Política fiscal e crescimento económico

Os recentes desenvolvimentos da teoria do crescimento económico sugerem que a política fiscal pode ter efeitos importantes no crescimento económico de longo prazo. O objectivo deste artigo é investigar o impacto da política fiscal no crescimento económico de longo prazo, utilizando dados em painel para os Estados-membros da UE15 (com excepção de Luxemburgo), no período 1965-2000. Partindo do enquadramento teórico de Barro (1990), formula-se um modelo onde a taxa de crescimento real é determinada por variáveis das finanças públicas, esperando que a redução de impostos distorcionários e o aumento de despesas públicas produtivas fomentem o crescimento económico. No caso da UE15, os resultados sugerem que o aumento da dimensão do sector público (despesas ou impostos) retarda o crescimento e, em particular, uma redução dos impostos sobre o trabalho e o capital podem acelerar o crescimento económico de longo prazo.

Determinantes da procura da Bitcoin

Dissertação de Mestrado apresentada ao Instituto de Contabilidade e Administração do Porto para a obtenção do grau de Mestre em Contabilidade e Finanças, sob orientação da Professora Doutora Celsa Maria Carvalho Machado

Modelo de previsão meteorológica baseado em sistemas de inferência difusa

Mestrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores

Previsão de avarias em transformadores de potência através da análise de ensaios físico-químicos

Os Transformadores de potência são máquinas de elevada importância ao nível dos Sistemas Elétricos de Energia (SEE) uma vez que são estas máquinas que possibilitam a interligação dos diferentes níveis de tensão da rede e a transmissão de energia elétrica em Corrente Alternada (CA). Geralmente, estas máquinas são de grandes dimensões e de elevado nível de complexidade construtiva. Caracterizam-se por possuírem períodos de vida útil bastante elevados (vinte a trinta anos) e preços elevados, o que conduz a um nível de exigência de fiabilidade muito elevada, uma vez que não e viável a existência de muitos equipamentos de reserva nos SEE. Com o objetivo de tentar maximizar o período de vida útil dos transformadores de potência e a sua fiabilidade, tenta-se, cada vez mais, implementar conceitos de manutenção preventiva a este tipo de máquinas. No entanto, a gestão da sua vida útil e extremamente complexa na medida em que, estas máquinas têm vários componentes cruciais e suscetiveis de originar falhas e, quase todos eles, encontram-se no interior de uma cuba. Desta forma, não e possível obter uma imagem do seu estado, em tempo real, sem colocar o transformador fora de serviço, algo que acarreta custos elevados. Por este motivo, desenvolveu-se uma técnica que permite obter uma indicação do estado do transformador, em tempo real, sem o retirar de serviço, colhendo amostras do óleo isolante e procedendo a sua análise físico-química e Analise Gases Dissolvidos (DGA). As análises aos óleos isolantes tem vindo a adquirir uma preponderância muito elevada no diagnóstico de falhas e na analise do estado de conservação destes equipamentos tendo-se desenvolvido regras para interpretação dos parâmetros dos óleos com carácter normativo. Considerando o conhecimento relativo a interpretação dos ensaios físico-químicos e DGA ao oleol, e possível desenvolver ferramentas capazes de otimizar essas mesmas interpretações e aplicar esse conhecimento no sentido de prever a sua evolução, assim como o surgimento de possíveis falhas em transformadores, para assim otimizar os processos de manutenção. Neste campo as Redes Neuronais Artificiais (RNAs) têm um papel fundamental

