Optimização do tratamento por lamas activadas do efluente líquido da Mundotêxtil

A Mundotêxtil foi fundada em 1975 tendo iniciado a sua actividade na área comercial de produtos têxteis. Actualmente é o maior produtor nacional de atoalhados de felpo e emprega 575 colaboradores. Como resultado do seu crescimento e sobretudo da actividade de tingimento de fio e felpo, as necessidades de água são consideráveis e o volume de efluentes gerados nos processos industriais é cada vez maior a empresa avançou com a construção de uma estação de tratamento por lamas activadas, colocando-a em funcionamento em Setembro de 2004. Inicialmente surgiram dificuldades para a remoção da cor e da concentração da Carência Química de Oxigénio (CQO) de modo a cumprir os limites máximos de emissão permitidos nas normas de descarga no rio Ave e no Decreto-Lei nº 236/98, de 1 de Agosto. Com a descarga de parte dos efluentes no SIDVA e a utilização de um coagulante adicionado ao reactor o tratamento passou a apresentar melhores resultados. O intuito deste trabalho é o de apresentar soluções de modo a optimizar o funcionamento do tratamento biológico da Mundotêxtil. A optimização pode começar na concepção dos produtos, pode incidir no processo de fabrico para além de poder ser efectuada no seio da estação de tratamento biológico. Foi efectuado um estudo do tratamento biológico por lamas activadas no Laboratório de Tecnologia Química Profª Doutora Lída de Vasconcelos, laboratório tecnológico do Instituto Superior de Engenharia do Porto (ISEP) que decorreu nos meses de Maio, Junho e Julho de 2010. O estudo laboratorial foi efectuado para três situações distintas: 1) tratamento do efluente bruto sem qualquer tipo de pré-tratamento (ensaios 1 a 3); 2) tratamento do efluente bruto submetido a pré-tratamento com coagulante Ambifloc BIO MD (ensaios 4 e 5) e 3) tratamento com adição de fungos ao tanque de arejamento (ensaio 6). Foram utilizadas duas instalações de tratamento alimentadas a partir do mesmo tanque de alimentação. Os dois sistemas eram idênticos, diferiram nos caudais de alimentação de efluente que foram alterados ao longo do estudo. O efluente a tratar foi fornecido pela empresa Mundotêxtil, sendo recolhido por diversas vezes ao longo dos ensaios. Este efluente foi retirado após o pré-tratamento da empresa, ou seja este efluente é o mesmo que alimenta o tratamento biológico da Mundotêxtil. Devido a este facto o efluente usado no estudo laboratorial teve uma variabilidade no período em que decorreu o estudo, nomeadamente em termos de concentração de CQO e cor. A relação entre a Carência Bioquímica (CBO5) e a CQO situouse entre 0,47 e 0,63 o que traduz que está dentro dos valores típicos para um efluente têxtil. Os melhores resultados globais de remoção de CQO foram obtidos no ensaio 5 e estiveram compreendidos entre 73,2% e 77,5% para o ensaio 5.1 e entre 62,9 e 73,2% para o ensaio 5.2. Neste ensaio foi utilizado o coagulante. Todos os valores de concentração de CQO obtidos nos efluentes dos decantadores para os ensaios 2, 5 e 6 são inferiores aos valores limite de descarga definidos nas normas de descarga no rio Ave e o Decreto-Lei 236/98. Os valores de concentração de Sólidos Suspensos Totais (SST), pH, fósforo, CBO5 e cor nos decantadores cumpriram os limites de descarga definidos nas normas de descarga no rio Ave e no Decreto-Lei nº 236/98 em todos os ensaios. Os parâmetros cinéticos obtidos para os ensaios com descorante são os que melhor se ajustam ao projecto de uma instalação de tratamento biológico por lamas activadas do efluente da Mundotêxtil. Os valores obtidos, após ajuste, são os seguintes: k=0,015 L/(mgSSV*d); Sn=12 mg/L; a=0,7982 kgO2/kgCBO5; b=0,0233 [kgO2/(kgSSV*d); y=0,2253 kgSSV/kgCBO5; kd=0,0036 kgSSV/(kgSSV*d. Com base nos parâmetros cinéticos obtiveram-se os seguintes resultados para o projecto de uma estação de tratamento biológico por lamas activadas: · Tempo de retenção hidráulica no reactor de 1,79 d, · Volume do reactor igual a 3643 m3 · Consumo de oxigénio no reactor de 604 kg/d · Razão de recirculação igual a 0,8 · Volume total do decantador secundário igual a 540 m3 · Diâmetro do decantador secundário igual a 15 m A quantidade de oxigénio necessário é baixa e o valor mais adequado deverá ser da ordem de 1200 kg/d. Também foi efectuada uma análise aos produtos químicos consumidos pela empresa na área das tinturarias com a finalidade de identificar as substâncias com uma maior influência potencial no funcionamento da Estação de Tratamento Biológico. O encolante CB, Cera Têxtil P Líquida, Perfemina P-12, Meropan DPE-P, Meropan BRE-P, Indimina STS e Benzym TEC são os produtos químicos que têm uma influência potencial mais significativa na qualidade dos efluentes. Devido ao facto das temperaturas do efluente alimentado ao tratamento biológico da Mundotêxtil oscilarem entre 35 ºC e 43ºC efectuou-se um estudo às necessidades de água quente das tinturarias e por outro lado à capacidade de aquecimento dos efluentes disponíveis. Actualmente a racionalização dos consumos de água é cada vez mais premente, por isso também é apresentado neste trabalho um estudo para a substituição das máquinas convencionais das tinturarias com uma relação de banho 1:10 por máquinas de banho curto (1:6,5). Verifica-se a redução de consumos de 40% de água, 52% de energia eléctrica, 35% de produtos químicos, 51% das necessidades de vapor e por consequência um aumento da produtividade. A empresa pode reduzir os consumos de água em cerca de 280.000 m3/ano. A utilização do pré-tratamento com o coagulante permitirá baixar a concentração da CQO e reduzir a cor à entrada do reactor tratamento biológico. Deste modo é possível manter um tratamento eficiente à saída do tratamento biológico nas situações de descarga de cores carregadas e carga orgânica elevada. Com este conjunto de soluções, quer sejam aplicadas na totalidade ou não, a empresa Mundotêxtil pode enfrentar o futuro com mais confiança podendo estar preparada para fazer face à escassez de água e custos cada vez maiores da energia. Por outro lado pode tratar os seus efluentes a custos menores. A substituição das máquinas de tingimento por máquinas com relação de banho mais baixa (banho curto) implica investimentos elevados mas estes investimentos são necessários não só por motivos ambientais mas também devido à grande competitividade dos mercados.

