ANN based day-ahead ancillary services forecast for electricity market simulation

Adequate decision support tools are required by electricity market players operating in a liberalized environment, allowing them to consider all the business opportunities and take strategic decisions. Ancillary services (AS) represent a good negotiation opportunity that must be considered by market players. Based on the ancillary services forecasting, market participants can use strategic bidding for day-ahead ancillary services markets. For this reason, ancillary services market simulation is being included in MASCEM, a multi-agent based electricity market simulator that can be used by market players to test and enhance their bidding strategies. The paper presents the methodology used to undertake ancillary services forecasting, based on an Artificial Neural Network (ANN) approach. ANNs are used to day-ahead prediction of non-spinning reserve (NS), regulation-up (RU), and regulation down (RD). Spinning reserve (SR) is mentioned as past work for comparative analysis. A case study based on California ISO (CAISO) data is included; the forecasted results are presented and compared with CAISO published forecast.

Ancillary services market clearing simulation: a comparison between deterministic and heuristic methods

Electricity market players operating in a liberalized environment requires access to an adequate decision support tool, allowing them to consider all the business opportunities and take strategic decisions. Ancillary services represent a good negotiation opportunity that must be considered by market players. For this, decision support tool must include ancillary market simulation. This paper proposes two different methods (Linear Programming and Genetic Algorithm approaches) for ancillary services dispatch. The methodologies are implemented in MASCEM, a multi-agent based electricity market simulator. A test case based on California Independent System Operator (CAISO) data concerning the dispatch of Regulation Down, Regulation Up, Spinning Reserve and Non-Spinning Reserve services is included in this paper.

A long-term risk management tool for electricity markets using swarm intelligence

This paper addresses the optimal involvement in derivatives electricity markets of a power producer to hedge against the pool price volatility. To achieve this aim, a swarm intelligence meta-heuristic optimization technique for long-term risk management tool is proposed. This tool investigates the long-term opportunities for risk hedging available for electric power producers through the use of contracts with physical (spot and forward contracts) and financial (options contracts) settlement. The producer risk preference is formulated as a utility function (U) expressing the trade-off between the expectation and the variance of the return. Variance of return and the expectation are based on a forecasted scenario interval determined by a long-term price range forecasting model. This model also makes use of particle swarm optimization (PSO) to find the best parameters allow to achieve better forecasting results. On the other hand, the price estimation depends on load forecasting. This work also presents a regressive long-term load forecast model that make use of PSO to find the best parameters as well as in price estimation. The PSO technique performance has been evaluated by comparison with a Genetic Algorithm (GA) based approach. A case study is presented and the results are discussed taking into account the real price and load historical data from mainland Spanish electricity market demonstrating the effectiveness of the methodology handling this type of problems. Finally, conclusions are dully drawn.

Futuros financeiros: uma abordagem aos commodities de algodão

Dissertação de Mestrado Apresentado ao Instituto de Contabilidade e Administração do Porto para a obtenção do grau de Mestre em Contabilidade e Finanças, sob orientação de Mestre José Carlos Pedro

Dynamics of the Dow Jones and the NASDAQ stock indexes

The goal of this study is the analysis of the dynamical properties of financial data series from worldwide stock market indices. We analyze the Dow Jones Industrial Average ( ∧ DJI) and the NASDAQ Composite ( ∧ IXIC) indexes at a daily time horizon. The methods and algorithms that have been explored for description of physical phenomena become an effective background, and even inspiration, for very productive methods used in the analysis of economical data. We start by applying the classical concepts of signal analysis, Fourier transform, and methods of fractional calculus. In a second phase we adopt a pseudo phase plane approach.

