Optimal dispatch with reactive power compensation by Genetic Algorithm

This paper presents a Unit Commitment model with reactive power compensation that has been solved by Genetic Algorithm (GA) optimization techniques. The GA has been developed a computational tools programmed/coded in MATLAB. The main objective is to find the best generations scheduling whose active power losses are minimal and the reactive power to be compensated, subjected to the power system technical constraints. Those are: full AC power flow equations, active and reactive power generation constraints. All constraints that have been represented in the objective function are weighted with a penalty factors. The IEEE 14-bus system has been used as test case to demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm. Results and conclusions are dully drawn.

Can power laws help us understand gene and proteome information?

Proteins are biochemical entities consisting of one or more blocks typically folded in a 3D pattern. Each block (a polypeptide) is a single linear sequence of amino acids that are biochemically bonded together. The amino acid sequence in a protein is defined by the sequence of a gene or several genes encoded in the DNA-based genetic code. This genetic code typically uses twenty amino acids, but in certain organisms the genetic code can also include two other amino acids. After linking the amino acids during protein synthesis, each amino acid becomes a residue in a protein, which is then chemically modified, ultimately changing and defining the protein function. In this study, the authors analyze the amino acid sequence using alignment-free methods, aiming to identify structural patterns in sets of proteins and in the proteome, without any other previous assumptions. The paper starts by analyzing amino acid sequence data by means of histograms using fixed length amino acid words (tuples). After creating the initial relative frequency histograms, they are transformed and processed in order to generate quantitative results for information extraction and graphical visualization. Selected samples from two reference datasets are used, and results reveal that the proposed method is able to generate relevant outputs in accordance with current scientific knowledge in domains like protein sequence/proteome analysis.

Dispachability improvement of wind generation by the virtual power producers

Nowadays, there is a growing environmental concern about were the energy that we use comes from, bringing the att ention on renewable energies. However, the use and trade of renewable e nergies in the market seem to be complicated because of the lack of guara ntees of generation, mainly in the wind farms. The lack of guarantees is usually addressed by using a reserve generation. The aggregation of DG p lants gives place to a new concept: the Virtual Power Producer (VPP). VPPs can reinforce the importance of wind generation technologies, making them valuable in electricity markets. This paper presents some resul ts obtained with a simulation tool (ViProd) developed to support VPPs in the analysis of their operation and management methods and of their strat egies effects.

Combining artificial intelligence techniques for the training of power system control centre operators

Control Centre operators are essential to assure a good performance of Power Systems. Operators’ actions are critical in dealing with incidents, especially severe faults, like blackouts. In this paper we present an Intelligent Tutoring approach for training Portuguese Control Centre operators in incident analysis and diagnosis, and service restoration of Power Systems, offering context awareness and an easy integration in the working environment.

AI in power systems and energy markets

In a world increasingly conscientious about environmental effects, power and energy systems are undergoing huge transformations. Electric energy produced from power plants is transmitted and distributed to end users through a power grid. The power industry performs the engineering design, installation, operation, and maintenance tasks to provide a high-quality, secure energy supply while accounting for its systems’ abilities to withstand uncertain events, such as weather-related outages. Competitive, deregulated electricity markets and new renewable energy sources, however, have further complicated this already complex infrastructure.Sustainable development has also been a challenge for power systems. Recently, there has been a signifi cant increase in the installation of distributed generations, mainly based on renewable resources such as wind and solar. Integrating these new generation systems leads to more complexity. Indeed, the number of generation sources greatly increases as the grid embraces numerous smaller and distributed resources. In addition, the inherent uncertainties of wind and solar energy lead to technical challenges such as forecasting, scheduling, operation, control, and risk management. In this special issue introductory article, we analyze the key areas in this field that can benefi t most from AI and intelligent systems now and in the future.We also identify new opportunities for cross-fertilization between power systems and energy markets and intelligent systems researchers.

Dynamic power- and failure-aware cloud resources allocation for Sets of independent tasks

Cloud computing is increasingly being adopted in different scenarios, like social networking, business applications, scientific experiments, etc. Relying in virtualization technology, the construction of these computing environments targets improvements in the infrastructure, such as power-efficiency and fulfillment of users’ SLA specifications. The methodology usually applied is packing all the virtual machines on the proper physical servers. However, failure occurrences in these networked computing systems can induce substantial negative impact on system performance, deviating the system from ours initial objectives. In this work, we propose adapted algorithms to dynamically map virtual machines to physical hosts, in order to improve cloud infrastructure power-efficiency, with low impact on users’ required performance. Our decision making algorithms leverage proactive fault-tolerance techniques to deal with systems failures, allied with virtual machine technology to share nodes resources in an accurately and controlled manner. The results indicate that our algorithms perform better targeting power-efficiency and SLA fulfillment, in face of cloud infrastructure failures.

