Aplicação de um modelo de programação linear inteira mista (PLIM) na expansão da rede de distribuição de energia elétrica em Angola

Em Angola, apenas cerca de 30% da população tem acesso à energia elétrica, nível que decresce para valores inferiores a 10% em zonas rurais mais remotas. Este problema é agravado pelo facto de, na maioria dos casos, as infraestruturas existentes se encontrarem danificadas ou não acompanharem o desenvolvimento da região. Em particular na capital angolana, Luanda que, sendo a menor província de Angola, é a que regista atualmente a maior densidade populacional. Com uma população de cerca de 5 milhões de habitantes, não só há frequentemente problemas relacionados com a falha do fornecimento de energia elétrica como há ainda uma percentagem considerável de municípios onde a rede elétrica ainda nem sequer chegou. O governo de Angola, no seu esforço de crescimento e aproveitamento das suas enormes potencialidades, definiu o setor energético como um dos fatores críticos para o desenvolvimento sustentável do país, tendo assumido que este é um dos eixos prioritários até 2016. Existem objetivos claros quanto à reabilitação e expansão das infraestruturas do setor elétrico, aumentando a capacidade instalada do país e criando uma rede nacional adequada, com o intuito não só de melhorar a qualidade e fiabilidade da rede já existente como de a aumentar. Este trabalho de dissertação consistiu no levantamento de dados reais relativamente à rede de distribuição de energia elétrica de Luanda, na análise e planeamento do que é mais premente fazer relativamente à sua expansão, na escolha dos locais onde é viável localizar novas subestações, na modelação adequada do problema real e na proposta de uma solução ótima para a expansão da rede existente. Depois de analisados diferentes modelos matemáticos aplicados ao problema de expansão de redes de distribuição de energia elétrica encontrados na literatura, optou-se por um modelo de programação linear inteira mista (PLIM) que se mostrou adequado. Desenvolvido o modelo do problema, o mesmo foi resolvido por recurso a software de otimização Analytic Solver e CPLEX. Como forma de validação dos resultados obtidos, foi implementada a solução de rede no simulador PowerWorld 8.0 OPF, software este que permite a simulação da operação do sistema de trânsito de potências.

Modelação e identificação de motor DC

O modelo matemático de um sistema real permite o conhecimento do seu comportamento dinâmico e é geralmente utilizado em problemas de engenharia. Por vezes os parâmetros utilizados pelo modelo são desconhecidos ou imprecisos. O envelhecimento e o desgaste do material são fatores a ter em conta pois podem causar alterações no comportamento do sistema real, podendo ser necessário efetuar uma nova estimação dos seus parâmetros. Para resolver este problema é utilizado o software desenvolvido pela empresa MathWorks, nomeadamente, o Matlab e o Simulink, em conjunto com a plataforma Arduíno cujo Hardware é open-source. A partir de dados obtidos do sistema real será aplicado um Ajuste de curvas (Curve Fitting) pelo Método dos Mínimos Quadrados de forma a aproximar o modelo simulado ao modelo do sistema real. O sistema desenvolvido permite a obtenção de novos valores dos parâmetros, de uma forma simples e eficaz, com vista a uma melhor aproximação do sistema real em estudo. A solução encontrada é validada com recurso a diferentes sinais de entrada aplicados ao sistema e os seus resultados comparados com os resultados do novo modelo obtido. O desempenho da solução encontrada é avaliado através do método das somas quadráticas dos erros entre resultados obtidos através de simulação e resultados obtidos experimentalmente do sistema real.

