Definition of MV Load Diagrams via Weighted Evidence Accumulation Clustering using Subsampling

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.

Determination of electricity consumers’ load profiles via weighted evidence accumulation clustering using subsampling

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.

Ensaio sobre um sistema de um painel de uma divisória pré-fabricada

O setor da construção civil em Portugal sofre atualmente uma crise, como consequência da crise instalada no país. Além disso, a construção tradicional devido à sua rigidez espacial contribuiu para que os edifícios não se pudessem adaptar de uma forma simples, rápida e económica. Para contrabalançar esses factos a industrialização deverá ser encarada como uma das áreas com maior potencial de crescimento no futuro. A possibilidade de conceber um sistema que se adapta às constantes mudanças das necessidades humanas torna-se um dos grandes desafios da indústria da construção civil onde a pré-fabricação terá um papel fundamental. Neste ensaio estuda-se um sistema de divisórias leves amovíveis pré-fabricadas. No primeiro capítulo deste ensaio é elaborada uma síntese de conceitos que estão relacionados com as divisórias leves pré-fabricadas (industrialização e pré-fabricação), aborda-se a avaliação do sistema previsto ao nível da legislação e os passos a dar para verificação da viabilidade do sistema. No segundo capítulo faz-se uma distinção entre os vários tipos de pré-fabricação, definemse as exigências de desempenho e funcionais do sistema, aborda-se o conceito de coordenação modular e das tolerâncias de construção referindo a sua tremenda importância na pré-fabricação. Na parte final deste capítulo abordam-se exaustivamente as exigências de desempenho das paredes interiores não resistentes. No terceiro capítulo desenvolveu-se o sistema. Descrevem-se todos os componentes do sistema e a justificação da sua utilização. Elaboram-se três pré-avaliações: mecânica, acústica e térmica. Definem-se as ligações a serem utilizadas e pormenorizam-se todos os materiais das ligações. É apresentada uma avaliação económica de custos do sistema. Definem-se os procedimentos de: fabricação, transporte, montagem e desmontagem do sistema. No último capítulo apresentam-se as principais conclusões e os possíveis desenvolvimentos futuros.

A compositional scheduling framework for digital avionics systems

ARINC specification 653-2 describes the interface between application software and underlying middleware in a distributed real-time avionics system. The real-time workload in this system comprises of partitions, where each partition consists of one or more processes. Processes incur blocking and preemption overheads and can communicate with other processes in the system. In this work we develop compositional techniques for automated scheduling of such partitions and processes. At present, system designers manually schedule partitions based on interactions they have with the partition vendors. This approach is not only time consuming, but can also result in under utilization of resources. In contrast, the technique proposed in this paper is a principled approach for scheduling ARINC-653 partitions and therefore should facilitate system integration.

A Data Mining Framework for Electric Load Profiling

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.

Load Profiling Tool to Support Smart Grid Operation Scenarios

This paper presents the characterization of high voltage (HV) electric power consumers based on a data clustering approach. The typical load profiles (TLP) are obtained selecting the best partition of a power consumption database among a pool of data partitions produced by several clustering algorithms. The choice of the best partition is supported using several cluster validity indices. The proposed data-mining (DM) based methodology, that includes all steps presented in the process of knowledge discovery in databases (KDD), presents an automatic data treatment application in order to preprocess the initial database in an automatic way, allowing time saving and better accuracy during this phase. These methods are intended to be used in a smart grid environment to extract useful knowledge about customers’ consumption behavior. To validate our approach, a case study with a real database of 185 HV consumers was used.

Task partitioning and priority assignment for distributed hard real-time systems

In this paper, we propose the Distributed using Optimal Priority Assignment (DOPA) heuristic that finds a feasible partitioning and priority assignment for distributed applications based on the linear transactional model. DOPA partitions the tasks and messages in the distributed system, and makes use of the Optimal Priority Assignment (OPA) algorithm known as Audsley’s algorithm, to find the priorities for that partition. The experimental results show how the use of the OPA algorithm increases in average the number of schedulable tasks and messages in a distributed system when compared to the use of Deadline Monotonic (DM) usually favoured in other works. Afterwards, we extend these results to the assignment of Parallel/Distributed applications and present a second heuristic named Parallel-DOPA (P-DOPA). In that case, we show how the partitioning process can be simplified by using the Distributed Stretch Transformation (DST), a parallel transaction transformation algorithm introduced in [1].

Real-time Task-Splitting scheduling algorithms framework

Nos dias de hoje, os sistemas de tempo real crescem em importância e complexidade. Mediante a passagem do ambiente uniprocessador para multiprocessador, o trabalho realizado no primeiro não é completamente aplicável no segundo, dado que o nível de complexidade difere, principalmente devido à existência de múltiplos processadores no sistema. Cedo percebeu-se, que a complexidade do problema não cresce linearmente com a adição destes. Na verdade, esta complexidade apresenta-se como uma barreira ao avanço científico nesta área que, para já, se mantém desconhecida, e isto testemunha-se, essencialmente no caso de escalonamento de tarefas. A passagem para este novo ambiente, quer se trate de sistemas de tempo real ou não, promete gerar a oportunidade de realizar trabalho que no primeiro caso nunca seria possível, criando assim, novas garantias de desempenho, menos gastos monetários e menores consumos de energia. Este último fator, apresentou-se desde cedo, como, talvez, a maior barreira de desenvolvimento de novos processadores na área uniprocessador, dado que, à medida que novos eram lançados para o mercado, ao mesmo tempo que ofereciam maior performance, foram levando ao conhecimento de um limite de geração de calor que obrigou ao surgimento da área multiprocessador. No futuro, espera-se que o número de processadores num determinado chip venha a aumentar, e como é óbvio, novas técnicas de exploração das suas inerentes vantagens têm de ser desenvolvidas, e a área relacionada com os algoritmos de escalonamento não é exceção. Ao longo dos anos, diferentes categorias de algoritmos multiprocessador para dar resposta a este problema têm vindo a ser desenvolvidos, destacando-se principalmente estes: globais, particionados e semi-particionados. A perspectiva global, supõe a existência de uma fila global que é acessível por todos os processadores disponíveis. Este fato torna disponível a migração de tarefas, isto é, é possível parar a execução de uma tarefa e resumir a sua execução num processador distinto. Num dado instante, num grupo de tarefas, m, as tarefas de maior prioridade são selecionadas para execução. Este tipo promete limites de utilização altos, a custo elevado de preempções/migrações de tarefas. Em contraste, os algoritmos particionados, colocam as tarefas em partições, e estas, são atribuídas a um dos processadores disponíveis, isto é, para cada processador, é atribuída uma partição. Por essa razão, a migração de tarefas não é possível, acabando por fazer com que o limite de utilização não seja tão alto quando comparado com o caso anterior, mas o número de preempções de tarefas decresce significativamente. O esquema semi-particionado, é uma resposta de caráter hibrido entre os casos anteriores, pois existem tarefas que são particionadas, para serem executadas exclusivamente por um grupo de processadores, e outras que são atribuídas a apenas um processador. Com isto, resulta uma solução que é capaz de distribuir o trabalho a ser realizado de uma forma mais eficiente e balanceada. Infelizmente, para todos estes casos, existe uma discrepância entre a teoria e a prática, pois acaba-se por se assumir conceitos que não são aplicáveis na vida real. Para dar resposta a este problema, é necessário implementar estes algoritmos de escalonamento em sistemas operativos reais e averiguar a sua aplicabilidade, para caso isso não aconteça, as alterações necessárias sejam feitas, quer a nível teórico quer a nível prá