212 resultados para electricity generation costs


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Em 2006, a IEA (Agência Internacional de Energia), publicou alguns estudos de consumos mundiais de energia. Naquela altura, apontava na fabricação de produtos, um consumo mundial de energia elétrica, de origem fóssil de cerca 86,16 EJ/ano (86,16×018 J) e um consumo de energia nos sistemas de vapor de 32,75 EJ/ano. Evidenciou também nesses estudos que o potencial de poupança de energia nos sistemas de vapor era de 3,27 EJ/ano. Ou seja, quase tanto como a energia consumida nos sistemas de vapor da U.E. Não se encontraram números relativamente a Portugal, mas comparativamente com outros Países publicitados com alguma similaridade, o consumo de energia em vapor rondará 0,2 EJ/ano e por conseguinte um potencial de poupança de cerca 0,02 EJ/ano, ou 5,6 × 106 MWh/ano ou uma potência de 646 MW, mais do que a potência de cinco barragens Crestuma/Lever! Trata-se efetivamente de muita energia; interessa por isso perceber o onde e o porquê deste desperdício. De um modo muito modesto, pretende-se com este trabalho dar algum contributo neste sentido. Procurou-se evidenciar as possibilidades reais de os utilizadores de vapor de água na indústria reduzirem os consumos de energia associados à sua produção. Não estão em causa as diferentes formas de energia para a geração de vapor, sejam de origem fóssil ou renovável; interessou neste trabalho estudar o modo de como é manuseado o vapor na sua função de transporte de energia térmica, e de como este poderá ser melhorado na sua eficiência de cedência de calor, idealmente com menor consumo de energia. Com efeito, de que servirá se se optou por substituir o tipo de queima para uma mais sustentável se a jusante se continuarem a verificarem desperdícios, descarga exagerada nas purgas das caldeiras com perda de calor associada, emissões permanentes de vapor para a atmosfera em tanques de condensado, perdas por válvulas nos vedantes, purgadores avariados abertos, pressão de vapor exageradamente alta atendendo às temperaturas necessárias, “layouts” do sistema de distribuição mal desenhados, inexistência de registos de produção e consumos de vapor, etc. A base de organização deste estudo foi o ciclo de vapor: produção, distribuição, consumo e recuperação de condensado. Pareceu importante incluir também o tratamento de água, atendendo às implicações na transferência de calor das superfícies com incrustações. Na produção de vapor, verifica-se que os maiores problemas de perda de energia têm a ver com a falta de controlo, no excesso de ar e purgas das caldeiras em exagero. Na distribuição de vapor aborda-se o dimensionamento das tubagens, necessidade de purgas a v montante das válvulas de controlo, a redução de pressão com válvulas redutoras tradicionais; será de destacar a experiência americana no uso de micro turbinas para a redução de pressão com produção simultânea de eletricidade. Em Portugal não se conhecem instalações com esta opção. Fabricantes da República Checa e Áustria, têm tido sucesso em algumas dezenas de instalações de redução de pressão em diversos países europeus (UK, Alemanha, R. Checa, França, etc.). Para determinação de consumos de vapor, para projeto ou mesmo para estimativa em máquinas existentes, disponibiliza-se uma série de equações para os casos mais comuns. Dá-se especial relevo ao problema que se verifica numa grande percentagem de permutadores de calor, que é a estagnação de condensado - “stalled conditions”. Tenta-se também evidenciar as vantagens da recuperação de vapor de flash (infelizmente de pouca tradição em Portugal), e a aplicação de termocompressores. Finalmente aborda-se o benchmarking e monitorização, quer dos custos de vapor quer dos consumos específicos dos produtos. Esta abordagem é algo ligeira, por manifesta falta de estudos publicados. Como trabalhos práticos, foram efetuados levantamentos a instalações de vapor em diversos sectores de atividades; 1. ISEP - Laboratório de Química. Porto, 2. Prio Energy - Fábrica de Biocombustíveis. Porto de Aveiro. 3. Inapal Plásticos. Componentes de Automóvel. Leça do Balio, 4. Malhas Sonix. Tinturaria Têxtil. Barcelos, 5. Uma instalação de cartão canelado e uma instalação de alimentos derivados de soja. Também se inclui um estudo comparativo de custos de vapor usado nos hospitais: quando produzido por geradores de vapor com queima de combustível e quando é produzido por pequenos geradores elétricos. Os resultados estão resumidos em tabelas e conclui-se que se o potencial de poupança se aproxima do referido no início deste trabalho.