Análise do comportamento dos aerogeradores em situação de anomalia

Actualmente, a utilização de recursos energéticos renováveis é encarada como vital para se alcançar um desenvolvimento sustentável. Dentro destas, a energia eólica apresenta-se como uma das mais sustentáveis e, por isso, teve uma evolução exponencial nos últimos anos. No entanto, apesar da sua maturidade, esta tecnologia apresenta problemas e desafios. As turbinas eólicas apresentam uma elevada taxa de avarias em alguns componentes, nomeadamente a caixa de engrenagens, o gerador eléctrico e as pás. Os tempos de paragem associados às avarias e à sua reparação provocam grandes prejuízos. De modo a evitar as falhas e a permitir a redução dos custos durante o ciclo de vida das turbinas eólicas, existe a necessidade de optimizar as estratégias de manutenção, de forma a maximizar o retorno do investimento nos parques eólicos. Os aerogeradores mais recentes possuem sistemas de monitorização que permitem monitorizar todos os equipamentos constituintes da máquina, possibilitando um acompanhamento mais próximo do real estado de funcionamento dos equipamentos. A monitorização online permite que se reduza a possibilidade de acontecimento de uma falha grave. Este trabalho de investigação analisa as avarias associadas a um dos equipamentos mais importante das turbinas eólicas, a caixa de engrenagens, tendo sido identificadas as principais grandezas que podem ser utilizadas para a previsão de avarias. Este equipamento é crítico dado que origina um dos maiores tempos de indisponibilidade por falha. O resultado das análises efectuadas ao comportamento da caixa de engrenagens perante uma avaria demonstrou que é possível prevê-las. Esta informação é de extrema importância, pois permite um escalonamento eficiente da manutenção e a adopção das estratégias de reparação mais convenientes.

Previsão do Diagrama de Carga de Subestações da REN utilizando Redes Neuronais

A presente dissertação apresenta o estudo de previsão do diagrama de carga de subestações da Rede Elétrica Nacional (REN) utilizando redes neuronais, com o intuito de verificar a viabilidade do método utilizado, em estudos futuros. Atualmente, a energia elétrica é um bem essencial e desempenha um papel fundamental, tanto a nível económico do país, como a nível de conforto e satisfação individual. Com o desenvolvimento do setor elétrico e o aumento dos produtores torna-se importante a realização da previsão de diagramas de carga, contribuindo para a eficiência das empresas. Esta dissertação tem como objetivo a utilização do modelo das redes neuronais artificiais (RNA) para criar uma rede capaz de realizar a previsão de diagramas de carga, com a finalidade de oferecer a possibilidade de redução de custos e gastos, e a melhoria de qualidade e fiabilidade. Ao longo do trabalho são utilizados dados da carga (em MW), obtidos da REN, da subestação da Prelada e dados como a temperatura, humidade, vento e luminosidade, entre outros. Os dados foram devidamente tratados com a ajuda do software Excel. Com o software MATLAB são realizados treinos com redes neuronais, através da ferramenta Neural Network Fitting Tool, com o objetivo de obter uma rede que forneça os melhores resultados e posteriormente utiliza-la na previsão de novos dados. No processo de previsão, utilizando dados reais das subestações da Prelada e Ermesinde referentes a Março de 2015, comprova-se que com a utilização de RNA é possível obter dados de previsão credíveis, apesar de não ser uma previsão exata. Deste modo, no que diz respeito à previsão de diagramas de carga, as RNA são um bom método a utilizar, uma vez que fornecem, à parte interessada, uma boa previsão do consumo e comportamento das cargas elétricas. Com a finalização deste estudo os resultados obtidos são no mínimo satisfatórios. Consegue-se alcançar através das RNA resultados próximos aos valores que eram esperados, embora não exatamente iguais devido à existência de uma margem de erro na aprendizagem da rede neuronal.

