Domestic Consumption Simulation and Management Using a Continuous Consumption Management and Optimization Algorithm

The recent changes concerning the consumers’ active participation in the efficient management of load devices for one’s own interest and for the interest of the network operator, namely in the context of demand response, leads to the need for improved algorithms and tools. A continuous consumption optimization algorithm has been improved in order to better manage the shifted demand. It has been done in a simulation and user-interaction tool capable of being integrated in a multi-agent smart grid simulator already developed, and also capable of integrating several optimization algorithms to manage real and simulated loads. The case study of this paper enhances the advantages of the proposed algorithm and the benefits of using the developed simulation and user interaction tool.

A Learning Algorithm and System Approach to Address Exceptional Events in Domestic Consumption Management

The integration of the Smart Grid concept into the electric grid brings to the need for an active participation of small and medium players. This active participation can be achieved using decentralized decisions, in which the end consumer can manage loads regarding the Smart Grid needs. The management of loads must handle the users’ preferences, wills and needs. However, the users’ preferences, wills and needs can suffer changes when faced with exceptional events. This paper proposes the integration of exceptional events into the SCADA House Intelligent Management (SHIM) system developed by the authors, to handle machine learning issues in the domestic consumption context. An illustrative application and learning case study is provided in this paper.

Análise e identificação do sinal de aceleração num pé

Com a massificação do uso da tecnologia no dia-a-dia, os sistemas de localização têm vindo a aumentar a sua popularidade, devido à grande diversidade de funcionalidades que proporcionam e aplicações a que se destinam. No entanto, a maior parte dos sistemas de posicionamento não funcionam adequadamente em ambientes indoor, impedindo o desenvolvimento de aplicações de localização nestes ambientes. Os acelerómetros são muito utilizados nos sistemas de localização inercial, pelas informações que fornecem acerca das acelerações sofridas por um corpo. Para tal, neste trabalho, recorrendo à análise do sinal de aceleração provindo de um acelerómetro, propõe-se uma técnica baseada na deteção de passos para que, em aplicações futuras, possa constituir-se como um recurso a utilizar para calcular a posição do utilizador dentro de um edifício. Neste sentido, este trabalho tem como objetivo contribuir para o desenvolvimento da análise e identificação do sinal de aceleração obtido num pé, por forma a determinar a duração de um passo e o número de passos dados. Para alcançar o objetivo de estudo foram analisados, com recurso ao Matlab, um conjunto de 12 dados de aceleração (para marcha normal, rápida e corrida) recolhidos por um sistema móvel (e provenientes de um acelerómetro). A partir deste estudo exploratório tornou-se possível apresentar um algoritmo baseado no método de deteção de pico e na utilização de filtros de mediana e Butterworth passa-baixo para a contagem de passos, que apresentou bons resultados. Por forma a validar as informações obtidas nesta fase, procedeu-se, seguidamente, à realização de um conjunto de testes experimentais a partir da recolha de 33 novos dados para a marcha e corrida. Identificaram-se o número de passos efetuados, o tempo médio de passo e da passada e a percentagem de erro como as variáveis em estudo. Obteve-se uma percentagem de erro igual a 1% para o total dos dados recolhidos de 20, 100, 500 e 1000 passos com a aplicação do método proposto para a contagem do passo. Não obstante as dificuldades observadas na análise dos sinais de aceleração relativos à corrida, o algoritmo proposto mostrou bom desempenho, conseguindo valores próximos aos esperados. Os resultados obtidos permitem afirmar que foi possível atingir-se o objetivo de estudo com sucesso. Sugere-se, no entanto, o desenvolvimento de futuras investigações de forma a alargar estes resultados em outras direções.

Efficient Legendre spectral tau algorithm for solving two-sided space-time Caputo fractional advection-dispersion equation

In this paper we present the operational matrices of the left Caputo fractional derivative, right Caputo fractional derivative and Riemann–Liouville fractional integral for shifted Legendre polynomials. We develop an accurate numerical algorithm to solve the two-sided space–time fractional advection–dispersion equation (FADE) based on a spectral shifted Legendre tau (SLT) method in combination with the derived shifted Legendre operational matrices. The fractional derivatives are described in the Caputo sense. We propose a spectral SLT method, both in temporal and spatial discretizations for the two-sided space–time FADE. This technique reduces the two-sided space–time FADE to a system of algebraic equations that simplifies the problem. Numerical results carried out to confirm the spectral accuracy and efficiency of the proposed algorithm. By selecting relatively few Legendre polynomial degrees, we are able to get very accurate approximations, demonstrating the utility of the new approach over other numerical methods.

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.