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As centrais termoelétricas convencionais convertem apenas parte do combustível consumido na produção de energia elétrica, sendo que outra parte resulta em perdas sob a forma de calor. Neste sentido, surgiram as unidades de cogeração, ou Combined Heat and Power (CHP), que permitem reaproveitar a energia dissipada sob a forma de energia térmica e disponibilizá-la, em conjunto com a energia elétrica gerada, para consumo doméstico ou industrial, tornando-as mais eficientes que as unidades convencionais Os custos de produção de energia elétrica e de calor das unidades CHP são representados por uma função não-linear e apresentam uma região de operação admissível que pode ser convexa ou não-convexa, dependendo das caraterísticas de cada unidade. Por estas razões, a modelação de unidades CHP no âmbito do escalonamento de geradores elétricos (na literatura inglesa Unit Commitment Problem (UCP)) tem especial relevância para as empresas que possuem, também, este tipo de unidades. Estas empresas têm como objetivo definir, entre as unidades CHP e as unidades que apenas geram energia elétrica ou calor, quais devem ser ligadas e os respetivos níveis de produção para satisfazer a procura de energia elétrica e de calor a um custo mínimo. Neste documento são propostos dois modelos de programação inteira mista para o UCP com inclusão de unidades de cogeração: um modelo não-linear que inclui a função real de custo de produção das unidades CHP e um modelo que propõe uma linearização da referida função baseada na combinação convexa de um número pré-definido de pontos extremos. Em ambos os modelos a região de operação admissível não-convexa é modelada através da divisão desta àrea em duas àreas convexas distintas. Testes computacionais efetuados com ambos os modelos para várias instâncias permitiram verificar a eficiência do modelo linear proposto. Este modelo permitiu obter as soluções ótimas do modelo não-linear com tempos computationais significativamente menores. Para além disso, ambos os modelos foram testados com e sem a inclusão de restrições de tomada e deslastre de carga, permitindo concluir que este tipo de restrições aumenta a complexidade do problema sendo que o tempo computacional exigido para a resolução do mesmo cresce significativamente.

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Com o aumento de plataformas móveis disponíveis no mercado e com o constante incremento na sua capacidade computacional, a possibilidade de executar aplicações e em especial jogos com elevados requisitos de desempenho aumentou consideravelmente. O mercado dos videojogos tem assim um cada vez maior número de potenciais clientes. Em especial, o mercado de jogos massive multiplayer online (MMO) tem-se tornado muito atractivo para as empresas de desenvolvimento de jogos. Estes jogos suportam uma elevada quantidade de jogadores em simultâneo que podem estar a executar o jogo em diferentes plataformas e distribuídos por um "mundo" de jogo extenso. Para incentivar a exploração desse "mundo", distribuem-se de forma inteligente pontos de interesse que podem ser explorados pelo jogador. Esta abordagem leva a um esforço substancial no planeamento e construção desses mundos, gastando tempo e recursos durante a fase de desenvolvimento. Isto representa um problema para as empresas de desenvolvimento de jogos, e em alguns casos, e impraticável suportar tais custos para equipas indie. Nesta tese e apresentada uma abordagem para a criação de mundos para jogos MMO. Estudam-se vários jogos MMO que são casos de sucesso de modo a identificar propriedades comuns nos seus mundos. O objectivo e criar uma framework flexível capaz de gerar mundos com estruturas que respeitam conjuntos de regras definidas por game designers. Para que seja possível usar a abordagem aqui apresentada em v arias aplicações diferentes, foram desenvolvidos dois módulos principais. O primeiro, chamado rule-based-map-generator, contem a lógica e operações necessárias para a criação de mundos. O segundo, chamado blocker, e um wrapper à volta do módulo rule-based-map-generator que gere as comunicações entre servidor e clientes. De uma forma resumida, o objectivo geral e disponibilizar uma framework para facilitar a geração de mundos para jogos MMO, o que normalmente e um processo bastante demorado e aumenta significativamente o custo de produção, através de uma abordagem semi-automática combinando os benefícios de procedural content generation (PCG) com conteúdo gráfico gerado manualmente.