O Plano geral de contabilidade angolano e o sistema de normalização contabilística de Portugal: uma análise comparada

Dissertação de Mestrado apresentada ao Instituto de Contabilidade e Administração do Porto para a obtenção do grau de Mestre em Contabilidade e Finanças, sob orientação da Professora Doutora Ana Maria Alves Bandeira

Motivations to participate in international trade fairs: the Portuguese experience

Motivations/barriers to participate in ITF

Enterprise Risk Management e o seu impacto no desempenho das empresas: Estudo de caso de seis instituições financeiras nacionais

Dissertação de Mestrado apresentado ao Instituto de Contabilidade e Administração do Porto para a obtenção do grau de Mestre em Auditoria, sob orientação do Mestre Fernando Teixeira Pinto

Scenarios Generation for Multi-Agent simulation of Electricity Markets based on Intelligent Data Analysis

This document presents a tool able to automatically gather data provided by real energy markets and to generate scenarios, capture and improve market players’ profiles and strategies by using knowledge discovery processes in databases supported by artificial intelligence techniques, data mining algorithms and machine learning methods. It provides the means for generating scenarios with different dimensions and characteristics, ensuring the representation of real and adapted markets, and their participating entities. The scenarios generator module enhances the MASCEM (Multi-Agent Simulator of Competitive Electricity Markets) simulator, endowing a more effective tool for decision support. The achievements from the implementation of the proposed module enables researchers and electricity markets’ participating entities to analyze data, create real scenarios and make experiments with them. On the other hand, applying knowledge discovery techniques to real data also allows the improvement of MASCEM agents’ profiles and strategies resulting in a better representation of real market players’ behavior. This work aims to improve the comprehension of electricity markets and the interactions among the involved entities through adequate multi-agent simulation.

Stochastic Framework for Strategic Decision-making of Load-serving Entities for Day-ahead Market

The deregulation of electricity markets has diversified the range of financial transaction modes between independent system operator (ISO), generation companies (GENCO) and load-serving entities (LSE) as the main interacting players of a day-ahead market (DAM). LSEs sell electricity to end-users and retail customers. The LSE that owns distributed generation (DG) or energy storage units can supply part of its serving loads when the nodal price of electricity rises. This opportunity stimulates them to have storage or generation facilities at the buses with higher locational marginal prices (LMP). The short-term advantage of this model is reducing the risk of financial losses for LSEs in DAMs and its long-term benefit for the LSEs and the whole system is market power mitigation by virtually increasing the price elasticity of demand. This model also enables the LSEs to manage the financial risks with a stochastic programming framework.

Data Mining Approach to support the Generation of Realistic Scenarios for Multi-Agent simulation of Electricity Markets

This paper presents the Realistic Scenarios Generator (RealScen), a tool that processes data from real electricity markets to generate realistic scenarios that enable the modeling of electricity market players’ characteristics and strategic behavior. The proposed tool provides significant advantages to the decision making process in an electricity market environment, especially when coupled with a multi-agent electricity markets simulator. The generation of realistic scenarios is performed using mechanisms for intelligent data analysis, which are based on artificial intelligence and data mining algorithms. These techniques allow the study of realistic scenarios, adapted to the existing markets, and improve the representation of market entities as software agents, enabling a detailed modeling of their profiles and strategies. This work contributes significantly to the understanding of the interactions between the entities acting in electricity markets by increasing the capability and realism of market simulations.

Analysis of Electricity Market Prices Using Multidimensional Scaling

This paper studies the impact of the energy upon electricity markets using Multidimensional Scaling (MDS). Data from major energy and electricity markets is considered. Several maps produced by MDS are presented and discussed revealing that this method is useful for understanding the correlation between them. Furthermore, the results help electricity markets agents hedging against Market Clearing Price (MCP) volatility.

O capital intelectual e a performance das empresas do PSI 20

Num contexto de crescente complexidade e disponibilidade de informação, a gestão do capital intelectual assume cada vez mais preponderância como vantagem competitiva para as empresas que procuram maximizar o valor gerado. Esta investigação usa como metodologia príncipal o VAIC (coeficiente intelectual do valor adicionado), para assim estudar a existência de relação entre capital intelectual e a performance bolsista e financeira das empresas do PSI20. O VAIC é decomposto nos seus três indicadores de eficiência, tais como: capital humano, capital estrutural e capital físico. Os dados contemplam quinze empresas e nove anos de análise (2003 - 2011). Elaborou-se uma abordagem que recorre à utilização de técnicas econométricas para reduzir potênciais falhas no tratamento de dados em painel. Os resultados da análise demonstram uma relação positiva entre a aposta em capital intelectual a performance bolsista e financeira, ou seja, a utilização e gestão eficientes do capital intelectual contribuem de forma significativa na avaliação bolsista e financeira das empresas do PSI20.

