Short-term Wind Speed Forecasting using Support Vector Machines

Wind speed forecasting has been becoming an important field of research to support the electricity industry mainly due to the increasing use of distributed energy sources, largely based on renewable sources. This type of electricity generation is highly dependent on the weather conditions variability, particularly the variability of the wind speed. Therefore, accurate wind power forecasting models are required to the operation and planning of wind plants and power systems. A Support Vector Machines (SVM) model for short-term wind speed is proposed and its performance is evaluated and compared with several artificial neural network (ANN) based approaches. A case study based on a real database regarding 3 years for predicting wind speed at 5 minutes intervals is presented.

Data Mining Approach to support the Generation of Realistic Scenarios for Multi-Agent simulation of Electricity Markets

This paper presents the Realistic Scenarios Generator (RealScen), a tool that processes data from real electricity markets to generate realistic scenarios that enable the modeling of electricity market players’ characteristics and strategic behavior. The proposed tool provides significant advantages to the decision making process in an electricity market environment, especially when coupled with a multi-agent electricity markets simulator. The generation of realistic scenarios is performed using mechanisms for intelligent data analysis, which are based on artificial intelligence and data mining algorithms. These techniques allow the study of realistic scenarios, adapted to the existing markets, and improve the representation of market entities as software agents, enabling a detailed modeling of their profiles and strategies. This work contributes significantly to the understanding of the interactions between the entities acting in electricity markets by increasing the capability and realism of market simulations.

Sistema de Informação como suporte ao Sistema de Gestão da Qualidade

Dissertação de Mestrado em Engenharia Informática

Otimização do sítio web e google adwords

Relatório de estágio apresentado ao Instituto de Contabilidade e Administração do Porto para a obtenção do grau de Mestre em Empreendedorismo e Internacionalização, sob orientação de Doutora Ana Azevedo.

Eficiência energética na iluminação pública

O presente trabalho aborda a temática da eficiência energética em sistemas de iluminação pública. A principal motivação prende-se com o peso significativo que a parcela energética destes sistemas ocupa na economia mundial. O uso eficiente de energia é uma crescente preocupação devido à diminuição de recursos, às consequências climáticas cada vez mais marcadas e ao elevado custo da energia, representando ainda um papel fundamental ao nível económico e de competitividade. A Iluminação Pública (IP) representa um peso importante nas despesas correntes dos municípios. É assim importante encontrar uma solução que permita manter níveis de segurança e conforto necessários às populações e que proporcione uma redução substancial do peso da IP nas despesas municipais. Neste sentido, este trabalho propõe-se estudar esta problemática, apresentando uma sistematização de soluções eficientes, quer a nível de lâmpadas e luminárias como também ao nível de tecnologias que auxiliem e complementem a eficiência de uma instalação de iluminação pública. A dissertação está dividida em duas partes. A primeira parte sistematiza os consumos verificados em Portugal, a vários níveis (consumo de energia elétrica, evolução do consumo energético de iluminação pública, etc.) abordando as políticas de eficiência energética, e são descritos alguns procedimentos que possibilitam a poupança energética na iluminação pública, aliada a instalações eficientes. A segunda parte da dissertação contempla o estudo de um caso prático cujo objetivo é propor soluções técnicas que permitam melhorar a eficiência energética na iluminação pública de Esposende, face à situação atual do concelho. Serão propostas várias soluções, tais como luminárias LED, balastros electrónicos reguláveis, lâmpadas de menor consumo e até mesmo o uso da telegestão.

