Analysis of Systems with Backlash and Impacts through the Describing Function

This paper analyses the dynamical properties of systems with backlash and impact phenomena based on the describing function method. The dynamics is illustrated using the Nyquist and Bode plots and the results are compared with those of standard models.

An Exact Schedulability Test for Global FP Using State Space Pruning

Presented at 23rd International Conference on Real-Time Networks and Systems (RTNS 2015). 4 to 6, Nov, 2015, Main Track. Lille, France.

Fractional State Space Analysis of Temperature Time Series

Atmospheric temperatures characterize Earth as a slow dynamics spatiotemporal system, revealing long-memory and complex behavior. Temperature time series of 54 worldwide geographic locations are considered as representative of the Earth weather dynamics. These data are then interpreted as the time evolution of a set of state space variables describing a complex system. The data are analyzed by means of multidimensional scaling (MDS), and the fractional state space portrait (fSSP). A centennial perspective covering the period from 1910 to 2012 allows MDS to identify similarities among different Earth’s locations. The multivariate mutual information is proposed to determine the “optimal” order of the time derivative for the fSSP representation. The fSSP emerges as a valuable alternative for visualizing system dynamics.

Adaptive Penalty and Barrier function based on Fuzzy Logic

Optimization methods have been used in many areas of knowledge, such as Engineering, Statistics, Chemistry, among others, to solve optimization problems. In many cases it is not possible to use derivative methods, due to the characteristics of the problem to be solved and/or its constraints, for example if the involved functions are non-smooth and/or their derivatives are not know. To solve this type of problems a Java based API has been implemented, which includes only derivative-free optimization methods, and that can be used to solve both constrained and unconstrained problems. For solving constrained problems, the classic Penalty and Barrier functions were included in the API. In this paper a new approach to Penalty and Barrier functions, based on Fuzzy Logic, is proposed. Two penalty functions, that impose a progressive penalization to solutions that violate the constraints, are discussed. The implemented functions impose a low penalization when the violation of the constraints is low and a heavy penalty when the violation is high. Numerical results, obtained using twenty-eight test problems, comparing the proposed Fuzzy Logic based functions to six of the classic Penalty and Barrier functions are presented. Considering the achieved results, it can be concluded that the proposed penalty functions besides being very robust also have a very good performance.

Performance of state space and ARIMA models for consumer retail sales forecasting

Forecasting future sales is one of the most important issues that is beyond all strategic and planning decisions in effective operations of retail businesses. For profitable retail businesses, accurate demand forecasting is crucial in organizing and planning production, purchasing, transportation and labor force. Retail sales series belong to a special type of time series that typically contain trend and seasonal patterns, presenting challenges in developing effective forecasting models. This work compares the forecasting performance of state space models and ARIMA models. The forecasting performance is demonstrated through a case study of retail sales of five different categories of women footwear: Boots, Booties, Flats, Sandals and Shoes. On both methodologies the model with the minimum value of Akaike's Information Criteria for the in-sample period was selected from all admissible models for further evaluation in the out-of-sample. Both one-step and multiple-step forecasts were produced. The results show that when an automatic algorithm the overall out-of-sample forecasting performance of state space and ARIMA models evaluated via RMSE, MAE and MAPE is quite similar on both one-step and multi-step forecasts. We also conclude that state space and ARIMA produce coverage probabilities that are close to the nominal rates for both one-step and multi-step forecasts.

A filter algorithm: comparison with NLP solvers

The purpose of this work is to present an algorithm to solve nonlinear constrained optimization problems, using the filter method with the inexact restoration (IR) approach. In the IR approach two independent phases are performed in each iteration—the feasibility and the optimality phases. The first one directs the iterative process into the feasible region, i.e. finds one point with less constraints violation. The optimality phase starts from this point and its goal is to optimize the objective function into the satisfied constraints space. To evaluate the solution approximations in each iteration a scheme based on the filter method is used in both phases of the algorithm. This method replaces the merit functions that are based on penalty schemes, avoiding the related difficulties such as the penalty parameter estimation and the non-differentiability of some of them. The filter method is implemented in the context of the line search globalization technique. A set of more than two hundred AMPL test problems is solved. The algorithm developed is compared with LOQO and NPSOL software packages.

