Real-Time Simulation of energy Management in a Domestic Consumer

Recent and future changes in power systems, mainly in the smart grid operation context, are related to a high complexity of power networks operation. This leads to more complex communications and to higher network elements monitoring and control levels, both from network’s and consumers’ standpoint. The present work focuses on a real scenario of the LASIE laboratory, located at the Polytechnic of Porto. Laboratory systems are managed by the SCADA House Intelligent Management (SHIM), already developed by the authors based on a SCADA system. The SHIM capacities have been recently improved by including real-time simulation from Opal RT. This makes possible the integration of Matlab®/Simulink® real-time simulation models. The main goal of the present paper is to compare the advantages of the resulting improved system, while managing the energy consumption of a domestic consumer.

Marketing experiencial, emoções, satisfação e lealdade

O marketing transacional apresenta-se nos dias de hoje insuficiente para fazer face às exigências de um consumidor mais participativo, seletivo e crítico. No mercado global, industrializado e em constante evolução tecnológica, é, cada vez mais, difícil obter um grau de diferenciação assente apenas nos benefícios funcionais e racionais. O marketing transacional evoluiu para o marketing relacional, constituindo o cliente o centro do processo de trocas. A economia das experiências alterou a forma como as marcas trabalham o mercado, introduzindo o conceito de experiências, o que por sua vez conceptualizou o marketing experiencial, orientado para a gestão da experiência do cliente, transformando o ato de consumo em algo memorável, cheio de estímulos sensoriais e emocionais, convertendo-se, por vezes, no próprio produto, seja ele de âmbito industrial, desportivo ou mesmo cultural. Este grau de envolvimento do cliente com a marca é elemento gerador de emoção, de satisfação, de lealdade e de valor. Este trabalho pretendeu analisar a importância e os componentes estimuladores do marketing experiencial e a sua relação com as emoções, satisfação e a lealdade dos consumidores no evento cultural “Serralves em festa 2013”. Para tal, utilizamos uma metodologia de investigação quantitativa, com recurso a análise de equações estruturais, suportada por uma pesquisa teórica. O estudo empírico realizado, baseado num inquérito por questionário, possibilitou obter uma amostra de 264 respostas válidas. Após a validação e melhoria das escalas de medida dos conceitos, os resultados destas e do modelo estrutural demonstraram valores adequados. Estudaram-se e comprovaram-se as relações previstas nas hipóteses, nomeadamente, a relação positiva do impacto das experiências no comportamento do consumidor, designadamente, na sua emoção e satisfação e o impacto destas na sua lealdade. Entre as variáveis estudadas foram obtidos interessantes níveis de correlação e capacidades preditivas.

Performance of state space and ARIMA models for consumer retail sales forecasting

Forecasting future sales is one of the most important issues that is beyond all strategic and planning decisions in effective operations of retail businesses. For profitable retail businesses, accurate demand forecasting is crucial in organizing and planning production, purchasing, transportation and labor force. Retail sales series belong to a special type of time series that typically contain trend and seasonal patterns, presenting challenges in developing effective forecasting models. This work compares the forecasting performance of state space models and ARIMA models. The forecasting performance is demonstrated through a case study of retail sales of five different categories of women footwear: Boots, Booties, Flats, Sandals and Shoes. On both methodologies the model with the minimum value of Akaike's Information Criteria for the in-sample period was selected from all admissible models for further evaluation in the out-of-sample. Both one-step and multiple-step forecasts were produced. The results show that when an automatic algorithm the overall out-of-sample forecasting performance of state space and ARIMA models evaluated via RMSE, MAE and MAPE is quite similar on both one-step and multi-step forecasts. We also conclude that state space and ARIMA produce coverage probabilities that are close to the nominal rates for both one-step and multi-step forecasts.