostos NEU, seguidos dos SHA, dos VHA e finalmente dos compostos CHA. Na água bruta captada no sub-leito do rio, verifica-se apenas a existência dos compostos NEU, sendo as restantes fracções praticamente nulas. Os valores mais elevados de TSUVA254nm foram obtidos para as amostras que não sofreram qualquer tratamento, água bruta do sub-leito (PA903) e superficial (PA802), e água bruta após pré-filtração (PA800). Nos restantes pontos de amostragem, apesar de se verificarem valores inferiores, não se observa uma diminuição deste parâmetro ao longo do tratamento, nem uma variação sazonal. Os valores de TSUVA254nm obtidos são geralmente inferiores a 3 L.mgC-1.m-1, correspondendo a materiais não húmicos, que são considerados biodegradáveis. Para as amostras de água tratada os valores oscilam entre os 1,23 e 1,58 L.mgC-1.m-1, valores inferiores a 2 L.mgC-1.m-1, o que é considerado um valor de referência ao nível do tratamento, segundo a USEPA.

Implementação do TFM na Sakthi Portugal com recurso à metodologia Kaizen

No âmbito da unidade curricular Dissertação/Projeto/Estágio do 2ºano do Mestrado em Engenharia mecânica – Ramo Gestão Industrial do Instituto Superior de Engenharia do Porto, o presente trabalho de dissertação foi enquadrado num projeto industrial de melhoria com Instituto Kaizen, empresa de consultoria operacional. O projeto foi desenvolvido numa empresa de produção de componentes em ferro nodular destinados à indústria automóvel do mercado europeu, a Sakthi Portugal,SA. A realização deste projeto teve como objetivo a implementação do sistema de planeamento em Pull (produção puxada) na logística interna da Sakthi Portugal,SA recorrendo à metodologia Kaizen. Esta metodologia consiste na aplicação de ferramentas de TFM - Total Flow Management, integradas no Kaizen Management System. Neste projeto recorreu-se especialmente a um dos pilares que o constituem, o pilar do “Fluxo da Logística Interna”. Neste pilar encontram-se as várias metodologias utilizadas na otimização do fluxo de material e informação na logística interna. Estas metodologias foram aplicadas, com o objetivo do sistema produtivo operar de acordo com a necessidade do cliente, obtendo deste modo a minimização dos custo e o aumento da produtividade e qualidade. Em resultado da aplicação da metodologia seguida, foi possível atingir-se os objetivos definidos inicialmente e em alguns casos foi possível superar esses objetivos. Em função da abordagem integrada que foi seguida, conseguiu-se uma diminuição do “lead time” do processo de fabrico, redução dos produtos em curso de fabrico, libertação de espaço e redução de inventários. Estas melhorias resultaram numa movimentação interna na fábrica mais facilitada e num aumento global da produtividade. Como consequência positiva dos efeitos deste trabalho, pode-se apontar o facto de que a Sakthi Portugal SA aumentou a sua competitividade por tornar-se numa empresa mais dinâmica, mais adaptada ao mercado e com níveis de satisfação do cliente muito superiores.

Reliability and availability in reconfigurable computing: a basis for a common solution

Dynamically reconfigurable SRAM-based field-programmable gate arrays (FPGAs) enable the implementation of reconfigurable computing systems where several applications may be run simultaneously, sharing the available resources according to their own immediate functional requirements. To exclude malfunctioning due to faulty elements, the reliability of all FPGA resources must be guaranteed. Since resource allocation takes place asynchronously, an online structural test scheme is the only way of ensuring reliable system operation. On the other hand, this test scheme should not disturb the operation of the circuit, otherwise availability would be compromised. System performance is also influenced by the efficiency of the management strategies that must be able to dynamically allocate enough resources when requested by each application. As those resources are allocated and later released, many small free resource blocks are created, which are left unused due to performance and routing restrictions. To avoid wasting logic resources, the FPGA logic space must be defragmented regularly. This paper presents a non-intrusive active replication procedure that supports the proposed test methodology and the implementation of defragmentation strategies, assuring both the availability of resources and their perfect working condition, without disturbing system operation.

Simulação da qualidade da água em parte de ao Grande Porto

Este trabalho tem como objetivo a modelação hidráulica e de qualidade de água de parte de uma rede de distribuição a alta pressão do grande Porto. Após calibração de um modelo utilizado no software EPANet foi possível simular o decaimento do cloro livre num troço da rede de abastecimento. Foi ainda possível concluir que os valores dos parâmetros característicos do modelo de qualidade são uma constante de decaimento no seio do fluido de 1,78 dia-1 (0,001239 min-1) a cerca de 22 ºC e, no ramal 6244-6245 Ramalde – Cabanas – Pedrouços, uma constante de decaimento na parede da tubagem de forma generalizada de 0,28 m/dia. Não foi possível obter conclusões sobre a adutora 6261 Jovim-Nova Sintra 2, ficando explícita a necessidade de um maior controlo sobre a variável temperatura.