Análise técnica e económico-financeira de um sistema de abastecimento de veículos zero emissões integrando um sistema fotovoltaico

Com o aumento da população mundial registado nos últimos anos surgiu também uma maior procura energética. Esse aumento foi inicialmente colmatado recorrendo essencialmente a fontes de origem fóssil, pelo facto destas serem mais baratas. No entanto, essa tendência de preços baixos sofreu o primeiro abalo nos anos 70 do século passado, altura em que o preço do petróleo disparou, devido a questões políticas. Nessa altura ficou visível para os países ocidentais o quanto estes eram dependentes dos países produtores de petróleo que, em geral, são instáveis politicamente. Começou então a procura de fontes energéticas alternativas. Além da questão económica do aumento do preço dos combustíveis, existe também o problema ambiental. Os maiores responsáveis pela emissão de gases efeito estufa (GEE) são os combustíveis fósseis. Os GEE contribuem para o aquecimento global, o que origina fenómenos ambientais severos que poderão levar a mudanças climáticas significativas. As energias renováveis apresentam-se como a solução mais viável ao problema energético e ambiental que se verifica actualmente, porque permitem colmatar o aumento da procura energética de uma forma limpa e sustentável. Na sequência destes problemas surgiram nos últimos anos veículos que permitem reduzir ou mesmo eliminar o consumo de combustíveis fósseis, como os veículos híbridos eléctricos, eléctricos e a hidrogénio. Nesta dissertação analisa-se um sistema que foi pensado para ser implementado em áreas de serviço, que permite efectuar o carregamento de electric vehicles (EV) utilizando energia eléctrica de origem fotovoltaica e a produção de hidrogénio para os fuels cell electric vehicles (FCEV). É efectuada uma análise económica do sistema, uma análise ambiental e analisou-se também o impacto na redução da dependência do país em relação ao exterior, sendo ainda efectuada uma pequena análise ao sistema MOBIE. No caso dos veículos a hidrogénio, foi determinada qual seria a melhor opção em termos económicos, para a produção de hidrogénio considerando três regimes de produção: recorrendo apenas à energia eléctrica proveniente do sistema fotovoltaico, apenas à energia eléctrica da rede, ou uma combinação dos dois regimes. O sistema estudado nesta dissertação apresenta um enorme potencial a nível energético e ambiental, surgindo como alternativa para abastecer os veículos que irão permitir, no futuro, eliminar a dependência energética em relação às fontes fósseis e ao mesmo tempo diminuir a quantidade de gases efeito estufa emitidos para a atmosfera.

