Intelligent behavior in a Cyber-Ambient training system for control center operators

This paper deals with the application of an intelligent tutoring approach to delivery training in diagnosis procedures of a Power System. In particular, the mechanisms implemented by the training tool to support the trainees are detailed. This tool is part of an architecture conceived to integrate Power Systems tools in a Power System Control Centre, based on an Ambient Intelligent paradigm. The present work is integrated in the CITOPSY project which main goal is to achieve a better integration between operators and control room applications, considering the needs of people, customizing requirements and forecasting behaviors.

Training control centers' operators in incident diagnosis and power restoration using intelligent tutoring systems

The activity of Control Center operators is important to guarantee the effective performance of Power Systems. Operators’ actions are crucial to deal with incidents, especially severe faults like blackouts. In this paper, we present an Intelligent Tutoring approach for training Portuguese Control Center operators in tasks like incident analysis and diagnosis, and service restoration of Power Systems. Intelligent Tutoring System (ITS) approach is used in the training of the operators, having into account context awareness and the unobtrusive integration in the working environment. Several Artificial Intelligence techniques were criteriously used and combined together to obtain an effective Intelligent Tutoring environment, namely Multiagent Systems, Neural Networks, Constraint-based Modeling, Intelligent Planning, Knowledge Representation, Expert Systems, User Modeling, and Intelligent User Interfaces.

Cyber-ambient intelligent training of operators in power systems control centres

Cyber-Physical Systems and Ambient Intelligence are two of the most important and emerging paradigms of our days. The introduction of renewable sources gave origin to a completely different dimension of the distribution generation problem. On the other hand, Electricity Markets introduced a different dimension in the complexity, the economic dimension. Our goal is to study how to proceed with the Intelligent Training of Operators in Power Systems Control Centres, considering the new reality of Renewable Sources, Distributed Generation, and Electricity Markets, under the emerging paradigms of Cyber-Physical Systems and Ambient Intelligence. We propose Intelligent Tutoring Systems as the approach to deal with the intelligent training of operators in these new circumstances.

An embedded 1149.4 extension to support mixed-signal debugging

Debugging electronic circuits is traditionally done with bench equipment directly connected to the circuit under debug. In the digital domain, the difficulties associated with the direct physical access to circuit nodes led to the inclusion of resources providing support to that activity, first at the printed circuit level, and then at the integrated circuit level. The experience acquired with those solutions led to the emergence of dedicated infrastructures for debugging cores at the system-on-chip level. However, all these developments had a small impact in the analog and mixed-signal domain, where debugging still depends, to a large extent, on direct physical access to circuit nodes. As a consequence, when analog and mixed-signal circuits are integrated as cores inside a system-on-chip, the difficulties associated with debugging increase, which cause the time-to-market and the prototype verification costs to also increase. The present work considers the IEEE1149.4 infrastructure as a means to support the debugging of mixed-signal circuits, namely to access the circuit nodes and also an embedded debug mechanism named mixed-signal condition detector, necessary for watch-/breakpoints and real-time analysis operations. One of the main advantages associated with the proposed solution is the seamless migration to the system-on-chip level, as the access is done through electronic means, thus easing debugging operations at different hierarchical levels.

