32 resultados para COD-load
em Instituto Politécnico do Porto, Portugal
Resumo:
A definition of medium voltage (MV) load diagrams was made, based on the data base knowledge discovery process. Clustering techniques were used as support for the agents of the electric power retail markets to obtain specific knowledge of their customers’ consumption habits. Each customer class resulting from the clustering operation is represented by its load diagram. The Two-step clustering algorithm and the WEACS approach based on evidence accumulation (EAC) were applied to an electricity consumption data from a utility client’s database in order to form the customer’s classes and to find a set of representative consumption patterns. The WEACS approach is a clustering ensemble combination approach that uses subsampling and that weights differently the partitions in the co-association matrix. As a complementary step to the WEACS approach, all the final data partitions produced by the different variations of the method are combined and the Ward Link algorithm is used to obtain the final data partition. Experiment results showed that WEACS approach led to better accuracy than many other clustering approaches. In this paper the WEACS approach separates better the customer’s population than Two-step clustering algorithm.
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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.
Resumo:
The present research paper presents five different clustering methods to identify typical load profiles of medium voltage (MV) electricity consumers. These methods are intended to be used in a smart grid environment to extract useful knowledge about customer’s behaviour. The obtained knowledge can be used to support a decision tool, not only for utilities but also for consumers. Load profiles can be used by the utilities to identify the aspects that cause system load peaks and enable the development of specific contracts with their customers. The framework presented throughout the paper consists in several steps, namely the pre-processing data phase, clustering algorithms application and the evaluation of the quality of the partition, which is supported by cluster validity indices. The process ends with the analysis of the discovered knowledge. To validate the proposed framework, a case study with a real database of 208 MV consumers is used.
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With the electricity market liberalization, distribution and retail companies are looking for better market strategies based on adequate information upon the consumption patterns of its electricity customers. In this environment all consumers are free to choose their electricity supplier. A fair insight on the customer´s behaviour will permit the definition of specific contract aspects based on the different consumption patterns. In this paper Data Mining (DM) techniques are applied to electricity consumption data from a utility client’s database. To form the different customer´s classes, and find a set of representative consumption patterns, we have used the Two-Step algorithm which is a hierarchical clustering algorithm. Each consumer class will be represented by its load profile resulting from the clustering operation. Next, to characterize each consumer class a classification model will be constructed with the C5.0 classification algorithm.
Fuzzy Monte Carlo mathematical model for load curtailment minimization in transmission power systems
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This paper presents a 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 by Monte Carlo simulation. 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. In order to illustrate the application of the proposed methodology to a practical case, the paper will include a case study for the Reliability Test System (RTS) 1996 IEEE 24 BUS.
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With the current increase of energy resources prices and environmental concerns intelligent load management systems are gaining more and more importance. This paper concerns a SCADA House Intelligent Management (SHIM) system that includes an optimization module using deterministic and genetic algorithm approaches. SHIM undertakes contextual load management based on the characterization of each situation. SHIM considers available generation resources, load demand, supplier/market electricity price, and consumers’ constraints and preferences. The paper focus on the recently developed learning module which is based on artificial neural networks (ANN). The learning module allows the adjustment of users’ profiles along SHIM lifetime. A case study considering a system with fourteen discrete and four variable loads managed by a SHIM system during five consecutive similar weekends is presented.
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In the energy management of the isolated operation of small power system, the economic scheduling of the generation units is a crucial problem. Applying right timing can maximize the performance of the supply. The optimal operation of a wind turbine, a solar unit, a fuel cell and a storage battery is searched by a mixed-integer linear programming implemented in General Algebraic Modeling Systems (GAMS). A Virtual Power Producer (VPP) can optimal operate the generation units, assured the good functioning of equipment, including the maintenance, operation cost and the generation measurement and control. A central control at system allows a VPP to manage the optimal generation and their load control. The application of methodology to a real case study in Budapest Tech, demonstrates the effectiveness of this method to solve the optimal isolated dispatch of the DC micro-grid renewable energy park. The problem has been converged in 0.09 s and 30 iterations.