Inserção de todos os consumidores no mercado liberalizado de energia elétrica: oportunidades e desafios

O processo de liberalização do setor elétrico em Portugal Continental seguiu uma metodologia idêntica à da maior parte dos países europeus, tendo a abertura de mercado sido efetuada de forma progressiva. Assim, no âmbito do acompanhamento do setor elétrico nacional, reveste-se de particular interesse caracterizar a evolução mais recente do mercado liberalizado, nomeadamente em relação ao preço da energia elétrica. A previsão do preço da energia elétrica é uma questão muito importante para todos os participantes do mercado de energia elétrica. Como se trata de um assunto de grande importância, a previsão do preço da energia elétrica tem sido alvo de diversos estudos e diversas metodologias têm sido propostas. Esta questão é abordada na presente dissertação recorrendo a técnicas de previsão, nomeadamente a métodos baseados no histórico da variável em estudo. As previsões são, segundo alguns especialistas, um dos inputs essenciais que os gestores desenvolvem para ajudar no processo de decisão. Virtualmente cada decisão relevante ao nível das operações depende de uma previsão. Para a realização do modelo de previsão de preço da energia elétrica foram utilizados os modelos Autorregressivos Integrados de Médias Móveis, Autoregressive / Integrated / Moving Average (ARIMA), que geram previsões através da informação contida na própria série temporal. Como se pretende avaliar a estrutura do preço da energia elétrica do mercado de energia, é importante identificar, deste conjunto de variáveis, quais as que estão mais relacionados com o preço. Neste sentido, é realizada em paralelo uma análise exploratória, através da correlação entre o preço da energia elétrica e outras variáveis de estudo, utilizando para esse efeito o coeficiente de correlação de Pearson. O coeficiente de correlação de Pearson é uma medida do grau e da direção de relação linear entre duas variáveis quantitativas. O modelo desenvolvido foi aplicado tendo por base o histórico de preço da eletricidade desde o inicio do mercado liberalizado e de modo a obter as previsões diária, mensal e anual do preço da eletricidade. A metodologia desenvolvida demonstrou ser eficiente na obtenção das soluções e ser suficientemente rápida para prever o valor do preço da energia elétrica em poucos segundos, servindo de apoio à decisão em ambiente de mercado.

Dimensão do sector público e crescimento económico: uma relação não linear na União Europeia dos 15?

Os Estados-Membros da União Europeia têm tido a preocupação de reduzirem a dimensão da Administração Pública na economia, a par de a tornar muito mais eficiente de forma a promover o crescimento económico. Neste artigo analisam-se as relações entre a despesa pública e o crescimento económico em 14 Estados-Membros da União Europeia dos 15, com o objectivo de determinar a dimensão óptima das Administrações Públicas, tendo por base teórica a Curva de Armey. Os resultados, para o período 1965-2007, sugerem uma dimensão do sector público maximizadora do crescimento económico de 47,37% e 22,17% do PIB, quando avaliada pelas despesas públicas totais e o consumo público, respectivamente.

Imunossensores Eletroquímicos para o Diagnóstico Precoce e Descentralizado do Cancro da Mama

O cancro é uma das principais causas de morte em todo o mundo. Entre as mulheres, o cancro da mama é o mais frequente. A deteção precoce do cancro é de extrema importância na medida em que pode aumentar as possibilidades de cura dos pacientes e contribuir para a diminuição da taxa de mortalidade desta doença. Um método que tem contribuído para a deteção precoce do cancro é a análise de biomarcadores. Biomarcadores associados ao cancro da mama, como o Recetor 2 do Fator de Crescimento Epidérmico Humano (HER2) e o Antigénio Carbohidratado 15-3 (CA 15-3), podem ser detetados através de dispositivos como os biossensores. Neste trabalho foram desenvolvidos dois imunossensores eletroquímicos para a análise de HER2 e CA 15-3. Para ambos os sensores foram utilizados, como transdutores, elétrodos serigrafados de carbono. A superfície destes transdutores foi nanoestruturada com nanopartículas de ouro. Foram realizados imunoensaios não-competitivos (do tipo sandwich) em ambos os imunossensores, cuja estratégia consistiu na (i) imobilização do respetivo anticorpo de captura na superfície nanoestruturada dos elétrodos, (ii) bloqueio da superfície com caseína, (iii) incubação com uma mistura do analito (HER2 ou CA 15-3) e o respetivo anticorpo de deteção biotinilado, (iv) adição de estreptavidina conjugada com fosfatase alcalina (S-AP; a AP foi utilizada como marcador enzimático), (v) adição de uma mistura do substrato enzimático (3-indoxil fosfato) e nitrato de prata, e (vi) deteção do sinal analítico através da redissolução anódica, por voltametria de varrimento linear, da prata depositada enzimaticamente. Com as condições experimentais otimizadas, foi estabelecida a curva de calibração para a análise de HER2 em soro, entre 15 e 100 ng/mL, obtendo-se um limite de deteção de 4,4 ng/mL. Para o CA 15-3 a curva de calibração (em solução aquosa) foi estabelecida entre 15 e 250 U/mL, obtendo-se um limite de deteção de 37,5 U/mL. Tendo em conta o valor limite (cutoff value) estabelecido para o HER2 (15 ng/mL) pode-se comprovar a possível utilidade do imunossensor desenvolvido para o diagnóstico precoce e descentralizado do cancro da mama. No caso do CA 15-3 serão necessários estudos adicionais para se poder avaliar a utilidade do imunossensor para o diagnóstico do cancro da mama.