Caracterização de antioxidantes com potencial interesse industrial

Mestrado em Engenharia Química

Demand response in future power systems management – a conceptual framework and simulation tool

Mestrado em Engenharia Electrotécnica – Sistemas Eléctricos de Energia

Análise e optimização global de uma linha de extrusão

Os objectivos principais deste estudo são a caracterização de uma das linhas de extrusão existentes na Cabelte, nomeadamente a linha de extrusão de referência EP5, composta por duas extrusoras. Pretende-se fazer a determinação de indicadores energéticos e de processo e a optimização do consumo energético, no que diz respeito à energia consumida e às perdas térmicas relativas a esta linha. Para fazer a monitorização da linha de extrusão EP5 foi colocado no quadro geral dessa linha um equipamento central de medida de forma a ser possível a sua monitorização. No entanto, para a extrusora auxiliar as medições foram efectuadas com uma pinça amperimétrica e um fasímetro. Foram também efectuados ensaios onde foi avaliada a quantidade de material transformada, para isso foi utilizado um equipamento de pesagem, doseador gravimétrico aplicado nas extrusoras. As medições de temperatura para os cálculos das perdas térmicas da extrusora principal e para a caracterização dos materiais plásticos, foram efectuadas utilizando um termómetro digital. Foram efectuados ensaios de débito às extrusoras auxiliar e principal e foi estudada a variação do factor de potência em função da rotação do fuso. Na perspectiva do utilizador final a optimização para a utilização racional de energia está na redução de encargos da factura de energia eléctrica. Essa factura não depende só da quantidade mas também do modo temporal como se utiliza essa energia, principalmente a energia eléctrica, bastante dependente do período em que é consumida. Uma metodologia diferente no planeamento da produção, contemplando o fabrico dos cabos com maior custo específico nas horas de menor custo energético, implicaria uma redução dos custos específicos de 18,7% para o horário de verão e de 20,4% para o horário de inverno. Os materiais de revestimento utilizados (PE e PVC), influenciam directamente os custos energéticos, uma vez que o polietileno (PE) apresenta sempre valores de entalpia superiores (0,317 kWh/kg e 0,281 kWh/kg)) e necessita de temperaturas de trabalho mais elevadas do que o policloreto de vinilo (PVC) (0,141 kWh/kg e 0,124 kWh/kg). O consumo específico tendencialmente diminui à medida que aumenta a rotação do fuso, até se atingir o valor de rotação óptimo, a partir do qual esta tendência se inverte. O cosφ para as duas extrusoras em estudo, aumenta sempre com o aumento de rotação do fuso. Este estudo permitiu avaliar as condições óptimas no processo de revestimento dos cabos, de forma a minimizarmos os consumos energéticos. A redução de toda a espécie de desperdícios (sobre consumos, desperdício em purgas) é uma prioridade de gestão que alia também a eficácia à eficiência, e constitui uma ferramenta fundamental para assegurar o futuro da empresa. O valor médio lido para o factor de potência (0,38) da linha EP5, valor extremamente baixo e que vem associado à energia reactiva, além do factor económico que lhe está inerente, condiciona futuras ampliações. A forma de se corrigir o factor de potência é instalando uma bateria de condensadores de 500 kVAr. Considerando o novo sistema tarifário aplicado à energia reactiva, vamos ter um ganho de 36167,4 Euro/ano e o período de retorno de investimento é de 0,37 ano (4,5 meses). Esta medida implica também uma redução anual na quantidade de CO2 emitida de 6,5%. A quantificação das perdas térmicas é importante, pois só desta forma se podem definir modos de actuação de forma a aumentar a eficiência energética. Se não existir conhecimento profundo dos processos e metodologias correctas, não podem existir soluções eficientes, logo é importante medir antes de avançar com qualquer medida de gestão.