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A supervisory control and data acquisition (SCADA) system is an integrated platform that incorporates several components and it has been applied in the field of power systems and several engineering applications to monitor, operate and control a lot of processes. In the future electrical networks, SCADA systems are essential for an intelligent management of resources like distributed generation and demand response, implemented in the smart grid context. This paper presents a SCADA system for a typical residential house. The application is implemented on MOVICON™11 software. The main objective is to manage the residential consumption, reducing or curtailing loads to keep the power consumption in or below a specified setpoint, imposed by the costumer and the generation availability.
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Este trabalho na área dos processos físicos de separação por membranas, nomeadamente, a nanofiltração (NF), tem como objectivo principal a recuperação dos efluentes resultantes das águas da 3ª lavagem utilizadas na operação de tingimento de fibras de algodão, com corantes reactivos. Estão inerentes as problemáticas: da escassez da água como matéria-prima na vertente de água potável; da diminuição de efluentes que necessitam de tratamentos devido à sua carga poluente; da recuperação sempre que seja viável dos produtos químicos adicionados nesta fase de tratamento das fibras de algodão e por último e não menos importante, da energia contida nestes efluentes que vão para o esgoto a temperaturas na ordem dos 50 ºC. A metodologia adoptada na realização deste trabalho consistiu, inicialmente num estudo sobre os trabalhos realizados até hoje nesta área, seguindo-se a recolha dos efluentes na empresa ―Estamparia Têxtil Adalberto Pinto da Silva, S.A.‖ (ETAPS) e posterior estudo da recuperação dos efluentes em causa pelo processo de NF utilizando a membrana NF270-2540 da empresa FILMTEC. Os efluentes estudados no presente trabalho continham corantes reactivos sendo um corante azul-claro (CAC) de composição (Amarelo Bril Remazol GL 150% + Azul Brilhante Remazol BB 133% + Azul Turqueza Remazol G) e o outro corante azul-marinho (CAM) de composição (Preto Remazol B 133% + Vermelho Remazol RGB + Amarelo Ouro Remazol RGB). Estes estudos de recuperação compreenderam basicamente 3 fases: caracterização do efluente recolhido na empresa; tratamento desse efluente utilizando uma instalação piloto de NF de fluxo cruzado ou também conhecido por membrana de fluxo tangencial instalado no Laboratório de Tecnologia (LT) do Instituto Superior de Engenharia do Porto (ISEP), e caracterização dos permeados e dos rejeitados obtidos. A análise de resultados do presente trabalho permitiu concluir ser possível a recuperação e reutilização das 3ª águas de lavagem do processo de tingimento quando tratadas pelo processo de NF a pressões de operação de 6 bar. Nestas circunstâncias os permeados obtidos (tanto no efluente com corante azul-claro como no efluente com corante azul-marinho) apresentam valores, em todos os parâmetros estudados, significativamente abaixo dos valores limites recomendáveis para uma água de abastecimento na Industria Têxtil (IT). Salienta-se reduções mais expressivas nos permeados do corante CAM, com vários parâmetros a sofrerem reduções no intervalo de 98 a 100%, nomeadamente, na cor, turvação, CQO, dureza total, alumínio e manganês. Os resultados obtidos para as pressões de operação de 4 e 8 bar mostram alguns parâmetros com valores acima dos recomendados para uma água de abastecimento na Indústria Têxtil, nomeadamente a cor no corante CAC quando se opera a 4 bar e no corante CAM quando se opera a 8 bar e os sulfatos e ferro no CAM à pressão de 4 bar. Estes resultados mostram ser possível a reutilização da água na própria instalação industrial, trazendo um benefício económico e ambiental, pela redução no consumo de água fresca e energia, além da redução do volume de efluentes que necessitam ser tratados, estando na mesma linha de pensamento de Gross et al (1999), que refere que o uso de membranas para o tratamento de efluentes do processo de tingimento tem como principal objectivo a viabilidade económica, a redução no consumo de água, de sais, de corantes e energia, bem como, a redução do volume de efluentes a ser tratado.
