52 resultados para slotting contracts
Resumo:
Currently, Power Systems (PS) already accommodate a substantial penetration of DG and operate in competitive environments. In the future PS will have to deal with largescale integration of DG and other distributed energy resources (DER), such as storage means, and provide to market agents the means to ensure a flexible and secure operation. This cannot be done with the traditional PS operation. SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition) is a vital infrastructure for PS. Current SCADA adaptation to accommodate the new needs of future PS does not allow to address all the requirements. In this paper we present a new conceptual design of an intelligent SCADA, with a more decentralized, flexible, and intelligent approach, adaptive to the context (context awareness). Once a situation is characterized, data and control options available to each entity are re-defined according to this context, taking into account operation normative and a priori established contracts. The paper includes a case-study of using future SCADA features to use DER to deal with incident situations, preventing blackouts.
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Power systems are planed and operated according to the optimization of the available resources. Traditionally these tasks were mostly undertaken in a centralized way which is no longer adequate in a competitive environment. Demand response can play a very relevant role in this context but adequate tools to negotiate this kind of resources are required. This paper presents an approach to deal with these issues, by using a multi-agent simulator able to model demand side players and simulate their strategic behavior. The paper includes an illustrative case study that considers an incident situation. The distribution company is able to reduce load curtailment due to load flexibility contracts previously established with demand side players.
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Locational Marginal Prices (LMP) are important pricing signals for the participants of competitive electricity markets, as the effects of transmission losses and binding constraints are embedded in LMPs [1],[2]. This paper presents a software tool that evaluates the nodal marginal prices considering losses and congestion. The initial dispatch is based on all the electricity transactions negotiated in the pool and in bilateral contracts. It must be checked if the proposed initial dispatch leads to congestion problems; if a congestion situation is detected, it must be solved. An AC power flow is used to verify if there are congestion situations in the initial dispatch. Whenever congestion situations are detected, they are solved and a feasible dispatch (re-dispatch) is obtained. After solving the congestion problems, the simulator evaluates LMP. The paper presents a case study based on the the 118 IEEE bus test network.
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This paper proposes a swarm intelligence long-term hedging tool to support electricity producers in competitive electricity markets. This tool investigates the long-term hedging opportunities available to electric power producers through the use of contracts with physical (spot and forward) and financial (options) settlement. To find the optimal portfolio the producer risk preference is stated by a utility function (U) expressing the trade-off between the expectation and the variance of the return. Variance estimation and the expected return are based on a forecasted scenario interval determined by a long-term price range forecast model, developed by the authors, whose explanation is outside the scope of this paper. The proposed tool makes use of Particle Swarm Optimization (PSO) and its performance has been evaluated by comparing it with a Genetic Algorithm (GA) based approach. To validate the risk management tool a case study, using real price historical data for mainland Spanish market, is presented to demonstrate the effectiveness of the proposed methodology.
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Energy resources management can play a very relevant role in future power systems in a SmartGrid context, with intensive penetration of distributed generation and storage systems. This paper deals with the importance of resource management in incident situations. The paper presents DemSi, an energy resources management simulator that has been developed by the authors to simulate electrical distribution networks with high distributed generation penetration, storage in network points and customers with demand response contracts. DemSi is used to undertake simulations for an incident scenario, evidencing the advantages of adequately using flexible contracts, storage, and reserve in order to limit incident consequences.
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Demand response can play a very relevant role in future power systems in which distributed generation can help to assure service continuity in some fault situations. This paper deals with the demand response concept and discusses its use in the context of competitive electricity markets and intensive use of distributed generation. The paper presents DemSi, a demand response simulator that allows studying demand response actions and schemes using a realistic network simulation based on PSCAD. Demand response opportunities are used in an optimized way considering flexible contracts between consumers and suppliers. A case study evidences the advantages of using flexible contracts and optimizing the available generation when there is a lack of supply.
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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.
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This paper presents an integrated system that helps both retail companies and electricity consumers on the definition of the best retail contracts and tariffs. This integrated system is composed by a Decision Support System (DSS) based on a Consumer Characterization Framework (CCF). The CCF is based on data mining techniques, applied to obtain useful knowledge about electricity consumers from large amounts of consumption data. This knowledge is acquired following an innovative and systematic approach able to identify different consumers’ classes, represented by a load profile, and its characterization using decision trees. The framework generates inputs to use in the knowledge base and in the database of the DSS. The rule sets derived from the decision trees are integrated in the knowledge base of the DSS. The load profiles together with the information about contracts and electricity prices form the database of the DSS. This DSS is able to perform the classification of different consumers, present its load profile and test different electricity tariffs and contracts. The final outputs of the DSS are a comparative economic analysis between different contracts and advice about the most economic contract to each consumer class. The presentation of the DSS is completed with an application example using a real data base of consumers from the Portuguese distribution company.
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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.
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"Consumidores somos todos nós como impressivamente se expressou John F. Kennedy em 15 de Março de 1962. E diríamos que "consumidores de credito "somos muitos. É neste contexto que assume especial relevância a recente aprovação, no nosso ordenamento jurídico, de nova normativa reguladora do crédito ao consumo. Por outro lado, será de realçar o comando constitucional que prevê a protecção dos consumidores. De facto, prescreve o artigo 60° da Constituição da República Portuguesa que "os consumidores têm direito à qualidade dos bens e serviços consumidos, à formação e à informação, à protecção da saúde, da segurança e dos seus interesses económicos, bem como à reparação dos danos". lmporta, pois, conhecer em rigor as normas que actualmente regem o acesso e a regulação dos contratos de crédito ao consumo, num contexto de harmonização comunitária deste instituto jurídico-económico. Será oportuno, sobretudo, compreender de que forma o diploma que actualmente rege a matéria em questão protege de modo mais vincado a parte considerada economicamente mais débil.