Comparação de técnicas analíticas e numéricas para previsão de resistência de juntas adesivas de sobreposição simples

As juntas adesivas têm vindo a ser usadas em diversas áreas e contam com inúmeras aplicações práticas. Devido ao fácil e rápido fabrico, as juntas de sobreposição simples (JSS) são um tipo de configuração bastante comum. O aumento da resistência, a redução de peso e a resistência à corrosão são algumas das vantagens que este tipo de junta oferece relativamente aos processos de ligação tradicionais. Contudo, a concentração de tensões nas extremidades do comprimento da ligação é uma das principais desvantagens. Existem poucas técnicas de dimensionamento precisas para a diversidade de ligações que podem ser encontradas em situações reais, o que constitui um obstáculo à utilização de juntas adesivas em aplicações estruturais. O presente trabalho visa comparar diferentes métodos analíticos e numéricos na previsão da resistência de JSS com diferentes comprimentos de sobreposição (LO). O objectivo fundamental é avaliar qual o melhor método para prever a resistência das JSS. Foram produzidas juntas adesivas entre substratos de alumínio utilizando um adesivo époxido frágil (Araldite® AV138), um adesivo epóxido moderadamente dúctil (Araldite® 2015), e um adesivo poliuretano dúctil (SikaForce® 7888). Consideraram-se diferentes métodos analíticos e dois métodos numéricos: os Modelos de Dano Coesivo (MDC) e o Método de Elementos Finitos Extendido (MEFE), permitindo a análise comparativa. O estudo possibilitou uma percepção crítica das capacidades de cada método consoante as características do adesivo utilizado. Os métodos analíticos funcionam apenas relativamente bem em condições muito específicas. A análise por MDC com lei triangular revelou ser um método bastante preciso, com excepção de adesivos que sejam bastante dúcteis. Por outro lado, a análise por MEFE demonstrou ser uma técnica pouco adequada, especialmente para o crescimento de dano em modo misto.

Modelos para a determinação do risco da taxa de juro

Introdução PARTE 1 - Noções gerais e metodologias de medição baseadas nos diferenciais 1.1. Noção de risco 1.2. Principais riscos na actividade bancária 1.3. Modelos de quantificação do risco da taxa de juro 1.4. Modelos para quantificar o risco de reinvestimento 1.5. O modelo de diferencial de duração (DD) 1.6. Modelos para quantificar o risco de preço 1.7. Diferencial de duração da situação líquida 1.8. Vantagens/desvantagens dos modelos de duração (resultado e situação líquida) 1.9. Perspectivas e conclusão sobre os Modelos de Diferencial de Fundos e Duração PARTE II - Conceito de VAR 2.1 A noção de VAR (Valor em Risco) 2.2 Conceitos-chave dos modelos VAR 2.3 Fórmula de cálculo da duração modificada 2.4 A importância da duração para determinar a sensibilidade da taxa de juro 2.5 A problemática da convexidade 2.6 O conceitos de volatilidade 2.7 A agregação dos riscos 2.8 O tratamento do VAR com a matriz de correlação do andamento das taxas de juro 2.9 Esquemas sequenciais de cálculo da volatilidade preço - taxa de juro e VAR PARTE III - Casos práticos de VAR 3.1 As relações entre as taxas a prazo (forward) e as taxas à vista (spot) 3.2 Desenvolvimento de um caso prático 3.3 Cálculo do diferencial de duração e do VAR aplicado à situação líquida 3.4 Admissão de pressupostos 3.5 Os diferentes VAR´s 3.6 A importância do VAR no contexto de gestão de risco numa instituição 3.7 Os modelos de simulação estática e dinâmica PARTE IV - Situações especiais 4.1 O tratamento dos FRA´s e futuros 4.2 O tratamento das opções 4.3 O tratamento dos swap´s taxa de juro 4.4 A aplicação do modelo VAR aos riscos taxa de juro e cambial 4.5 A utilização dos modelos VAR na afectação do capital (RAROC) 4.6 A análise da instruçaõ nº 19/2005 ANEXOS Anexo 1 - Instrução nº 19/2005: risco de taxa de juro da carteira bancária Anexo 2 - Instrução nº 72/96: Princípios orientadores para ocontrolo do risco da taxa de juro Anexo 3 - Anexo V do Aviso nº 7/96 Conclusão Índice dos Quadros Bibliografia