Resumo:
A Mundotêxtil foi fundada em 1975 tendo iniciado a sua actividade na área comercial de produtos têxteis. Actualmente é o maior produtor nacional de atoalhados de felpo e emprega 575 colaboradores. Como resultado do seu crescimento e sobretudo da actividade de tingimento de fio e felpo, as necessidades de água são consideráveis e o volume de efluentes gerados nos processos industriais é cada vez maior a empresa avançou com a construção de uma estação de tratamento por lamas activadas, colocando-a em funcionamento em Setembro de 2004. Inicialmente surgiram dificuldades para a remoção da cor e da concentração da Carência Química de Oxigénio (CQO) de modo a cumprir os limites máximos de emissão permitidos nas normas de descarga no rio Ave e no Decreto-Lei nº 236/98, de 1 de Agosto. Com a descarga de parte dos efluentes no SIDVA e a utilização de um coagulante adicionado ao reactor o tratamento passou a apresentar melhores resultados. O intuito deste trabalho é o de apresentar soluções de modo a optimizar o funcionamento do tratamento biológico da Mundotêxtil. A optimização pode começar na concepção dos produtos, pode incidir no processo de fabrico para além de poder ser efectuada no seio da estação de tratamento biológico. Foi efectuado um estudo do tratamento biológico por lamas activadas no Laboratório de Tecnologia Química Profª Doutora Lída de Vasconcelos, laboratório tecnológico do Instituto Superior de Engenharia do Porto (ISEP) que decorreu nos meses de Maio, Junho e Julho de 2010. O estudo laboratorial foi efectuado para três situações distintas: 1) tratamento do efluente bruto sem qualquer tipo de pré-tratamento (ensaios 1 a 3); 2) tratamento do efluente bruto submetido a pré-tratamento com coagulante Ambifloc BIO MD (ensaios 4 e 5) e 3) tratamento com adição de fungos ao tanque de arejamento (ensaio 6). Foram utilizadas duas instalações de tratamento alimentadas a partir do mesmo tanque de alimentação. Os dois sistemas eram idênticos, diferiram nos caudais de alimentação de efluente que foram alterados ao longo do estudo. O efluente a tratar foi fornecido pela empresa Mundotêxtil, sendo recolhido por diversas vezes ao longo dos ensaios. Este efluente foi retirado após o pré-tratamento da empresa, ou seja este efluente é o mesmo que alimenta o tratamento biológico da Mundotêxtil. Devido a este facto o efluente usado no estudo laboratorial teve uma variabilidade no período em que decorreu o estudo, nomeadamente em termos de concentração de CQO e cor. A relação entre a Carência Bioquímica (CBO5) e a CQO situouse entre 0,47 e 0,63 o que traduz que está dentro dos valores típicos para um efluente têxtil. Os melhores resultados globais de remoção de CQO foram obtidos no ensaio 5 e estiveram compreendidos entre 73,2% e 77,5% para o ensaio 5.1 e entre 62,9 e 73,2% para o ensaio 5.2. Neste ensaio foi utilizado o coagulante. Todos os valores de concentração de CQO obtidos nos efluentes dos decantadores para os ensaios 2, 5 e 6 são inferiores aos valores limite de descarga definidos nas normas de descarga no rio Ave e o Decreto-Lei 236/98. Os valores de concentração de Sólidos Suspensos Totais (SST), pH, fósforo, CBO5 e cor nos decantadores cumpriram os limites de descarga definidos nas normas de descarga no rio Ave e no Decreto-Lei nº 236/98 em todos os ensaios. Os parâmetros cinéticos obtidos para os ensaios com descorante são os que melhor se ajustam ao projecto de uma instalação de tratamento biológico por lamas activadas do efluente da Mundotêxtil. Os valores obtidos, após ajuste, são os seguintes: k=0,015 L/(mgSSV*d); Sn=12 mg/L; a=0,7982 kgO2/kgCBO5; b=0,0233 [kgO2/(kgSSV*d); y=0,2253 kgSSV/kgCBO5; kd=0,0036 kgSSV/(kgSSV*d. Com base nos parâmetros cinéticos obtiveram-se os seguintes resultados para o projecto de uma estação de tratamento biológico por lamas activadas: · Tempo de retenção hidráulica no reactor de 1,79 d, · Volume do reactor igual a 3643 m3 · Consumo de oxigénio no reactor de 604 kg/d · Razão de recirculação igual a 0,8 · Volume total do decantador secundário igual a 540 m3 · Diâmetro do decantador secundário igual a 15 m A quantidade de oxigénio necessário é baixa e o valor mais adequado deverá ser da ordem de 1200 