Diagnóstico energético da indústria de placas de borracha e optimização do sector de pintura

Cada vez mais a indústria tem vindo a sofrer algumas mudanças no seu processo produtivo. Hoje, mais que nunca, é preciso garantir que as instalações produtivas sejam o mais eficiente possível, procurando a racionalização de energia com um decrescimento dos custos. Deste modo o objectivo desta dissertação é o diagnóstico energético da fábrica de placas de borracha e a optimização do sector da pintura na empresa Monteiro Ribas. A realização de um diagnóstico energético, para a detecção de desperdícios de energia tem sido amplamente utilizada. A optimização irá prospectar potenciais de mudanças e aplicação de tecnologias de eficiência energética. Pretende-se deste modo travar o consumo energético sem que seja afectada a produção, já que a empresa é considerada consumidora intensiva de energia. Na empresa Monteiro Ribas há consumo de gás natural, de vapor e de energia eléctrica, sendo o vapor a forma de energia mais consumida, seguida da energia eléctrica e por fim, do gás natural nas proporções de 55%, 41% e 4%, respectivamente. A optimização feita permitiu estudar a influência de algumas variáveis, nos consumos anuais da energia, e assim apresentar propostas de melhoria. Uma das propostas analisadas foi a possibilidade de efectuar um isolamento térmico a algumas válvulas. Este isolamento conduziria a uma poupança de 79.263,4 kWh/ano. Propôs-se também a implementação de balastros electrónicos, que conduziria a uma diminuição em energia eléctrica de 29.509,92 kWh/ano. Relativamente às máquinas utilizadas no sector da pintura, verificou-se ser a estufa IRK 6, um dos equipamentos de grande consumo energético. Então analisou-se a influência da velocidade de circulação das placas de borracha através desta máquina, bem como a alteração da respectiva potência, pela diminuição do número de cassetes incorporados nesta estufa.

Resolução do problema do escalonamento da produção de energia eléctrica usando programação lógica por restrições

A operação dos Mercados de Energia Eléctrica passa, actualmente, por uma profunda reestruturação, com o principal foco nas transacções do sistema de transmissão entre os diferentes agentes. Tendo isso em conta, o serviço de transmissão neste novo esquema de funcionamento do Mercado de Energia Eléctrica deve ser provido de máxima eficiência económica, atendendo sempre às restrições de segurança do sistema. Com esta reorganização do sector eléctrico da última década surgiu também a necessidade de rever os modelos tradicionais de optimização económica do Sistema Eléctrico de Energia, como por exemplo o despacho e prédespacho (unit commitment). A reestruturação e liberalização dos mercados de energia eléctrica trouxeram novas restrições a alguns dos problemas tradicionais associados aos Sistemas Eléctricos de Energia. Um desses problemas é o Escalonamento da Produção de Energia Eléctrica, que no contexto actual, implica quase sempre negociação entre os diferentes agentes do mercado e consequentemente reescalonamento. A maioria dos métodos usados para a resolução do problema não permitem reformular o prédespacho, algo para que a Programação Lógica por Restrições é extremamente adequada. O trabalho desenvolvido nesta dissertação visa criar uma aplicação computacional com base na Programação Lógica por Restrições, através da plataforma ECLiPSe, para resolver o problema do Escalonamento da Produção de Energia Eléctrica dos grupos térmicos, demonstrando assim a versatilidade e flexibilidade deste tipo de programação aplicada a problema combinatoriais deste género.

