Hybrid fuzzy Monte Carlo and logic programming model for distribution network reconfiguration in the presence of outages

This paper presents a methodology for distribution networks reconfiguration in outage presence in order to choose the reconfiguration that presents the lower power losses. The methodology is based on statistical failure and repair data of the distribution power system components and uses fuzzy-probabilistic modelling for system component outage parameters. Fuzzy membership functions of system component outage parameters are obtained by statistical records. A 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. Once obtained the system states by Monte Carlo simulation, a logical programming algorithm is applied to get all possible reconfigurations for every system state. In order to evaluate the line flows and bus voltages and to identify if there is any overloading, and/or voltage violation a distribution power flow has been applied to select the feasible reconfiguration with lower power losses. To illustrate the application of the proposed methodology to a practical case, the paper includes a case study that considers a real distribution network.

FineFIX®: fixador alcoólico alternativo para a prática citológica?

Um dos factores que contribui para a baixa sensibilidade da citologia urinária é a fixação em etanol. Neste trabalho foi avaliada a citomorfologia e as características tintoriais de lavados vesicais fixados pelo FineFIX® ou pelo RCL2® comparativamente aos fixados pelo etanol. A análise dos achados microscópicos revelou que as preparações fixadas pelo RCL2® apresentam qualidade inferior (p=0,001), enquanto as fixadas pelo FineFIX® apresentam qualidade semelhante às fixadas pelo etanol (p=0,204). Relativamente às características nucleares, o FineFIX® providencia qualidade superior ao etanol (p=0,027). O FineFIX® é um potencial fixador citológico por aumentar o detalhe nuclear, característica importante para o diagnóstico.