Modelação e reforço de vigas de betão armado com laminados de fibra de carbono

Com o atual estado da construção em Portugal, a reabilitação urbana é uma realidade. Com muitos dos edifícios a necessitarem de reforço, procurou-se abordar o comportamento real das estruturas, indo além da típica análise linear elástica. Desta forma, pretendeu-se aumentar o conhecimento acerca da modelação numérica não-linear de estruturas de betão armado, expondo modelos de cálculo relativamente simples e de fácil compreensão, com o objetivo de servir de base a uma avaliação da capacidade de carga de um elemento estrutural. O modelo de cálculo foi validado com recurso ao trabalho experimental de Bresler e Scordelis (1963). Analisou-se o comportamento até à rotura de três vigas ensaiadas à flexão. Posteriormente, foi realizado um estudo paramétrico de algumas propriedades do betão com vista à discussão do melhor de ajuste. Em seguida, já no campo do reforço estrutural, simulou-se numericamente vigas reforçadas com CFRP, com recurso à técnica EBR e NSM. Comparam-se os resultados numéricos com os ensaios experimentais de Cruz et al. (2011a). Avaliou-se ainda o desempenho de soluções alternativas com variações na área e comprimento dos laminados. Para finalizar, foi desenvolvida uma campanha experimental com diferentes áreas de reforço. Conceberam-se e executaram-se três vigas de betão armado sobre as quais se instalaram laminados de CFRP. Os resultados experimentais são apresentados e discutidos à luz dos resultados do respetivo modelo numérico. No cômputo geral, o presente trabalho permitiu aferir a validade de modelos não-lineares na previsão do comportamento efetivo das estruturas até à rotura. Assinala-se a concordância em vários resultados experimentais analisados. Ficaram também patentes os principais fenómenos ligados ao reforço de vigas com CFRP, focados nos respetivos modelos de cálculo e nos resultados experimentais apresentados.

Sulphonamide-imprinted sol–gel materials as ionophores in potentiometric transduction

This work proposes different kind of solid-contact graphite-based electrodes for the selective determination of sulphonamides (SPHs) in pharmaceuticals, biological fluids and aquaculture waters. Sulfadiazine (SDZ) and sulfamethoxazole (SMX) were selected for this purpose for being the most representative compounds of this group. The template molecules were imprinted in sol–gel (ISG) and the resulting material was used as detecting element. This was made by employing it as either a sensing layer or an ionophore of PVC-based membranes and subsequent potentiometric transduction, a strategy never reported before. The corresponding non-imprinted sol–gel (NISG) membranes were used as blank. The effect of plasticizer and kind/charge of ionic lipophilic additive was also studied. The best performance in terms of slope, linearity ranges and signal reproducibility and repeatability was achieved by PVC membranes including a high dielectric constant plasticizer and 15 mg of ISG particles. The corresponding average slope was −51.4 and −52.4 mV/decade, linear responses were 9.0 × 10−6 and 1.7 × 10−5 M, and limits of detection were 0.74 and 1.3 μg/mL for SDZ and for SMX, respectively. Good selectivity with log Kpot < −0.3 was observed for carbonate, chloride, fluoride, hydrogenocarbonate, nitrate, nitrite, phosphate, cyanide, sulfate, borate, persulphate, citrate, tartrate, salicylate, tetracycline, ciprofloxacin, sulphamerazine, sulphatiazole, dopamine, glucose, galactose, cysteine and creatinine. The best sensors were successfully applied to the analysis of real samples with relative errors ranging from −6.8 to + 3.7%.