Need for, demand for, and use of European Union information

The discussion and analysis of the diverse outreach activities in this article provide guidance and suggestions for academic librarians who are interested in outreach and community engagement of any scale and nature. Cases are draw from a wide spectrum and are particularly strong in the setting of large academic libraries, special collections and programming for multicultural populations. The aim of this study is to present the results of research carried out regarding the needs, demand and consumption of European Union information by users in European Documentation Centres (EDC). A quantitative methodology was chosen based on a questionnaire with 24 items. This questionnaire was distributed within the EDC of Salamanca, Spain, and the EDC of Porto, Portugal, during specific time intervals between 2010 and 2011. We examined the level of EU information that EDC users possess, and identified the factors that facilitate or hinder access to EU information, the topics most demanded, and the types of documents consulted. Analysis was made of the use that the consumer of European information makes of databases and their behaviour during the consultation. Although the sample used was not very significant owing to its small size, it is a faithful reflection of the scarce visits made to EDCs. This study can be of use to managers of EDCs, providing them with better knowledge of the information needs and demands of their users. Ultimately this should lead to improvements in the services offered. The study lies within a frame of research scarcely addressed in specialized scholarly literature: European Union information.

Six thinking hats for electricity markets simulation: adapting meeting tools to agent decision

In almost all industrialized countries, the energy sector has suffered a severe restructuring that originated a greater complexity in market players’ interactions. The complexity that these changes brought made way for the creation of decision support tools that facilitate the study and understanding of these markets. MASCEM – “Multiagent Simulator for Competitive Electricity Markets” arose in this context providing a framework for evaluating new rules, new behaviour, and new participants in deregulated electricity markets. MASCEM uses game theory, machine learning techniques, scenario analysis and optimisation techniques to model market agents and to provide them with decision-support. ALBidS is a multiagent system created to provide decision support to market negotiating players. Fully integrated with MASCEM it considers several different methodologies based on very distinct approaches. The Six Thinking Hats is a powerful technique used to look at decisions from different perspectives. This tool’s goal is to force the thinker to move outside his habitual thinking style. It was developed to be used mainly at meetings in order to “run better meetings, make faster decisions”. This dissertation presents a study about the applicability of the Six Thinking Hats technique in Decision Support Systems, particularly with the multiagent paradigm like the MASCEM simulator. As such this work’s proposal is of a new agent, a meta-learner based on STH technique that organizes several different ALBidS’ strategies and combines the distinct answers into a single one that, expectedly, out-performs any of them.

Stochastic short-term maintenance scheduling of GENCOs in an oligopolistic electricity market

In the proposed model, the independent system operator (ISO) provides the opportunity for maintenance outage rescheduling of generating units before each short-term (ST) time interval. Long-term (LT) scheduling for 1 or 2 years in advance is essential for the ISO and the generation companies (GENCOs) to decide their LT strategies; however, it is not possible to be exactly followed and requires slight adjustments. The Cournot-Nash equilibrium is used to characterize the decision-making procedure of an individual GENCO for ST intervals considering the effective coordination with LT plans. Random inputs, such as parameters of the demand function of loads, hourly demand during the following ST time interval and the expected generation pattern of the rivals, are included as scenarios in the stochastic mixed integer program defined to model the payoff-maximizing objective of a GENCO. Scenario reduction algorithms are used to deal with the computational burden. Two reliability test systems were chosen to illustrate the effectiveness of the proposed model for the ST decision-making process for future planned outages from the point of view of a GENCO.