A real time pricing approach to deal with excessive wind power situations

The introduction of wind power generation in several countries around the world, including in European countries, where energy policy directives have encouraged the use of renewables, led to several changes in market and power systems operation. The intensive integration of these sources has led to situations in which the demand is lower than the available renewable resources. In these situations a part of the available generation is wasted if not used for storage or to supply additional demand. This paper proposes a real time demand response methodology based on changing the electricity price for the consumers expecting an increase in the demand in the periods in which that demand is lower than the available renewable generation. The consumers response to the changes in electricity price is characterized by their price elasticity of demand considered distinct for each consumer type. The proposed methodology is applied to the Portuguese power system, in the context of the Iberian electricity market (MIBEL). The renewable-based producers are considered as special producers, with special tariffs, and so it is important to use the energy available as it will be paid anyway. In this context, consumers are entities actively participating in the operation of the market.

Real-time energy resources scheduling considering intensive wind penetration

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.

Energy resource scheduling in a real distribution network managed by several virtual power players

Smart Grids (SGs) appeared as the new paradigm for power system management and operation, being designed to integrate large amounts of distributed energy resources. This new paradigm requires a more efficient Energy Resource Management (ERM) and, simultaneously, makes this a more complex problem, due to the intensive use of distributed energy resources (DER), such as distributed generation, active consumers with demand response contracts, and storage units. This paper presents a methodology to address the energy resource scheduling, considering an intensive use of distributed generation and demand response contracts. A case study of a 30 kV real distribution network, including a substation with 6 feeders and 937 buses, is used to demonstrate the effectiveness of the proposed methodology. This network is managed by six virtual power players (VPP) with capability to manage the DER and the distribution network.

Adaptive tool for automatic data collection of real electricity markets

The study of electricity markets operation has been gaining an increasing importance in last years, as result of the new challenges that the electricity markets restructuring produced. This restructuring increased the competitiveness of the market, but with it its complexity. The growing complexity and unpredictability of the market’s evolution consequently increases the decision making difficulty. Therefore, the intervenient entities are forced to rethink their behaviour and market strategies. Currently, lots of information concerning electricity markets is available. These data, concerning innumerous regards of electricity markets operation, is accessible free of charge, and it is essential for understanding and suitably modelling electricity markets. This paper proposes a tool which is able to handle, store and dynamically update data. The development of the proposed tool is expected to be of great importance to improve the comprehension of electricity markets and the interactions among the involved entities.

Real-time energy resources scheduling considering short-term and very short-term wind forecast

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.

Virtual power players dealing with excessive wind power situations using real time pricing

The increasing importance given by environmental policies to the dissemination and use of wind power has led to its fast and large integration in power systems. In most cases, this integration has been done in an intensive way, causing several impacts and challenges in current and future power systems operation and planning. One of these challenges is dealing with the system conditions in which the available wind power is higher than the system demand. This is one of the possible applications of demand response, which is a very promising resource in the context of competitive environments that integrates even more amounts of distributed energy resources, as well as new players. The methodology proposed aims the maximization of the social welfare in a smart grid operated by a virtual power player that manages the available energy resources. When facing excessive wind power generation availability, real time pricing is applied in order to induce the increase of consumption so that wind curtailment is minimized. The proposed method is especially useful when actual and day-ahead wind forecast differ significantly. The proposed method has been computationally implemented in GAMS optimization tool and its application is illustrated in this paper using a real 937-bus distribution network with 20310 consumers and 548 distributed generators, some of them with must take contracts.

Modelling real solar cell using PSCAD/MATLAB

This paper presents the development of a solar photovoltaic (PV) model based on PSCAD/EMTDC - Power System Computer Aided Design – including a mathematical model study. An additional algorithm has been implemented in MATLAB software in order to calculate several parameters required by the PSCAD developed model. All the simulation study has been performed in PSCAD/MATLAB software simulation tool. A real data base concerning irradiance, cell temperature and PV power generation was used in order to support the evaluation of the implemented PV model.