Reformulação de um Sistema de Gestão de Consumos de Energia

Atualmente a energia é considerada um vetor estratégico nas diversas organizações. Assim sendo, a gestão e a utilização racional da energia são consideradas instrumentos fundamentais para a redução dos consumos associados aos processos de produção do sector industrial. As ações de gestão energética não deverão ficar pela fase do projeto das instalações e dos meios de produção, mas sim acompanhar a atividade da Empresa. A gestão da energia deve ser sustentada com base na realização regular de diagnósticos energéticos às instalações consumidoras e concretizada através de planos de atuação e de investimento que apresentem como principal objetivo a promoção da eficiência energética, conduzindo assim à redução dos respetivos consumos e, consequentemente, à redução da fatura energética. Neste contexto, a utilização de ferramentas de apoio à gestão de energia promovem um consumo energético mais racional, ou seja, promovem a eficiência energética e é neste sentido que se insere este trabalho. O presente trabalho foi desenvolvido na Empresa RAR Açúcar e apresentou como principais objetivos: a reformulação do Sistema de Gestão de Consumos de Energia da Empresa, a criação de um modelo quantitativo que permitisse ao Gestor de Energia prever os consumos anuais de água, fuelóleo e eletricidade da Refinaria e a elaboração de um plano de consumos para o ano de 2014 a partir do modelo criado. A reformulação do respetivo Sistema de Gestão de Consumos resultou de um conjunto de etapas. Numa primeira fase foi necessário efetuar uma caraterização e uma análise do atual Sistema de Gestão de Consumos da Empresa, sistema composto por um conjunto de sete ficheiros de cálculo do programa Microsoft Excel©. Terminada a análise, selecionada a informação pertinente e propostas todas as melhorias a introduzir nos ficheiros, procedeu-se à reformulação do respetivo SGE, reduzindo-se o conjunto de ficheiros de cálculo para apenas dois ficheiros, um onde serão efetuados e visualizados todos os registos e outro onde serão realizados os cálculos necessários para o controlo energético da Empresa. O novo Sistema de Gestão de Consumos de Energia será implementado no início do ano de 2015. Relativamente às alterações propostas para as folhas de registos manuais, estas já foram implementadas pela Empresa. Esta aplicação prática mostrou-se bastante eficiente uma vez que permitiu grandes melhorias processuais nomeadamente, menores tempos de preenchimento das mesmas e um encurtamento das rotas efetuadas diariamente pelos operadores. Através do levantamento efetuado aos diversos contadores foi possível identificar todas as áreas onde será necessário a sua instalação e a substituição de todos os contadores avariados, permitindo deste modo uma contabilização mais precisa de todos os consumos da Empresa. Com esta reestruturação o Sistema de Gestão de Consumos tornou-se mais dinâmico, mais claro e, principalmente, mais eficiente. Para a criação do modelo de previsão de consumos da Empresa foi necessário efetuar-se um levantamento dos consumos históricos de água, eletricidade, fuelóleo e produção de açúcar de dois anos. Após este levantamento determinaram-se os consumos específicos de água, fuelóleo e eletricidade diários (para cada semana dos dois anos) e procedeu-se à caracterização destes consumos por tipo de dia. Efetuada a caracterização definiu-se para cada tipo de dia um consumo específico médio com base nos dois anos. O modelo de previsão de consumos foi criado com base nos consumos específicos médios dos dois anos correspondentes a cada tipo de dia. Procedeu-se por fim à verificação do modelo, comparando-se os consumos obtidos através do modelo (consumos previstos) com os consumos reais de cada ano. Para o ano de 2012 o modelo apresenta um desvio de 6% na previsão da água, 12% na previsão da eletricidade e de 6% na previsão do fuelóleo. Em relação ao ano de 2013, o modelo apresenta um erro de 1% para a previsão dos consumos de água, 8% para o fuelóleo e de 1% para a eletricidade. Este modelo permitirá efetuar contratos de aquisição de energia elétrica com maior rigor o que conduzirá a vantagens na sua negociação e consequentemente numa redução dos custos resultantes da aquisição da mesma. Permitirá também uma adequação dos fluxos de tesouraria à necessidade reais da Empresa, resultante de um modelo de previsão mais rigoroso e que se traduz numa mais-valia financeira para a mesma. Foi também proposto a elaboração de um plano de consumos para o ano de 2014 a partir do modelo criado em função da produção prevista para esse mesmo ano. O modelo apresenta um desvio de 24% na previsão da água, 0% na previsão da eletricidade e de 28% na previsão do fuelóleo.

An Extension of Estimation of Domain of Attraction for Fractional Order Linear System Subject to Saturation Control

This paper employs the Lyapunov direct method for the stability analysis of fractional order linear systems subject to input saturation. A new stability condition based on saturation function is adopted for estimating the domain of attraction via ellipsoid approach. To further improve this estimation, the auxiliary feedback is also supported by the concept of stability region. The advantages of the proposed method are twofold: (1) it is straightforward to handle the problem both in analysis and design because of using Lyapunov method, (2) the estimation leads to less conservative results. A numerical example illustrates the feasibility of the proposed method.