Demand response management in power systems using a particle swarm optimization approach

Competitive electricity markets have arisen as a result of power-sector restructuration and power-system deregulation. The players participating in competitive electricity markets must define strategies and make decisions using all the available information and business opportunities.

A few what-ifs on using statistical analysis of stochastic simulation runs to extract timeliness properties

Modern real-time systems, with a more flexible and adaptive nature, demand approaches for timeliness evaluation based on probabilistic measures of meeting deadlines. In this context, simulation can emerge as an adequate solution to understand and analyze the timing behaviour of actual systems. However, care must be taken with the obtained outputs under the penalty of obtaining results with lack of credibility. Particularly important is to consider that we are more interested in values from the tail of a probability distribution (near worst-case probabilities), instead of deriving confidence on mean values. We approach this subject by considering the random nature of simulation output data. We will start by discussing well known approaches for estimating distributions out of simulation output, and the confidence which can be applied to its mean values. This is the basis for a discussion on the applicability of such approaches to derive confidence on the tail of distributions, where the worst-case is expected to be.

Decision Support Concerning Demand Response Programs Design and Use – A Conceptual Framework and Simulation Tool

Demand response can play a very relevant role in the context of power systems with an intensive use of distributed energy resources, from which renewable intermittent sources are a significant part. More active consumers participation can help improving the system reliability and decrease or defer the required investments. Demand response adequate use and management is even more important in competitive electricity markets. However, experience shows difficulties to make demand response be adequately used in this context, showing the need of research work in this area. The most important difficulties seem to be caused by inadequate business models and by inadequate demand response programs management. This paper contributes to developing methodologies and a computational infrastructure able to provide the involved players with adequate decision support on demand response programs and contracts design and use. The presented work uses DemSi, a demand response simulator that has been developed by the authors to simulate demand response actions and programs, which includes realistic power system simulation. It includes an optimization module for the application of demand response programs and contracts using deterministic and metaheuristic approaches. The proposed methodology is an important improvement in the simulator while providing adequate tools for demand response programs adoption by the involved players. A machine learning method based on clustering and classification techniques, resulting in a rule base concerning DR programs and contracts use, is also used. A case study concerning the use of demand response in an incident situation is presented.

Distributed Generation and Demand Response Dispatch for a Virtual Power Player Energy and Reserve Provision

Recent changes in the operation and planning of power systems have been motivated by the introduction of Distributed Generation (DG) and Demand Response (DR) in the competitive electricity markets' environment, with deep concerns at the efficiency level. In this context, grid operators, market operators, utilities and consumers must adopt strategies and methods to take full advantage of demand response and distributed generation. This requires that all the involved players consider all the market opportunities, as the case of energy and reserve components of electricity markets. The present paper proposes a methodology which considers the joint dispatch of demand response and distributed generation in the context of a distribution network operated by a virtual power player. The resources' participation can be performed in both energy and reserve contexts. This methodology contemplates the probability of actually using the reserve and the distribution network constraints. Its application is illustrated in this paper using a 32-bus distribution network with 66 DG units and 218 consumers classified into 6 types of consumers.

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

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 (Multi-Agent System for Competitive Electricity Markets) is a multi-agent electricity market simulator that models market players and simulates their operation in the market. Market players are entities with specific characteristics and objectives, making their decisions and interacting with other players. This paper presents a methodology to provide decision support to electricity market negotiating players. This model allows integrating different strategic approaches for electricity market negotiations, and choosing the most appropriate one at each time, for each different negotiation context. This methodology is integrated in ALBidS (Adaptive Learning strategic Bidding System) – a multiagent system that provides decision support to MASCEM's negotiating agents so that they can properly achieve their goals. ALBidS uses artificial intelligence methodologies and data analysis algorithms to provide effective adaptive learning capabilities to such negotiating entities. The main contribution is provided by a methodology that combines several distinct strategies to build actions proposals, so that the best can be chosen at each time, depending on the context and simulation circumstances. The choosing process includes reinforcement learning algorithms, a mechanism for negotiating contexts analysis, a mechanism for the management of the efficiency/effectiveness balance of the system, and a mechanism for competitor players' profiles definition.