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The presented work is related to the use of solar energy for the needs of heating and electricity for a single house located in Poland. Electricity will provided by energy conversion in the turbine by means of Organic Rankine Cycle (ORC), in which the operating medium (water heated in solar collector) is heating refrigerator in the heating exchanger. The solar installation is integrated with heat accumulator and wood boiler, which is used in the situation that collector is not enough to fill requirements of thermal comfort. There are chosen also all the necessary components of the system. In the work is also performed the economic assessment, by F chart method, to evaluate the profitability of the project, taking into total costs and savings.

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With the electricity market liberalization, the distribution and retail companies are looking for better market strategies based on adequate information upon the consumption patterns of its electricity consumers. A fair insight on the consumers’ behavior will permit the definition of specific contract aspects based on the different consumption patterns. In order to form the different consumers’ classes, and find a set of representative consumption patterns we use electricity consumption data from a utility client’s database and two approaches: Two-step clustering algorithm and the WEACS approach based on evidence accumulation (EAC) for combining partitions in a clustering ensemble. While EAC uses a voting mechanism to produce a co-association matrix based on the pairwise associations obtained from N partitions and where each partition has equal weight in the combination process, the WEACS approach uses subsampling and weights differently the partitions. As a complementary step to the WEACS approach, we combine the partitions obtained in the WEACS approach with the ALL clustering ensemble construction method and we use the Ward Link algorithm to obtain the final data partition. The characterization of the obtained consumers’ clusters was performed using the C5.0 classification algorithm. Experiment results showed that the WEACS approach leads to better results than many other clustering approaches.

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This paper presents MASCEM - Multi-Agent Simulator for Electricity Markets improvement towards an enlarged model for Seller Agents coalitions. The simulator has been improved, both regarding its user interface and internal structure. The OOA, used as development platform, version was updated and the multi-agent model was adjusted for implementing and testing several negotiations regarding Seller agents’ coalitions. Seller coalitions are a very important subject regarding the increased relevance of Distributed Generation under liberalised electricity markets.

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The large increase of renewable energy sources and Distributed Generation (DG) of electricity gives place to the Virtual Power Producer (VPP) concept. VPPs can reinforce the importance of these generation technologies making them valuable in electricity markets. One of the most important tasks of a VPP is the conjugation of technologies to obtain a consistent set of associated producers and allow them to operate in the electric market. This paper presents some characteristics regarding already existent technologies and relevant aspects for producers and for VPP.

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The introduction of wind power generation in several countries around the world, including in European countries, where energy policy directives have encouraged the use of renewables, led to several changes in market and power systems operation. The intensive integration of these sources has led to situations in which the demand is lower than the available renewable resources. In these situations a part of the available generation is wasted if not used for storage or to supply additional demand. This paper proposes a real time demand response methodology based on changing the electricity price for the consumers expecting an increase in the demand in the periods in which that demand is lower than the available renewable generation. The consumers response to the changes in electricity price is characterized by their price elasticity of demand considered distinct for each consumer type. The proposed methodology is applied to the Portuguese power system, in the context of the Iberian electricity market (MIBEL). The renewable-based producers are considered as special producers, with special tariffs, and so it is important to use the energy available as it will be paid anyway. In this context, consumers are entities actively participating in the operation of the market.

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The use of distributed energy resources, based on natural intermittent power sources, like wind generation, in power systems imposes the development of new adequate operation management and control methodologies. A short-term Energy Resource Management (ERM) methodology performed in two phases is proposed in this paper. The first one addresses the day-ahead ERM scheduling and the second one deals with the five-minute ahead ERM scheduling. The ERM scheduling is a complex optimization problem due to the high quantity of variables and constraints. In this paper the main goal is to minimize the operation costs from the point of view of a virtual power player that manages the network and the existing resources. The optimization problem is solved by a deterministic mixedinteger non-linear programming approach. A case study considering a distribution network with 33 bus, 66 distributed generation, 32 loads with demand response contracts and 7 storage units and 1000 electric vehicles has been implemented in a simulator developed in the field of the presented work, in order to validate the proposed short-term ERM methodology considering the dynamic power system behavior.