Revisão, aplicação e avaliação dos mercados eletrónicos - emarket

Os mercados eletrónicos são sistemas de informação (SI) utilizados por várias entidades organizacionais distintas dentro de um ou vários níveis em termos das cadeias de valor económico (Journal Electronic Markets, 2012). Segundo (Bakos, 1998) têm um papel central na economia, facilitando a troca de informações, produtos, serviços e pagamentos. Durante o processo, é criado valor económico para o comprador, fornecedor, intermediários do mercado e para a sociedade em geral. O comércio eletrónico é o ato de realizar um qualquer tipo de negócio através de uma via eletrónica e é constituído por modelos diversificados onde se destacam o Business to Business (B2B) e o Business to Consumer (B2C). O modelo B2B possui uma quota de 90 % de todo o comércio, sendo esse sucesso intrinsecamente relacionado em grande parte às vantagens que as suas plataformas oferecem às empresas que inseridas nelas (Anacom, 2004). O âmbito principal deste trabalho é o estudo dos B2B, tendo sido para tal definidos os seguintes objetivos: Realizar a identificação do estado atual bem como a evolução dos mercados B2B em Portugal; Caraterização das funcionalidades das plataformas que atuam no tecido nacional e por fim fazer a criação de um conjunto de orientações de apoio a empresas que desejam fazer a inserção nestes mercados. Para serem alcançados os objetivos propostos na dissertação, foram inquiridas várias organizações ao mesmo tempo que foi realizada uma pesquisa de temas e artigos relacionados com os mercados eletrónicos e plataformas B2B, recorrendo a sites como a B-On.pt, e utilizando o motor de busca Google. Este relatório apresenta a seguinte estrutura: No capítulo 1 é apresentada a introdução teórica das matérias apresentadas nos capítulos seguintes; O capítulo 2 é centrado no comércio eletrónico, definições mais comuns e são demonstrados os modelos mais preponderantes do comércio eletrónico; No capítulo 3 são expostas todas as vertentes do modelo B2B, as principais plataformas B2B a atuar no tecido nacional, as suas funcionalidades e modo de operação bem como uma apresentação das principais plataformas a nível mundial; No capítulo 4 são apresentados um conjunto de tópicos de auxílio a empresas que desejem fazer a sua inserção neste tipo de mercados; Por último são descritas as principais conclusões retiradas na realização da dissertação. Em suma, este trabalho reúne um conjunto de dados e orientações úteis, decorrentes do estudo realizado de auxílio a empresas a aderirem aos mercados eletrónicos, visto ser uma abordagem promissora para as organizações.

Implementação de alertas de interações medicamentosas na construção de uma farmácia online

Os sistemas de apoio à decisão clinica têm-se revelado essenciais no dia-a-dia da população, nomeadamente dos profissionais e dos pacientes. Estes sistemas podem ser aplicados com diferentes objetivos: como sistemas de alerta; de prevenção de doenças; sistemas para dosagem de medicação e prescrição; entre outras. Atualmente é notório o aumento de interesse por parte da população em entender e em possuir um papel ativo nas decisões médicas. Para conseguirem fazê-lo necessitam de procurar informação. O meio mais utilizado para obter essa informação é a internet, onde a informação se encontra em grande quantidade e muito dispersa. Para além da quantidade é imprescindível encontrar informação credível, para que não haja indução da pessoa em erro. Para ajudar a solucionar estes problemas surgiram os sistemas de recomendação na saúde. Estes sistemas foram idealizados para fornecer informações às quais os utilizadores podem recorrer para tomar decisões conscientes e seguras sobre a sua saúde. Também os sistemas de alerta se têm revelado importantes na área da saúde. Estes sistemas podem ser usados em diferentes contextos e sobre diferentes assuntos, como por exemplo, a alteração do estado clínico de um paciente monitorizado, em tempo real, ou em interações medicamentosas. As interações medicamentosas podem advir da automedicação do utente ou da larga quantidade de medicação que, a partir de determinada idade, os utentes ingerem. Pode ter como causa medicação que administrem regularmente, ou até mesmo diariamente, ou doenças/estados que o utente possua que, em simultâneo com determinada medicação pode causar reações adversas. Neste trabalho foi desenvolvido um protótipo de uma farmácia online (FoAM) que fornece, ao utilizador, alertas quando há possibilidade de interações. As causas de interações consideradas foram os medicamentos que o utilizador consuma e/ou doenças/estados que possua. O objetivo é alertar para o caso das causas que o utilizador possui interagirem com o(s) medicamento(s) que este deseja adquirir. Para alcançar esse objetivo foi necessário selecionar os medicamentos a disponibilizar assim como as suas interações. Essa seleção foi baseada no prontuário terapêutico 2013 disponibilizado pelo INFARMED. Depois de recolhida e analisada a informação, foi possível compreender que informações clínicas o sistema necessita para que consiga identificar os medicamentos que não são aconselháveis adquirir. Para isso, é necessário que o utilizador forneça essas informações clínicas pessoais, necessidade que vai de encontro à posição defendida por diversos autores que apontam o uso de registos eletrónicos de saúde muito benéfico para conseguir alertas mais personalizados suprindo assim as necessidades do utilizador. É também preponderante que o utilizador perceba o porquê de determinado medicamento não ser aconselhável, por isso, ao ser emitido o alerta é também apresentada a justificação do mesmo, ou seja, é disponibilizado ao utilizador qual a causa que indicou no formulário responsável pela interação.

Formal Contracts for Runtime Verification Support in the Ada Programming Language

Poster presented in The 28th GI/ITG International Conference on Architecture of Computing Systems (ARCS 2015). 24 to 26, Mar, 2015. Porto, Portugal.