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Relatório de Estágio apresentado ao Instituto Superior de Contabilidade e Administração do Porto para a obtenção do Grau de Mestre em Auditoria Orientador: Rodrigo Mário Oliveira Carvalho, Dr. Coorientador: Vicente António Fernandes Seixas, Dr.
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Mestrado em Engenharia Electrotécnica – Sistemas Eléctricos de Energia.
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Nesta dissertação foram estudados métodos de apoio à negociação com o objectivo de encontrar o melhor modelo de negociação para uma empresa prestadora de serviços médicos. O modelo utilizado foi o WinWin e para testar o modelo foi desenvolvido um sistema de apoio à negociação com os clientes. A aplicação foi desenvolvida com o objectivo de conseguir optimizar percursos e reduzir custos, dentro de certas condições, da forma mais eficiente possível, e que fosse de acordo aos interesses do processo de negociação e do contrato com o cliente. Com isto, a aplicação foi testada com 70 contratos, tendo conseguido simular vários grafos que conseguiam alocar todas as consultas dos contratos de forma a respeitar os objectivos impostos por este, e sendo eficientes no sentido de reduzir os custos e tempo de deslocação, diminuindo consequentemente os custos do contrato para o cliente. A redução dos custos para o cliente permite à empresa prestadora de serviços médicos ser mais competitiva face aos seus concorrentes, assim como possuir uma maior margem de manobra face ao processo de negociação, pois também através das simulações conseguem ter uma noção mais precisa dos custos totais de um contrato, diminuindo assim possíveis riscos de um contrato mal estimado.
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Os direitos de transmissão (Transmission Rigths – TRs) correspondem, na sua essência, a contratos que conferem aos seus proprietários o direito de transmitir energia eléctrica, por um determinado caminho, a um preço fixo. Na actualidade vive-se uma era de liberalização dos mercados de energia eléctrica nos quais, no caso concreto dos mercados de TRs, os diversos agentes podem ceder os TRs que possuem a outros agentes desde que cumpram certos requisitos impostos pelo sistema na figura do seu operador de sistema (Independent System Operator – ISO). Neste sentido, o ISO oferece, aos diversos agentes do mercado, algumas ferramentas que lhes permite transaccionar, sob sua orientação, os seus respectivos TRs fazendo-se cumprir todos os requisitos indispensáveis para o efeito. A mais popular dessas ferramentas, nos principais mercados energético da actualidade, é o leilão. Com o presente trabalho de dissertação é pretendido apresentar-se um modelo para a resolução do problema inerente a um leilão de TRs em ambiente de mercado, neste caso concreto de direitos de transmissão financeiros de energia eléctrica (Financial Transmission Rigths – FTRs). Neste sentido foi desenvolvido um simulador informático (SIM_AuctFTR) que implementa um modelo para este tipo de problemas. Este trabalho foi estruturado essencialmente em três etapas com objectivos inerentes. Assim, numa primeira fase da realização deste trabalho, foi realizado um estudo de diversos conceitos e metodologias inerentes ao problema de leilão de FTRs em ambiente de mercado, suportado por uma sólida base bibliográfica. A segunda fase tratou-se do desenvolvimento do algoritmo da aplicação computacional que solucione um problema de um leilão de FTRs. O SIM_AuctFTR foi desenvolvido sobre o pressuposto da maximização dos rendimentos financeiros provenientes da atribuição dos FTRs propostos a leilão, tendo estes últimos de coabitar no sistema respeitando as restrições técnicas a que este são inerentes, mesmo na eventualidade da ocorrência de contingências de nível ‘n-1’. Por último, numa terceira fase, partindo da aplicação desenvolvida, foram realizados 4 casos de estudos com outras tantas redes eléctricas de forma a testar a robustez da ferramenta desenvolvida.
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A reforma dos cuidados de saúde primários (CSP), iniciada em 2005, visa melhorar o desempenho dos centros de saúde através da reorganização dos serviços em várias unidades funcionais, no sentido de resolver os problemas tendo em conta as necessidades a satisfazer, complementando-se entre si e assumindo compromissos de acessibilidade e qualidade nos cuidados de saúde prestados. Ao mesmo tempo, são criados órgãos de gestão e governação clínica que nunca antes existiram nos CSP, envolvendo a participação da comunidade. A optimização da gestão e da governação clínica permitiu organizar os serviços de saúde em Agrupamentos de Centros de Saúde (AGES), dando-lhes poderes e responsabilidades para solucionarem problemas e tomarem as decisões acertadas e céleres, já que conhecem melhor as necessidades de saúde das populações. As relações burocráticas são substituídas por relações de contratualidade, orientadas para obter melhores resultados em saúde. Partindo destes pressupostos, o estudo realizado pretende analisar a percepção de profissionais de saúde quanto à política de humanização dos CSP, bem como, identificar/construir indicadores que avaliem essa política, sendo um estudo de carácter exploratório e descritivo, à luz de uma abordagem qualitativa. Participaram neste estudo cinco profissionais de saúde da Administração Regional de Saúde (ARS) do Norte, lP, do Departamento de Contratualização, Departamento de Estudos e Planeamento da ARS Norte e do AGES Tâmega 11 - Vale Sousa Sul, seleccionados por conveniência e inquiridos por entrevista semi-estruturada. Os dados foram tratados através da análise de conteúdo com o apoio informático NVivo9. Os resultados apresentados, com base nas entrevistas realizadas aos participantes no estudo, sustentam que os actuais indicadores quantitativos contratualizados com as unidades funcionais, expressam a política de humanização num serviço de saúde, não coincidindo totalmente com as definições internacionais expressas neste estudo.