Technical and economic resources management in smart grids using heuristic optimization methods

Intensive use of Distributed Generation (DG) represents a change in the paradigm of power systems operation making small-scale energy generation and storage decision making relevant for the whole system. This paradigm led to the concept of smart grid for which an efficient management, both in technical and economic terms, should be assured. This paper presents a new approach to solve the economic dispatch in smart grids. The proposed methodology for resource management involves two stages. The first one considers fuzzy set theory to define the natural resources range forecast as well as the load forecast. The second stage uses heuristic optimization to determine the economic dispatch considering the generation forecast, storage management and demand response

Aplicação da metodologia de “lean management” no processo de desenvolvimento de produto

O presente trabalho de dissertação teve como objetivo a implementação de metodologias de Lean Management e avaliação do seu impacto no processo de Desenvolvimento de Produto. A abordagem utilizada consistiu em efetuar uma revisão da literatura e levantamento do Estado da Arte para obter a fundamentação teórica necessária à implementação de metodologias Lean. Prosseguiu com o levantamento da situação inicial da organização em estudo ao nível das atividades de desenvolvimento de produto, práticas de gestão documental e operacional e ainda de atividades de suporte através da realização de inquéritos e medições experimentais. Este conhecimento permitiu criar um modelo de referência para a implementação de Lean Management nesta área específica do desenvolvimento de produto. Após implementado, este modelo foi validado pela sua experimentação prática e recolha de indicadores. A implementação deste modelo de referência permitiu introduzir na Unidade de Desenvolvimento de Produto e Sistemas (DPS) da organização INEGI, as bases do pensamento Lean, contribuindo para a criação de um ambiente de Respeito pela Humanidade e de Melhoria Contínua. Neste ambiente foi possível obter ganhos qualitativos e quantitativos nas várias áreas em estudo, contribuindo de forma global para um aumento da eficiência e eficácia da DPS. Prevê-se que este aumento de eficiência represente um aumento da capacidade instalada na Organização, pela redução anual de 2290 horas de desperdício (6.5% da capacidade total da unidade) e pela redução significativa em custos operacionais. Algumas das implementações de melhoria propostas no decorrer deste trabalho, após verificado o seu sucesso, extravasaram a unidade em estudo e foram aplicadas transversalmente à da organização. Foram também obtidos ganhos qualitativos, tais como a normalização de práticas de gestão documental e a centralização e agilização de fluxos de informação. Isso permitiu um aumento de qualidade dos serviços prestados pela redução de correções e retrabalho. Adicionalmente, com o desenvolvimento de uma nova ferramenta que permite a monitorização do estado atual dos projetos a nível da sua percentagem de execução (cumprimento de objetivos), prazos e custos, bem como a estimação das datas de conclusão dos projetos possibilitando o replaneamento do projeto bem como a detecção atempada de desvios. A ferramenta permite também a criação de um histórico que identifica o esforço horário associado à realização das atividades/tarefas das várias áreas de Desenvolvimento de Produto e desta forma pode ser usada como suporte à orçamentação futura de atividades similares. No decorrer do projeto, foram também criados os mecanismos que permitem o cálculo de indicadores das competências técnicas e motivações intrínsecas individuais da equipa DPS. Estes indicadores podem ser usados na definição por parte dos gestores dos projetos da composição das equipas de trabalho, dos executantes de tarefas individuais do projeto e dos destinatários de ações de formação. Com esta informação é expectável que se consiga um maior aproveitamento do potencial humano e como consequência um aumento do desempenho e da satisfação pessoal dos recursos humanos da organização. Este caso de estudo veio demonstrar que o potencial de melhoria dos processos associados ao desenvolvimento de produto através de metodologias de Lean Management é muito significativo, e que estes resultam em ganhos visíveis para a organização bem como para os seus elementos individualmente.

Multilayer Perceptron Neural Networks Training Through Charged System Search and its Application for Non-Technical Losses Detection

The non-technical loss is not a problem with trivial solution or regional character and its minimization represents the guarantee of investments in product quality and maintenance of power systems, introduced by a competitive environment after the period of privatization in the national scene. In this paper, we show how to improve the training phase of a neural network-based classifier using a recently proposed meta-heuristic technique called Charged System Search, which is based on the interactions between electrically charged particles. The experiments were carried out in the context of non-technical loss in power distribution systems in a dataset obtained from a Brazilian electrical power company, and have demonstrated the robustness of the proposed technique against with several others natureinspired optimization techniques for training neural networks. Thus, it is possible to improve some applications on Smart Grids.

Using Baseline Methods to Identify Non-technical Losses in the Context of Smart Grids

Demand response has gained increasing importance in the context of competitive electricity markets and smart grid environments. In addition to the importance that has been given to the development of business models for integrating demand response, several methods have been developed to evaluate the consumers’ performance after the participation in a demand response event. The present paper uses those performance evaluation methods, namely customer baseline load calculation methods, to determine the expected consumption in each period of the consumer historic data. In the cases in which there is a certain difference between the actual consumption and the estimated consumption, the consumer is identified as a potential cause of non-technical losses. A case study demonstrates the application of the proposed method to real consumption data.