129 resultados para Industrial resources

em Instituto Politécnico do Porto, Portugal


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Projecto apresentado ao Instituto Politécnico do Porto para obtenção do Grau de Mestre em Logística Orientada por Prof. Doutor Gouveia

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A presente dissertação tem como intuito aplicar o regime de Responsabilidade Ambiental no perímetro industrial da Monteiro, Ribas – Indústrias, S.A.. Para tal, averiguou-se que na ordem jurídica nacional, o regime de Responsabilidade Ambiental (RA) encontra-se consagrada na legislação nacional pelo Decreto-Lei nº 147/2008 de 29 de Julho (Diploma RA),e respetivas alterações, aplicando-se a danos ambientais ou ameaças iminentes de danos ambientais causados aos recursos naturais nomeadamente “espécies e habitats naturais protegidos”, “água” e “solo”. Também se verificou que este regime introduz obrigações específicas para os operadores abrangidos, designadamente é da responsabilidade do operador aplicar as medidas de prevenção e reparação dos danos, devendo ser reportados os acontecimentos à autoridade competente, Agência Portuguesa do Ambiente. Para cumprimento do requisito da garantia financeira e sendo a Monteiro, Ribas – Indústrias, S.A. enumerada no Anexo III do Decreto-Lei nº 147/2008 de 29 de Julho, optou-se pela constituição de um fundo próprio no valor de 50.000,00€. Com recurso à metodologia proposta pela Norma Espanhola UNE 150008:2008 - Análise e avaliação do Risco Ambiental, procedeu-se à formulação de vários cenários e quantificação de riscos para a Monteiro, Ribas – Indústrias, S.A. tendo-se apurado que os riscos estavam avaliados como baixo ou moderado. Por fim, conclui-se que em Portugal, embora exista um Decreto-Lei sobre Responsabilidade Ambiental, este tema ainda não está suficientemente desenvolvido pois não permite proceder a análise e avaliação do risco ambiental, tendo sido tomado assim como referência a metodologia aplicada na Norma Espanhola UNE 150008:2008.

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Gestão de Energia e Sustentabilidade são os pilares em que assenta esta dissertação, realizada no âmbito da Energia Elétrica em Ambiente Industrial. Neste sentido, deve entender-se “Gestão de Energia” como o planeamento de operações nas unidades de produção e de consumo. Tem como objetivos a conservação dos recursos, proteção climática e redução de custos, para que seja possível o acesso permanente à energia de que necessitamos. “Sustentabilidade”, por definição, é uma caraterística ou condição de um processo ou de um sistema que permite a sua permanência, até um determinado nível, por um determinado prazo. A Indústria Têxtil, da região do Vale do Ave, por ser extensa e muito heterogénea, quer na qualidade, quer na dimensão e nos recursos que utiliza, apresentou-se como uma oportunidade para aplicar os conhecimentos adquiridos, nas diversas disciplinas do Mestrado em Engenharia Electrotécnica - Área de Sistemas Eléctricos de Energia e como meio condutor à tentativa de optimização e racionalização do consumo de Energia Elétrica no Sector. O modelo encontrado para dar uma resposta satisfatória ao inicialmente proposto foi a Auditoria Energética. Neste sentido, foram realizadas visitas às instalações industriais, para o levantamento e recolha de informação, que posteriormente viria a ser analisada e, com base na mesma, tentou apresentar-se um conjunto de soluções que visassem a eficiência Energética do sector. Com o decorrer das visitas, surgiu a necessidade de criar um modelo, que servisse de guia da auditoria. Algo que seria um bloco de notas, mas específico, de forma a não perder a informação recolhida. Então foi desenvolvida uma aplicação para IPAD/IPHONE, o que permite também a recolha e armazenamento de fotografias, que aqui tem um papel fundamental. Salienta-se que as expectativas foram ao encontro do esperado, pois o que se encontrou foi um número significativo de empresas a precisar deste contributo. Atuando no “combate” ao consumo desnecessário e ao desperdício, é estar a contribuir ativa e positivamente, no desenvolvimento próspero da temática de Sustentabilidade Energética.

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Esta dissertação descreve o levantamento da gestão de uma unidade fabril no âmbito do engarrafamento de águas, para a implementação de um Sistema de Gestão Ambiental (SGA) recorrendo á Norma NP EN ISO 14001:2012 tendo como objetivo proporcionar a melhoria contínua dos processos implementados na empresa bem como todos os benefícios que este referencial pressupõe. Foi realizada, numa primeira fase, uma auditoria diagnóstico com uma visita á fabrica no âmbito da implementação da ISO 14001, e posteriormente realizado todo o trabalho de aplicação ao referencial. Este trabalho consistiu a abordagem a todos os requisitos da norma ISO 14001 com principal foco na fase de Planeamento de um SGA, procurando-se responder essencialmente ao requisito 4.3 da referida norma. Procedeu-se á identificação das atividades da empresa (entradas e saídas), dos aspetos ambientais associados (respetiva significância) e levantamento dos requisitos legais aplicáveis (obrigações). Os restantes requisitos foram abordados e fez-se uma sugestão para o seu cumprimento, para além de que muitos já se encontram em cumprimento por compatibilidade com a norma ISO 9001 da qual a empresa já se encontra certificada. Esta dissertação pretende discutir e apresentar propostas para a implementação do SGA, possíveis vantagens daí decorrentes e as barreiras a ultrapassar (aspetos ambientais significativos) de maneiras a por em prática os requisitos do referencial normativo que venha a ser adotado. Foi realizada uma revisão bibliográfica destas temáticas e, ainda que estas medidas propostas não tenham sido implementadas, assim que implementadas esperam-se ganhos na economia de recursos como também outros benefícios descritos ao longo da dissertação que permita, com implementação do SGA não só enquanto estratégia, ser inovadora e competitiva.