Architecture to Support Quality of Service in Arrowhead Systems

Presented at INForum - Simpósio de Informática (INFORUM 2015). 7 to 8, Sep, 2015. Covilhã, Portugal.

Real-Time Support in the Proposal for Fine-Grained Parallelism in Ada

Presented at Work in Progress Session, IEEE Real-Time Systems Symposium (RTSS 2015). 1 to 3, Dec, 2015. San Antonio, U.S.A..

Real-Time Support in the Proposal for Fine-Grained Parallelism in Ada

Presented at Work in Progress Session, IEEE Real-Time Systems Symposium (RTSS 2015). 1 to 3, Dec, 2015. San Antonio, U.S.A..

A Clinical Support System Based on Quality of Life Estimation

Quality of life is a concept influenced by social, economic, psychological, spiritual or medical state factors. More specifically, the perceived quality of an individual's daily life is an assessment of their well-being or lack of it. In this context, information technologies may help on the management of services for healthcare of chronic patients such as estimating the patient quality of life and helping the medical staff to take appropriate measures to increase each patient quality of life. This paper describes a Quality of Life estimation system developed using information technologies and the application of data mining algorithms to access the information of clinical data of patients with cancer from Otorhinolaryngology and Head and Neck services of an oncology institution. The system was evaluated with a sample composed of 3013 patients. The results achieved show that there are variables that may be significant predictors for the Quality of Life of the patient: years of smoking (p value 0.049) and size of the tumor (p value < 0.001). In order to assign the variables to the classification of the quality of life the best accuracy was obtained by applying the John Platt's sequential minimal optimization algorithm for training a support vector classifier. In conclusion data mining techniques allow having access to patients additional information helping the physicians to be able to know the quality of life and produce a well-informed clinical decision.

Decision Support for Energy Contracts Negotiation with Game Theory and Adaptive Learning

This paper presents a decision support methodology for electricity market players’ bilateral contract negotiations. The proposed model is based on the application of game theory, using artificial intelligence to enhance decision support method’s adaptive features. This model is integrated in AiD-EM (Adaptive Decision Support for Electricity Markets Negotiations), a multi-agent system that provides electricity market players with strategic behavior capabilities to improve their outcomes from energy contracts’ negotiations. Although a diversity of tools that enable the study and simulation of electricity markets has emerged during the past few years, these are mostly directed to the analysis of market models and power systems’ technical constraints, making them suitable tools to support decisions of market operators and regulators. However, the equally important support of market negotiating players’ decisions is being highly neglected. The proposed model contributes to overcome the existing gap concerning effective and realistic decision support for electricity market negotiating entities. The proposed method is validated by realistic electricity market simulations using real data from the Iberian market operator—MIBEL. Results show that the proposed adaptive decision support features enable electricity market players to improve their outcomes from bilateral contracts’ negotiations.

Six thinking hats: A novel metalearner for intelligent decision support in electricity markets

The energy sector has suffered a significant restructuring that has increased the complexity in electricity market players' interactions. The complexity that these changes brought requires the creation of decision support tools to facilitate the study and understanding of these markets. The Multiagent Simulator of Competitive Electricity Markets (MASCEM) arose in this context, providing a simulation framework for deregulated electricity markets. The Adaptive Learning strategic Bidding System (ALBidS) is a multiagent system created to provide decision support to market negotiating players. Fully integrated with MASCEM, ALBidS considers several different strategic methodologies based on highly distinct approaches. Six Thinking Hats (STH) is a powerful technique used to look at decisions from different perspectives, forcing the thinker to move outside its usual way of thinking. This paper aims to complement the ALBidS strategies by combining them and taking advantage of their different perspectives through the use of the STH group decision technique. The combination of ALBidS' strategies is performed through the application of a genetic algorithm, resulting in an evolutionary learning approach.

Impact of sensor nodes scaling and velocity on handover mechanisms for healthcare wireless sensor networks with mobility support

Health promotion in hospital environments can be improved using the most recent information and communication technologies. The Internet connectivity to small sensor nodes carried by patients allows remote access to their bio-signals. To promote these features the healthcare wireless sensor networks (HWSN) are used. In these networks mobility support is a key issue in order to keep patients under realtime monitoring even when they move around. To keep sensors connected to the network, they should change their access points of attachment when patients move to a new coverage area along an infirmary. This process, called handover, is responsible for continuous network connectivity to the sensors. This paper presents a detailed performance evaluation study considering three handover mechanisms for healthcare scenarios (Hand4MAC, RSSI-based, and Backbone-based). The study was performed by simulation using several scenarios with different number of sensors and different moving velocities of sensor nodes. The results show that Hand4MAC is the best solution to guarantee almost continuous connectivity to sensor nodes with less energy consumption.