Produção Sustentável em BT- Análise de Características de Contadores Inteligentes

A crescente necessidade de reduzir a dependência energética e a emissão de gases de efeito de estufa levou à adoção de uma série de políticas a nível europeu com vista a aumentar a eficiência energética e nível de controlo de equipamentos, reduzir o consumo e aumentar a percentagem de energia produzida a partir de fontes renováveis. Estas medidas levaram ao desenvolvimento de duas situações críticas para o setor elétrico: a substituição das cargas lineares tradicionais, pouco eficientes, por cargas não-lineares mais eficientes e o aparecimento da produção distribuída de energia a partir de fontes renováveis. Embora apresentem vantagens bem documentadas, ambas as situações podem afetar negativamente a qualidade de energia elétrica na rede de distribuição, principalmente na rede de baixa tensão onde é feita a ligação com a maior parte dos clientes e onde se encontram as cargas não-lineares e a ligação às fontes de energia descentralizadas. Isto significa que a monitorização da qualidade de energia tem, atualmente, uma importância acrescida devido aos custos relacionados com perdas inerentes à falta de qualidade de energia elétrica na rede e à necessidade de verificar que determinados parâmetros relacionados com a qualidade de energia elétrica se encontram dentro dos limites previstos nas normas e nos contratos com clientes de forma a evitar disputas ou reclamações. Neste sentido, a rede de distribuição tem vindo a sofrer alterações a nível das subestações e dos postos de transformação que visam aumentar a visibilidade da qualidade de energia na rede em tempo real. No entanto, estas medidas só permitem monitorizar a qualidade de energia até aos postos de transformação de média para baixa tensão, não revelando o estado real da qualidade de energia nos pontos de entrega ao cliente. A monitorização nestes pontos é feita periodicamente e não em tempo real, ficando aquém do necessário para assegurar a deteção correta de problemas de qualidade de energia no lado do consumidor. De facto, a metodologia de monitorização utilizada atualmente envolve o envio de técnicos ao local onde surgiu uma reclamação ou a um ponto de medição previsto para instalar um analisador de energia que permanece na instalação durante um determinado período de tempo. Este tipo de monitorização à posteriori impossibilita desde logo a deteção do problema de qualidade de energia que levou à reclamação, caso não se trate de um problema contínuo. Na melhor situação, o aparelho poderá detetar uma réplica do evento, mas a larga percentagem anomalias ficam fora deste processo por serem extemporâneas. De facto, para detetar o evento que deu origem ao problema é necessário monitorizar permanentemente a qualidade de energia. No entanto este método de monitorização implica a instalação permanente de equipamentos e não é viável do ponto de vista das empresas de distribuição de energia já que os equipamentos têm custos demasiado elevados e implicam a necessidade de espaços maiores nos pontos de entrega para conter os equipamentos e o contador elétrico. Uma alternativa possível que pode tornar viável a monitorização permanente da qualidade de energia consiste na introdução de uma funcionalidade de monitorização nos contadores de energia de determinados pontos da rede de distribuição. Os contadores são obrigatórios em todas as instalações ligadas à rede, para efeitos de faturação. Tradicionalmente estes contadores são eletromecânicos e recentemente começaram a ser substituídos por contadores inteligentes (smart meters), de natureza eletrónica, que para além de fazer a contagem de energia permitem a recolha de informação sobre outros parâmetros e aplicação de uma serie de funcionalidades pelo operador de rede de distribuição devido às suas capacidades de comunicação. A reutilização deste equipamento com finalidade de analisar a qualidade da energia junto dos pontos de entrega surge assim como uma forma privilegiada dado que se trata essencialmente de explorar algumas das suas características adicionais. Este trabalho tem como objetivo analisar a possibilidade descrita de monitorizar a qualidade de energia elétrica de forma permanente no ponto de entrega ao cliente através da utilização do contador elétrico do mesmo e elaborar um conjunto de requisitos para o contador tendo em conta a normalização aplicável, as características dos equipamentos utilizados atualmente pelo operador de rede e as necessidades do sistema elétrico relativamente à monitorização de qualidade de energia.