Genetic algorithm methodology applied to intelligent house control

In recent years the use of several new resources in power systems, such as distributed generation, demand response and more recently electric vehicles, has significantly increased. Power systems aim at lowering operational costs, requiring an adequate energy resources management. In this context, load consumption management plays an important role, being necessary to use optimization strategies to adjust the consumption to the supply profile. These optimization strategies can be integrated in demand response programs. The control of the energy consumption of an intelligent house has the objective of optimizing the load consumption. This paper presents a genetic algorithm approach to manage the consumption of a residential house making use of a SCADA system developed by the authors. Consumption management is done reducing or curtailing loads to keep the power consumption in, or below, a specified energy consumption limit. This limit is determined according to the consumer strategy and taking into account the renewable based micro generation, energy price, supplier solicitations, and consumers’ preferences. The proposed approach is compared with a mixed integer non-linear approach.

Inventories and concentration profiles of 137Cs in undisturbed soils in the northeast of Buenos Aires Province, Argentina

Inventories and vertical distribution of (137)Cs were determined in La Plata region undisturbed soils, Argentina. A mean inventory value of 891 ± 220 Bq/m(2) was established, which is compatible with the values expected from atmospheric weapon tests fallout. The study was complemented with pH, organic carbon fraction, texture and mineralogical soil analyses. Putting together Southern Hemisphere (137)Cs inventory data, it is possible to correlate these data with the mean annual precipitations. The large differences in (137)Cs concentration profiles were attributed to soil properties, especially the clay content and the pH values. A convection-dispersion model with irreversible retention was used to fit the activity concentration profiles. The obtained effective diffusion coefficient and effective convection velocity parameters values were in the range from 0.2 cm(2)/y to 0.4 cm(2)/y and from 0.23 cm/y to 0.43 cm/y, respectively. These data are in agreement with values reported in literature. In general, with the growth of clay content in the soil, there was an increase in the transfer rate from free to bound state. Finally, the highest transfer rate from free to bound state was obtained for soil pH value equal to 8.

SCADA House Intelligent Management for Energy Efficiency Analysis in Domestic Consumers

The implementation of smart homes allows the domestic consumer to be an active player in the context of the Smart Grid (SG). This paper presents an intelligent house management system that is being developed by the authors to manage, in real time, the power consumption, the micro generation system, the charge and discharge of the electric or plug-in hybrid vehicles, and the participation in Demand Response (DR) programs. The paper proposes a method for the energy efficiency analysis of a domestic consumer using the SCADA House Intelligent Management (SHIM) system. The main goal of the present paper is to demonstrate the economic benefits of the implemented method. The case study considers the consumption data of some real cases of Portuguese house consumption over 30 days of June of 2012, the Portuguese real energy price, the implementation of the power limits at different times of the day and the economic benefits analysis.

Otimização de processos de logística in-house

A presente dissertação foi realizada no âmbito do Mestrado de Engenharia e Gestão Industrial da Escola Superior de Estudos Industriais e de Gestão, de Vila do Conde. O projeto desenvolvido tem como tema principal a Otimização de processos de Logística in-house baseado num projeto, em contexto empresarial da empresa cliente, Continental Mabor S.A., da Rangel Distribuição e Logística, S.A. Este projeto tem como objetivo a “aglomeração” de dois armazéns do cliente, devido à necessidade de ocupação do armazém de produto acabado interno, para aumento da área de produção. Inicialmente foi feita uma revisão de literatura sobre os temas mais relevantes de suporte para o projeto, nomeadamente na otimização e melhoria contínua. Seguidamente é apresentado o Grupo Rangel, bem como a Rangel Distribuição e Logística, S.A., onde se enquadra o projeto e para se perceber o enquadramento e objetivo. A metodologia usada, caso de estudo, permitiu a aplicação de conceitos e ferramentas usados na literatura neste contexto, como ferramentas de otimização e melhoria continua como as melhores práticas de Kaizen-Lean. Na fase de diagnóstico do atual sistema, foi realizado um mapeamento de fluxo de processos e uma descrição detalhada do layout dos dois armazéns: Armazém de Produto Acabado (APA) e Armazém de Produto Acabado Externo (APAE), bem como todos os recursos, quer técnicos quer humanos necessários. Verificamos ao longo deste projeto várias limitações, inclusive limitações impostas pelo cliente, tal como não aprovar um estudo para um novo layout do armazém. Foi aprovado apenas a replicação do já existente. Com isto, depararam-se constrangimentos na gestão deste projeto. Os custos aumentaram significativamente, embora estes não sejam apresentados por questões de confidencialidade, principalmente com a necessidade de aquisição de novos equipamentos retráteis, e mais baterias para os mesmos, devido às grandes distâncias que irão ser percorridas. Finalmente foi projetado o sistema futuro, de acordo com as necessidades reais do cliente tendo em consideração a otimização de recursos e uma gestão magra (Lean Management). Foi desenvolvida a implementação da metodologia “Kaizen diário”, a dar início em 2016 juntamente com o novo projeto APAE. Com esta projeção foram identificados problemas e implicações no projeto, bem como possíveis melhorias.