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Electricity markets are complex environments, involving a large number of different entities, playing in a dynamic scene to obtain the best advantages and profits. MASCEM is a multi-agent electricity market simulator to model market players and simulate their operation in the market. Market players are entities with specific characteristics and objectives, making their decisions and interacting with other players. MASCEM is integrated with ALBidS, a system that provides several dynamic strategies for agents’ behavior. This paper presents a method that aims at enhancing ALBidS competence in endowing market players with adequate strategic bidding capabilities, allowing them to obtain the higher possible gains out of the market. This method uses a reinforcement learning algorithm to learn from experience how to choose the best from a set of possible actions. These actions are defined accordingly to the most probable points of bidding success. With the purpose of accelerating the convergence process, a simulated annealing based algorithm is included.

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With the restructuring of the energy sector in industrialized countries there is an increased complexity in market players’ interactions along with emerging problems and new issues to be addressed. Decision support tools that facilitate the study and understanding of these markets are extremely useful to provide players with competitive advantage. In this context arises MASCEM, a multi-agent simulator for competitive electricity markets. It is essential to reinforce MASCEM with the ability to recreate electricity markets reality in the fullest possible extent, making it able to simulate as many types of markets models and players as possible. This paper presents the development of the Balancing Market in MASCEM. A key module to the study of competitive electricity markets, as it has well defined and distinct characteristics previously implemented.

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The introduction of new distributed energy resources, based on natural intermittent power sources, in power systems imposes the development of new adequate operation management and control methods. This paper proposes a short-term Energy Resource Management (ERM) methodology performed in two phases. The first one addresses the hour-ahead ERM scheduling and the second one deals with the five-minute ahead ERM scheduling. Both phases consider the day-ahead resource scheduling solution. The ERM scheduling is formulated as an optimization problem that aims to minimize the operation costs from the point of view of a virtual power player that manages the network and the existing resources. The optimization problem is solved by a deterministic mixed-integer non-linear programming approach and by a heuristic approach based on genetic algorithms. A case study considering a distribution network with 33 bus, 66 distributed generation, 32 loads with demand response contracts and 7 storage units has been implemented in a PSCADbased simulator developed in the field of the presented work, in order to validate the proposed short-term ERM methodology considering the dynamic power system behavior.

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This paper presents an artificial neural network applied to the forecasting of electricity market prices, with the special feature of being dynamic. The dynamism is verified at two different levels. The first level is characterized as a re-training of the network in every iteration, so that the artificial neural network can able to consider the most recent data at all times, and constantly adapt itself to the most recent happenings. The second level considers the adaptation of the neural network’s execution time depending on the circumstances of its use. The execution time adaptation is performed through the automatic adjustment of the amount of data considered for training the network. This is an advantageous and indispensable feature for this neural network’s integration in ALBidS (Adaptive Learning strategic Bidding System), a multi-agent system that has the purpose of providing decision support to the market negotiating players of MASCEM (Multi-Agent Simulator of Competitive Electricity Markets).

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The spread and globalization of distributed generation (DG) in recent years has should highly influence the changes that occur in Electricity Markets (EMs). DG has brought a large number of new players to take action in the EMs, therefore increasing the complexity of these markets. Simulation based on multi-agent systems appears as a good way of analyzing players’ behavior and interactions, especially in a coalition perspective, and the effects these players have on the markets. MASCEM – Multi-Agent System for Competitive Electricity Markets was created to permit the study of the market operation with several different players and market mechanisms. MASGriP – Multi-Agent Smart Grid Platform is being developed to facilitate the simulation of micro grid (MG) and smart grid (SG) concepts with multiple different scenarios. This paper presents an intelligent management method for MG and SG. The simulation of different methods of control provides an advantage in comparing different possible approaches to respond to market events. Players utilize electric vehicles’ batteries and participate in Demand Response (DR) contracts, taking advantage on the best opportunities brought by the use of all resources, to improve their actions in response to MG and/or SG requests.

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The study of electricity markets operation has been gaining an increasing importance in last years, as result of the new challenges that the electricity markets restructuring produced. This restructuring increased the competitiveness of the market, but with it its complexity. The growing complexity and unpredictability of the market’s evolution consequently increases the decision making difficulty. Therefore, the intervenient entities are forced to rethink their behaviour and market strategies. Currently, lots of information concerning electricity markets is available. These data, concerning innumerous regards of electricity markets operation, is accessible free of charge, and it is essential for understanding and suitably modelling electricity markets. This paper proposes a tool which is able to handle, store and dynamically update data. The development of the proposed tool is expected to be of great importance to improve the comprehension of electricity markets and the interactions among the involved entities.