Um sistema de informação – a solução?

Pequenas empresas reconhecem a necessidade de sistematizar os seus procedimentos, por forma, a alcançarem sucesso nas suas propostas de negócio. Esta padronização pressupõe uma avaliação do enquadramento social e de mercado existente e dos valores, missão e objetivos das próprias empresas. As constantes inovações na área tecnológica e as mudanças sociais, refletem-se no desenvolvimento e estratégia a seguir pelas organizações, que se desdobram num ambiente muito competitivo e dinâmico, o que lhes exige uma atenção constante e ponderada. Ao analisarmos uma micro empresa portuguesa, que desenvolve a sua atividade na área da gestão e promoção de imóveis para arrendamento de curta duração, verificamos a existência de lacunas ao nível do seu modelo de gestão operacional. A escassez de meios financeiros e humanos, e o fraco conhecimento das práticas de gestão organizacional e estratégica, são fatores limitadores para o bom desempenho da empresa, podendo colocar em causa a sua viabilidade a curto prazo. Esta constatação foi o ponto de partida para a realização deste projeto que, após as diversas leituras efetuadas, o levantamento dos processos existentes, a análise e ponderação das diversas soluções possíveis a aplicar, terminou na proposta de um Sistema de Informação - opção que nos pareceu ser a mais adequada. Esta proposta foi aprovada pela gestão da empresa e o Sistema de Informação irá ser implementado. O presente trabalho teve como objetivo ajudar esta organização a melhorar o seu desempenho. Para atingir estes objetivos foi necessário elencar os pontos fortes e fracos desta empresa, de forma a ser possível agregar num documento, as necessidades que a mesma demonstrava, para colmatar as falhas existentes e que poderiam ser, num futuro próximo, motivo de desagregação da mesma. A metodologia adotada seguiu uma estratégia de investigação descritiva, utilizando o método de investigação-ação. A recolha de dados baseou-se em entrevistas à equipa de gestão e colaboradores da empresa, em documentação levantada na mesma relativa aos processos de gestão e informação institucional, cujos conteúdos foram analisados numa perspetiva qualitativa.

Estrutura de financiamento das empresas start-up

Atualmente, o contexto de atuação das empresas tem sido cada vez mais desafiante dado o binómio de competitividade e crise financeira. Desta forma, a exploração de novas soluções e identificação de lacunas ou desequilíbrios no mercado torna-se imperial para o desenvolvimento das novas entidades. É com base nesta premissa que emerge o conceito de Start-Up, sendo o seu propósito o desenvolvimento de novos produtos e modelos de negócios inovadores. Como resultado, estas empresas tornam-se num elemento revitalizador do tecido económico dos países em que estão inseridas. De forma a possibilitar a potenciação das atividades desenvolvidas por estas entidades é crucial a identificação das diversas fontes de recursos financeiros e as consequentes contrapartidas exigidas. No entanto, dado o seu caráter inovador obviamente que vários são os riscos lhes estão associados, pelo que estas empresas deparam-se com mais dificuldades no momento de acesso aos recursos financeiros que pretendem. Desta forma, a presente dissertação analisa as tendências de financiamento das Start-Up tendo como motivação o facto desta temática ainda não se encontrar devidamente explorada e dado o desconhecimento desta realidade em Portugal. Neste sentido, e aliando a problemática existente com a motivação para a concretização da presente dissertação foram realizados um conjunto de inquéritos os quais foram aliados com o desenvolvimento de modelos empíricos multivariados aplicados aos dados seccionais e em painel. Os resultados alcançados com a investigação empírica permitiram concluir a influência de um conjunto de variáveis bem como justificar a orientação e estrutura de financiamento das Start-Up portuguesas. Das variáveis investigadas de ressalvar a influência significativa da Dimensão da Empresa, Estrutura de Ativos e Forma Legal no financiamento das Start-Up nacionais.