Impacto da influência do ar novo na climatização de edifícios

Este trabalho surgiu do âmbito da Tese de Dissertação do Mestrado em Energias Sustentáveis do Instituto Superior de Engenharia do Porto, tendo o acompanhamento dos orientadores da empresa Laboratório Ecotermolab do Instituto de Soldadura e Qualidade e do Instituto Superior de Engenharia do Porto, de forma a garantir a linha traçada indo de acordo aos objectivos propostos. A presente tese abordou o estudo do impacto da influência do ar novo na climatização de edifícios, tendo como base de apoio à análise a simulação dinâmica do edifício em condições reais num programa adequado, acreditado pela norma ASHRAE 140-2004. Este trabalho pretendeu evidenciar qual o impacto da influência do ar novo na climatização de um edifício com a conjugação de vários factores, tais como, ocupação, actividades e padrões de utilização (horários), iluminação e equipamentos, estudando ainda a possibilidade do sistema funcionar em regime de “Free-Cooling”. O princípio partiu fundamentalmente por determinar até que ponto se pode climatizar recorrendo único e exclusivamente à introdução de ar novo em regime de “Free-Cooling”, através de um sistema tudo-ar de Volume de Ar Variável - VAV, sem o apoio de qualquer outro sistema de climatização auxiliar localizado no espaço, respeitando os caudais mínimos impostos pelo RSECE (Decreto-Lei 79/2006). Numa primeira fase foram identificados todos os dados relativos à determinação das cargas térmicas do edifício, tendo em conta todos os factores e contributos alusivos ao valor da carga térmica, tais como a transmissão de calor e seus constituintes, a iluminação, a ventilação, o uso de equipamentos e os níveis de ocupação. Consequentemente foram elaboradas diversas simulações dinâmicas com o recurso ao programa EnergyPlus integrado no DesignBuilder, conjugando variáveis desde as envolventes à própria arquitectura, perfis de utilização ocupacional, equipamentos e taxas de renovação de ar nos diferentes espaços do edifício em estudo. Obtiveram-se vários modelos de forma a promover um estudo comparativo e aprofundado que permitisse determinar o impacto do ar novo na climatização do edifício, perspectivando a capacidade funcional do sistema funcionar em regime de “Free-Cooling”. Deste modo, a análise e comparação dos dados obtidos permitiram chegar às seguintes conclusões: Tendo em consideração que para necessidades de arrefecimento bastante elevadas, o “Free-Cooling” diurno revelou-se pouco eficaz ou quase nulo, para o tipo de clima verificado em Portugal, pois o diferencial de temperatura existente entre o exterior e o interior não é suficiente de modo a tornar possível a remoção das cargas de forma a baixar a temperatura interior para o intervalo de conforto. Em relação ao “Free-Cooling” em horário nocturno ou pós-laboral, este revelou-se bem mais eficiente. Obtiveram-se prestações muito interessantes sobretudo durante as estações de aquecimento e meia-estação, tendo em consideração o facto de existir necessidades de arrefecimento mesmo durante a estação de aquecimento. Referente à ventilação nocturna, isto é, em períodos de madrugada e fecho do edifício, concluiu-se que tal contribui para um abaixamento do calor acumulado durante o dia nos materiais construtivos do edifício e que é libertado ou restituído posteriormente para os espaços em períodos mais tardios. De entre as seguintes variáveis, aumento de caudal de ar novo insuflado e o diferencial de temperatura existente entre o ar exterior e interior, ficou demonstrado que este último teria maior peso contributivo na remoção do calor. Por fim, é ponto assente que de um modo geral, um sistema de climatização será sempre indispensável devido a cargas internas elevadas, requisitos interiores de temperatura e humidade, sendo no entanto aconselhado o “Free- Cooling” como um opção viável a incorporar na solução de climatização, de forma a promover o arrefecimento natural, a redução do consumo energético e a introdução activa de ar novo.

Fuzzy Monte Carlo model for transmission power systems reliability based decision making

This thesis presents the Fuzzy Monte Carlo Model for Transmission Power Systems Reliability based studies (FMC-TRel) methodology, which is based on statistical failure and repair data of the transmission power system components and uses fuzzyprobabilistic modeling for system component outage parameters. Using statistical records allows developing the fuzzy membership functions of system component outage parameters. The proposed hybrid method of fuzzy set and Monte Carlo simulation based on the fuzzy-probabilistic models allows catching both randomness and fuzziness of component outage parameters. A network contingency analysis to identify any overloading or voltage violation in the network is performed once obtained the system states. This is followed by a remedial action algorithm, based on Optimal Power Flow, to reschedule generations and alleviate constraint violations and, at the same time, to avoid any load curtailment, if possible, or, otherwise, to minimize the total load curtailment, for the states identified by the contingency analysis. For the system states that cause load curtailment, an optimization approach is applied to reduce the probability of occurrence of these states while minimizing the costs to achieve that reduction. This methodology is of most importance for supporting the transmission system operator decision making, namely in the identification of critical components and in the planning of future investments in the transmission power system. A case study based on Reliability Test System (RTS) 1996 IEEE 24 Bus is presented to illustrate with detail the application of the proposed methodology.

Characterizations of power indices based on null player free winning coalitions

In this paper, we characterize two power indices introduced in [1] using two different modifications of the monotonicity property first stated by [2]. The sets of properties are easily comparable among them and with previous characterizations of other power indices.

Power law and entropy analysis of catastrophic phenomena

Catastrophic events, such as wars and terrorist attacks, tornadoes and hurricanes, earthquakes, tsunamis, floods and landslides, are always accompanied by a large number of casualties. The size distribution of these casualties has separately been shown to follow approximate power law (PL) distributions. In this paper, we analyze the statistical distributions of the number of victims of catastrophic phenomena, in particular, terrorism, and find double PL behavior. This means that the data sets are better approximated by two PLs instead of a single one. We plot the PL parameters, corresponding to several events, and observe an interesting pattern in the charts, where the lines that connect each pair of points defining the double PLs are almost parallel to each other. A complementary data analysis is performed by means of the computation of the entropy. The results reveal relationships hidden in the data that may trigger a future comprehensive explanation of this type of phenomena.