An Extension of Estimation of Domain of Attraction for Fractional Order Linear System Subject to Saturation Control

This paper employs the Lyapunov direct method for the stability analysis of fractional order linear systems subject to input saturation. A new stability condition based on saturation function is adopted for estimating the domain of attraction via ellipsoid approach. To further improve this estimation, the auxiliary feedback is also supported by the concept of stability region. The advantages of the proposed method are twofold: (1) it is straightforward to handle the problem both in analysis and design because of using Lyapunov method, (2) the estimation leads to less conservative results. A numerical example illustrates the feasibility of the proposed method.

Limit Cycle Prediction of Systems with Fractional Controllers and Backlash

This article investigates the limit cycle (LC) prediction of systems with backlash by means of the describing function (DF) when using discrete fractional-order (FO) algorithms. The DF is an approximate method that gives good estimates of LCs. The implementation of FO controllers requires the use of rational approximations, but such realizations produce distinct dynamic types of behavior. This study analyzes the accuracy in the prediction of LCs, namely their amplitude and frequency, when using several different algorithms. To illustrate this problem we use FO-PID algorithms in the control of systems with backlash.

Using data mining with time series data in short-term stocks prediction

Data Mining (DM) methods are being increasingly used in prediction with time series data, in addition to traditional statistical approaches. This paper presents a literature review of the use of DM with time series data, focusing on short- time stocks prediction. This is an area that has been attracting a great deal of attention from researchers in the field. The main contribution of this paper is to provide an outline of the use of DM with time series data, using mainly examples related with short-term stocks prediction. This is important to a better understanding of the field. Some of the main trends and open issues will also be introduced.

Previsão do Diagrama de Carga de Subestações da REN utilizando Redes Neuronais

A presente dissertação apresenta o estudo de previsão do diagrama de carga de subestações da Rede Elétrica Nacional (REN) utilizando redes neuronais, com o intuito de verificar a viabilidade do método utilizado, em estudos futuros. Atualmente, a energia elétrica é um bem essencial e desempenha um papel fundamental, tanto a nível económico do país, como a nível de conforto e satisfação individual. Com o desenvolvimento do setor elétrico e o aumento dos produtores torna-se importante a realização da previsão de diagramas de carga, contribuindo para a eficiência das empresas. Esta dissertação tem como objetivo a utilização do modelo das redes neuronais artificiais (RNA) para criar uma rede capaz de realizar a previsão de diagramas de carga, com a finalidade de oferecer a possibilidade de redução de custos e gastos, e a melhoria de qualidade e fiabilidade. Ao longo do trabalho são utilizados dados da carga (em MW), obtidos da REN, da subestação da Prelada e dados como a temperatura, humidade, vento e luminosidade, entre outros. Os dados foram devidamente tratados com a ajuda do software Excel. Com o software MATLAB são realizados treinos com redes neuronais, através da ferramenta Neural Network Fitting Tool, com o objetivo de obter uma rede que forneça os melhores resultados e posteriormente utiliza-la na previsão de novos dados. No processo de previsão, utilizando dados reais das subestações da Prelada e Ermesinde referentes a Março de 2015, comprova-se que com a utilização de RNA é possível obter dados de previsão credíveis, apesar de não ser uma previsão exata. Deste modo, no que diz respeito à previsão de diagramas de carga, as RNA são um bom método a utilizar, uma vez que fornecem, à parte interessada, uma boa previsão do consumo e comportamento das cargas elétricas. Com a finalização deste estudo os resultados obtidos são no mínimo satisfatórios. Consegue-se alcançar através das RNA resultados próximos aos valores que eram esperados, embora não exatamente iguais devido à existência de uma margem de erro na aprendizagem da rede neuronal.