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As empresas no século XXI têm necessidade de reduzir os seus custos de manutenção para serem competitivas num mercado cada vez mais global, implementando a Manutenção Lean no setor diretamente responsável pela Manutenção e também estender a toda a organização. Este trabalho foi realizado no âmbito do estágio efetuado na empresa Lameirinho, empresa líder de Têxtil-Lar, localizada na zona de Guimarães e que possui um Departamento de Manutenção onde a fiabilidade e disponibilidade dos equipamentos é um aspeto importante bem como a sua manutenção a custos reduzidos. Assim, tendo como objetivo a melhoria do Departamento de Manutenção da empresa Lameirinho foi efetuada uma auditoria de Manutenção Lean com o intuito de determinar o estado atual, foram identificados problemas e oportunidades de melhoria bem como foram apresentadas soluções para os mesmos. Os benefícios que se obtêm com a implementação das soluções são, entre outros: melhor planeamento das intervenções de Manutenção com alocação no momento necessário dos recursos humanos e a disponibilização de peças assim como as intervenções de manutenção serem efetuadas quando a Produção menos necessita do equipamento produtivo; redução e eliminação das intervenções de Manutenção Corretiva de Emergência; redução dos custos de Manutenção na globalidade da empresa através dos benefícios obtidos e com impacto direto nos resultados económicos da empresa.

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Dissertação para a obtenção do grau de mestre em Contabilidade e Finanças Orientador: Mestre António Costa Reis

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Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Contabilidade e Finanças Orientador: Mestre Paulino Manuel Leite da Silva

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Dissertação apresentada ao Instituto Superior de Contabilidade para obtenção do Grau de Mestre em Auditoria Orientada por: Doutora Alcina Dias

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This paper proposes a wind power forecasting methodology based on two methods: direct wind power forecasting and wind speed forecasting in the first phase followed by wind power forecasting using turbines characteristics and the aforementioned wind speed forecast. The proposed forecasting methodology aims to support the operation in the scope of the intraday resources scheduling model, namely with a time horizon of 5 minutes. This intraday model supports distribution network operators in the short-term scheduling problem, in the smart grid context. A case study using a real database of 12 months recorded from a Portuguese wind power farm was used. The results show that the straightforward methodology can be applied in the intraday model with high wind speed and wind power accuracy. The wind power forecast direct method shows better performance than wind power forecast using turbine characteristics and wind speed forecast obtained in first phase.

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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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The large penetration of intermittent resources, such as solar and wind generation, involves the use of storage systems in order to improve power system operation. Electric Vehicles (EVs) with gridable capability (V2G) can operate as a means for storing energy. This paper proposes an algorithm to be included in a SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition) system, which performs an intelligent management of three types of consumers: domestic, commercial and industrial, that includes the joint management of loads and the charge/discharge of EVs batteries. The proposed methodology has been implemented in a SCADA system developed by the authors of this paper – the SCADA House Intelligent Management (SHIM). Any event in the system, such as a Demand Response (DR) event, triggers the use of an optimization algorithm that performs the optimal energy resources scheduling (including loads and EVs), taking into account the priorities of each load defined by the installation users. A case study considering a specific consumer with several loads and EVs is presented in this paper.

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The end consumers in a smart grid context are seen as active players. The distributed generation resources applied in smart home system as a micro and small-scale systems can be wind generation, photovoltaic and combine heat and power facility. The paper addresses the management of domestic consumer resources, i.e. wind generation, solar photovoltaic, combined heat and power, electric vehicle with gridable capability and loads, in a SCADA system with intelligent methodology to support the user decision in real time. The main goal is to obtain the better management of excess wind generation that may arise in consumer’s distributed generation resources. The optimization methodology is performed in a SCADA House Intelligent Management context and the results are analyzed to validate the SCADA system.

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This paper proposes an energy resources management methodology based on three distinct time horizons: day-ahead scheduling, hour-ahead scheduling, and real-time scheduling. In each scheduling process it is necessary the update of generation and consumption operation and of the storage and electric vehicles storage status. Besides the new operation condition, it is important more accurate forecast values of wind generation and of consumption using results of in short-term and very short-term methods. A case study considering a distribution network with intensive use of distributed generation and electric vehicles is presented.

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The concept of demand response has a growing importance in the context of the future power systems. Demand response can be seen as a resource like distributed generation, storage, electric vehicles, etc. All these resources require the existence of an infrastructure able to give players the means to operate and use them in an efficient way. This infrastructure implements in practice the smart grid concept, and should accommodate a large number of diverse types of players in the context of a competitive business environment. In this paper, demand response is optimally scheduled jointly with other resources such as distributed generation units and the energy provided by the electricity market, minimizing the operation costs from the point of view of a virtual power player, who manages these resources and supplies the aggregated consumers. The optimal schedule is obtained using two approaches based on particle swarm optimization (with and without mutation) which are compared with a deterministic approach that is used as a reference methodology. A case study with two scenarios implemented in DemSi, a demand Response simulator developed by the authors, evidences the advantages of the use of the proposed particle swarm approaches.

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The increasing use of distributed generation units based on renewable energy sources, the consideration of demand-side management as a distributed resource, and the operation in the scope of competitive electricity markets have caused important changes in the way that power systems are operated. The new distributed resources require an entity (player) capable to make them able to participate in electricity markets. This entity has been known as Virtual Power Player (VPP). VPPs need to consider all the business opportunities available to their resources, considering all the relevant players, the market and/or other VPPs to accomplish their goals. This paper presents a methodology that considers all these opportunities to minimize the operation costs of a VPP. The method is applied to a distribution network managed by four independent VPPs with intensive use of distributed resources.