Contribuição da produção em regime especial na garantia do abastecimento de energia elétrica e o impacto no planeamento da rede

Esta dissertação apresenta um estudo sobre a garantia de fornecimento de energia elétrica por parte dos produtores em regime especial com tecnologia cogeração e o impacto que estes traduzem na fase de planeamento da rede. Este trabalho foi realizado na Energias de Portugal - Distribuição (EDP-D) na direção de planeamento da rede (DPL). Para este estudo foi utilizado o caso de uma subestação com dezoito produtores em regime especial agregados à sua rede, em que dezasseis desses produtores são cogeração. A proposta de estudo para o caso concreto, passa pela análise das condições de funcionamento da subestação e apurar se a mesma necessita de alguma reformulação, tendo em vista as cargas a satisfazer atuais e possível incremento de carga futura. Considerando que a subestação está inserida num ambiente industrial e atendendo que existem diversos produtores de energia elétrica nas imediações da subestação. Para a resolução da garantia do fornecimento de energia por parte da cogeração, estudou-se a possibilidade de prever a energia produzida por estes produtores, através dos seguintes modelos de previsão: árvore de regressão, árvore de regressão com aplicação bagging e uma rede neuronal (unidirecional). Com a implementação destes modelos pretende-se estimar qual a potência que se pode esperar na garantia de abastecimento da carga, prevenindo maior solicitação de potência por parte da subestação. A metodologia utilizada baseia-se em simulações computacionais.

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.

Virtual Power Player Using Demand Response to Deal with Unexpected Low Wind Power Generation

Demand response is assumed as an essential resource to fully achieve the smart grids operating benefits, namely in the context of competitive markets and of the increasing use of renewable-based energy sources. Some advantages of Demand Response (DR) programs and of smart grids can only be achieved through the implementation of Real Time Pricing (RTP). The integration of the expected increasing amounts of distributed energy resources, as well as new players, requires new approaches for the changing operation of power systems. The methodology proposed in this paper aims the minimization of the operation costs in a distribution network operated by a virtual power player that manages the available energy resources focusing on hour ahead re-scheduling. When facing lower wind power generation than expected from day ahead forecast, demand response is used in order to minimize the impacts of such wind availability change. In this way, consumers actively participate in regulation up and spinning reserve ancillary services through demand response programs. Real time pricing is also applied. The proposed model is especially useful when actual and day ahead wind forecast differ significantly. Its application is illustrated in this paper implementing the characteristics of a real resources conditions scenario in a 33 bus distribution network with 32 consumers and 66 distributed generators.

SCADA House Intelligent Management for Energy Efficiency Analysis in Domestic Consumers

The implementation of smart homes allows the domestic consumer to be an active player in the context of the Smart Grid (SG). This paper presents an intelligent house management system that is being developed by the authors to manage, in real time, the power consumption, the micro generation system, the charge and discharge of the electric or plug-in hybrid vehicles, and the participation in Demand Response (DR) programs. The paper proposes a method for the energy efficiency analysis of a domestic consumer using the SCADA House Intelligent Management (SHIM) system. The main goal of the present paper is to demonstrate the economic benefits of the implemented method. The case study considers the consumption data of some real cases of Portuguese house consumption over 30 days of June of 2012, the Portuguese real energy price, the implementation of the power limits at different times of the day and the economic benefits analysis.

Defining Electricity Tariffs Using the Knowledge About the Consumers Profiles in ELECON Project

The increasing importance of the integration of distributed generation and demand response in the power systems operation and planning, namely at lower voltage levels of distribution networks and in the competitive environment of electricity markets, leads us to the concept of smart grids. In both traditional and smart grid operation, non-technical losses are a great economic concern, which can be addressed. In this context, the ELECON project addresses the use of demand response contributions to the identification of non-technical losses. The present paper proposes a methodology to be used by Virtual Power Players (VPPs), which are entities able to aggregate distributed small-size resources, aiming to define the best electricity tariffs for several, clusters of consumers. A case study based on real consumption data demonstrates the application of the proposed methodology.