Controlo inteligente de um Sistema de Levitação Magnética

A levitação magnética tem sido um tema bastante investigado sobretudo devido à sua utilização em sistemas ferroviários de transportes. É o método ideal quando existe a necessidade em aplicações de restringir do contacto físico, ou a conveniência, em termos energéticos, de eliminar o atrito. O princípio de funcionamento é simples, um eletroíman cria uma força sobre um objeto ferromagnético que contraria a gravidade. Contudo um sistema de levitação por atração é instável e não linear, o que significa a necessidade de implementar um controlador para satisfazer as características de estabilidade desejadas. Ao longo deste projeto serão descritos os procedimentos teóricos e práticos que foram tomados na criação de um sistema de levitação eletromagnética. Desde a conceção física do sistema, como escolha do sensor, condicionamento de sinal ou construção do eletroíman, até aos procedimentos matemáticos que permitiram a modelação do sistema e criação de controladores. Os controladores clássicos, como o PID ou em avanço de fase, foram projetados através da técnica do Lugar Geométrico de Raízes. No projeto do controlador difuso, pelo contrário não se fez uso da modelação do sistema ou de qualquer relação matemática entre as variáveis. A utilização desta técnica de controlo destacou-se pela usa simplicidade e rapidez de implementação, fornecendo um bom desempenho ao sistema. Na parte final do relatório os resultados obtidos pelos diferentes métodos de controlo são analisados e apresentadas as respetivas conclusões. Estes resultados revelam que para este sistema, relativamente aos outros métodos, o controlador difuso apresenta o melhor desempenho tanto ao nível da resposta transitória, como em regime permanente.

Myoelectric Signal Monitoring System

The Electromyography (EMG) is an important tool for gait analyzes and disorders diagnoses. Traditional methods involve equipment that can disturb the analyses, being gradually substituted by different approaches, like wearable and wireless systems. The cable replacement for autonomous systems demands for technologies capable of meeting the power constraints. This work presents the development of an EMG and kinematic data capture wireless module, designed taking into account power consumption issues. This module captures and converts the analog myoeletric signal to digital, synchronously with the capture of kinetic information. Both data are time multiplexed and sent to a PC via Bluetooth link. The work carried out comprised the development of the hardware, the firmware and a graphical interface running in an external PC. The hardware was developed using the PIC18F14K22, a low power family of microcontrollers. The link was established via Bluetooth, a protocol designed for low power communication. An application was also developed to recover and trace the signal to a Graphic User Interface (GUI), coordinating the message exchange with the firmware. Results were obtained which allowed validating the conceived system in static and with the subject performing short movements. Although it was not possible to perform the tests within more dynamic movements, it is shown that it is possible to capture, transmit and display the captured data as expected. Some suggestions to improve the system performance also were made.

Adhesive selection for single lap bonded joints: Experimentation and advanced techniques for strength prediction

The integrity of multi-component structures is usually determined by their unions. Adhesive-bonding is often used over traditional methods because of the reduction of stress concentrations, reduced weight penalty, and easy manufacturing. Commercial adhesives range from strong and brittle (e.g., Araldite® AV138) to less strong and ductile (e.g., Araldite® 2015). A new family of polyurethane adhesives combines high strength and ductility (e.g., Sikaforce® 7888). In this work, the performance of the three above-mentioned adhesives was tested in single lap joints with varying values of overlap length (LO). The experimental work carried out is accompanied by a detailed numerical analysis by finite elements, either based on cohesive zone models (CZM) or the extended finite element method (XFEM). This procedure enabled detailing the performance of these predictive techniques applied to bonded joints. Moreover, it was possible to evaluate which family of adhesives is more suited for each joint geometry. CZM revealed to be highly accurate, except for largely ductile adhesives, although this could be circumvented with a different cohesive law. XFEM is not the most suited technique for mixed-mode damage growth, but a rough prediction was achieved.