kg/d. Também foi efectuada uma análise aos produtos químicos consumidos pela empresa na área das tinturarias com a finalidade de identificar as substâncias com uma maior influência potencial no funcionamento da Estação de Tratamento Biológico. O encolante CB, Cera Têxtil P Líquida, Perfemina P-12, Meropan DPE-P, Meropan BRE-P, Indimina STS e Benzym TEC são os produtos químicos que têm uma influência potencial mais significativa na qualidade dos efluentes. Devido ao facto das temperaturas do efluente alimentado ao tratamento biológico da Mundotêxtil oscilarem entre 35 ºC e 43ºC efectuou-se um estudo às necessidades de água quente das tinturarias e por outro lado à capacidade de aquecimento dos efluentes disponíveis. Actualmente a racionalização dos consumos de água é cada vez mais premente, por isso também é apresentado neste trabalho um estudo para a substituição das máquinas convencionais das tinturarias com uma relação de banho 1:10 por máquinas de banho curto (1:6,5). Verifica-se a redução de consumos de 40% de água, 52% de energia eléctrica, 35% de produtos químicos, 51% das necessidades de vapor e por consequência um aumento da produtividade. A empresa pode reduzir os consumos de água em cerca de 280.000 m3/ano. A utilização do pré-tratamento com o coagulante permitirá baixar a concentração da CQO e reduzir a cor à entrada do reactor tratamento biológico. Deste modo é possível manter um tratamento eficiente à saída do tratamento biológico nas situações de descarga de cores carregadas e carga orgânica elevada. Com este conjunto de soluções, quer sejam aplicadas na totalidade ou não, a empresa Mundotêxtil pode enfrentar o futuro com mais confiança podendo estar preparada para fazer face à escassez de água e custos cada vez maiores da energia. Por outro lado pode tratar os seus efluentes a custos menores. A substituição das máquinas de tingimento por máquinas com relação de banho mais baixa (banho curto) implica investimentos elevados mas estes investimentos são necessários não só por motivos ambientais mas também devido à grande competitividade dos mercados.
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The impact of effluent wastewaters from four different hospitals: a university (1456 beds), a general (350 beds), a pediatric (110 beds) and a maternity hospital (96 beds), which are conveyed to the same wastewater treatment plant (WWTP), was evaluated in the receiving urban wastewaters. The occurrence of 78 pharmaceuticals belonging to several therapeutic classes was assessed in hospital effluents and WWTP wastewaters (influent and effluent) as well as the contribution of each hospital in WWTP influent in terms of pharmaceutical load. Results indicate that pharmaceuticals are widespread pollutants in both hospital and urban wastewaters. The contribution of hospitals to the input of pharmaceuticals in urban wastewaters widely varies, according to their dimension. The estimated total mass loadings were 306 g d− 1 for the university hospital, 155 g d− 1 for the general one, 14 g d− 1 for the pediatric hospital and 1.5 g d− 1 for the maternity hospital, showing that the biggest hospitals have a greater contribution to the total mass load of pharmaceuticals. Furthermore, analysis of individual contributions of each therapeutic group showed that NSAIDs, analgesics and antibiotics are among the groups with the highest inputs. Removal efficiency can go from over 90% for pharmaceuticals like acetaminophen and ibuprofen to not removal for β-blockers and salbutamol. Total mass load of pharmaceuticals into receiving surface waters was estimated between 5 and 14 g/d/1000 inhabitants. Finally, the environmental risk posed by pharmaceuticals detected in hospital and WWTP effluents was assessed by means of hazard quotients toward different trophic levels (algae, daphnids and fish). Several pharmaceuticals present in the different matrices were identified as potentially hazardous to aquatic organisms, showing that especial attention should be paid to antibiotics such as ciprofloxacin, ofloxacin, sulfamethoxazole, azithromycin and clarithromycin, since their hazard quotients in WWTP effluent revealed that they could pose an ecotoxicological risk to algae.
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The use of fiber reinforced plastics has increased in the last decades due to their unique properties. Advantages of their use are related with low weight, high strength and stiffness. Drilling of composite plates can be carried out in conventional machinery with some adaptations. However, the presence of typical defects like delamination can affect mechanical properties of produced parts. In this paper delamination influence in bearing stress of drilled hybrid carbon+glass/epoxy quasi-isotropic plates is studied by using image processing and analysis techniques. Results from bearing test show that damage minimization is an important mean to improve mechanical properties of the joint area of the plate. The appropriateness of the image processing and analysis techniques used in the measurement of the damaged area is demonstrated.
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In future power systems, in the smart grid and microgrids operation paradigms, consumers can be seen as an energy resource with decentralized and autonomous decisions in the energy management. It is expected that each consumer will manage not only the loads, but also small generation units, heating systems, storage systems, and electric vehicles. Each consumer can participate in different demand response events promoted by system operators or aggregation entities. This paper proposes an innovative method to manage the appliances on a house during a demand response event. The main contribution of this work is to include time constraints in resources management, and the context evaluation in order to ensure the required comfort levels. The dynamic resources management methodology allows a better resources’ management in a demand response event, mainly the ones of long duration, by changing the priorities of loads during the event. A case study with two scenarios is presented considering a demand response with 30 min duration, and another with 240 min (4 h). In both simulations, the demand response event proposes the power consumption reduction during the event. A total of 18 loads are used, including real and virtual ones, controlled by the presented house management system.
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A sustentabilidade energética do planeta é uma preocupação corrente e, neste sentido, a eficiência energética afigura-se como sendo essencial para a redução do consumo em todos os setores de atividade. No que diz respeito ao setor residencial, o indevido comportamento dos utilizadores aliado ao desconhecimento do consumo dos diversos aparelhos, são factores impeditivos para a redução do consumo energético. Uma ferramenta importante, neste sentido, é a monitorização de consumos nomeadamente a monitorização não intrusiva, que apresenta vantagens económicas relativamente à monitorização intrusiva, embora levante alguns desafios na desagregação de cargas. Abordou-se então, neste documento, a temática da monitorização não intrusiva onde se desenvolveu uma ferramenta de desagregação de cargas residenciais, sobretudo de aparelhos que apresentavam elevados consumos. Para isso, monitorizaram-se os consumos agregados de energia elétrica, água e gás de seis habitações do município de Vila Nova de Gaia. Através da incorporação dos vetores de água e gás, a acrescentar ao da energia elétrica, provou-se que a performance do algoritmo de desagregação de aparelhos poderá aumentar, no caso de aparelhos que utilizem simultaneamente energia elétrica e água ou energia elétrica e gás. A eficiência energética é também parte constituinte deste trabalho e, para tal, implementaram-se medidas de eficiência energética para uma das habitações em estudo, de forma a concluir as que exibiam maior potencial de poupança, assim como rápidos períodos de retorno de investimento. De um modo geral, os objetivos propostos foram alcançados e espera-se que num futuro próximo, a monitorização de consumos não intrusiva se apresente como uma solução de referência no que respeita à sustentabilidade energética do setor residencial.
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This paper consists in the characterization of medium voltage (MV) electric power consumers based on a data clustering approach. It is intended to identify typical load profiles by selecting the best partition of a power consumption database among a pool of data partitions produced by several clustering algorithms. The best partition is selected using several cluster validity indices. These methods are intended to be used in a smart grid environment to extract useful knowledge about customers’ behavior. The data-mining-based methodology presented throughout the paper consists in several steps, namely the pre-processing data phase, clustering algorithms application and the evaluation of the quality of the partitions. To validate our approach, a case study with a real database of 1.022 MV consumers was used.