Contextual intelligent load management with ANN adaptive learning module

With the current increase of energy resources prices and environmental concerns intelligent load management systems are gaining more and more importance. This paper concerns a SCADA House Intelligent Management (SHIM) system that includes an optimization module using deterministic and genetic algorithm approaches. SHIM undertakes contextual load management based on the characterization of each situation. SHIM considers available generation resources, load demand, supplier/market electricity price, and consumers’ constraints and preferences. The paper focus on the recently developed learning module which is based on artificial neural networks (ANN). The learning module allows the adjustment of users’ profiles along SHIM lifetime. A case study considering a system with fourteen discrete and four variable loads managed by a SHIM system during five consecutive similar weekends is presented.

Efeito imediato da técnica músculo energia do esternocleidomastóideo com ponto gatilho latente na sensibilidade dolorosa à pressão e nas amplitudes cervicais

Introdução: Os pontos gatilho (PG) do esternocleidomastóideo (ECM) podem ser a causa de dor na face e no crânio. A técnica músculo-energia (TME) pode ser utilizada na presença de PG. Objectivo: Verificar qual o efeito imediato da TME, aplicada no ECM, na sensibilidade dolorosa à pressão (SDP) do PG do ECM e nas amplitudes cervicais em comparação com uma técnica placebo. Metodologia: Uma amostra voluntária de 52 indivíduos foi dividida aleatoriamente por dois grupos. Inicialmente foi medida a SDP e as amplitudes dos movimentos activos da coluna cervical. Após a aplicação da TME, com 20% da força máxima, e da técnica placebo, nos respectivos grupos, a SDP e as amplitudes cervicais foram reavaliadas. Resultados: Não existiram diferenças estatísticas significativas para afirmar que os dados recolhidos antes e depois da aplicação da TME eram significativamente diferentes. Conclusão: Os efeitos imediatos da TME, neste estudo, não foram significativos. No entanto, a bibliografia aponta noutro sentido, tornando-se importante perceber de que forma podemos melhorar a aplicação da TME, de forma a optimizar os seus efeitos.

Distribution system operation supported by contextual energy resource management based on intelligent SCADA

Future distribution systems will have to deal with an intensive penetration of distributed energy resources ensuring reliable and secure operation according to the smart grid paradigm. SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition) is an essential infrastructure for this evolution. This paper proposes a new conceptual design of an intelligent SCADA with a decentralized, flexible, and intelligent approach, adaptive to the context (context awareness). This SCADA model is used to support the energy resource management undertaken by a distribution network operator (DNO). Resource management considers all the involved costs, power flows, and electricity prices, allowing the use of network reconfiguration and load curtailment. Locational Marginal Prices (LMP) are evaluated and used in specific situations to apply Demand Response (DR) programs on a global or a local basis. The paper includes a case study using a 114 bus distribution network and load demand based on real data.

Contextual Intelligent Load Management Considering Real-Time Pricing in a Smart Grid Environment

The use of demand response programs enables the adequate use of resources of small and medium players, bringing high benefits to the smart grid, and increasing its efficiency. One of the difficulties to proceed with this paradigm is the lack of intelligence in the management of small and medium size players. In order to make demand response programs a feasible solution, it is essential that small and medium players have an efficient energy management and a fair optimization mechanism to decrease the consumption without heavy loss of comfort, making it acceptable for the users. This paper addresses the application of real-time pricing in a house that uses an intelligent optimization module involving artificial neural networks.

Contextual and Environmental Awareness Laboratory for Energy Consumption Management

The recent changes on power systems paradigm requires the active participation of small and medium players in energy management. With an electricity price fluctuation these players must manage the consumption. Lowering costs and ensuring adequate user comfort levels. Demand response can improve the power system management and bring benefits for the small and medium players. The work presented in this paper, which is developed aiming the smart grid context, can also be used in the current power system paradigm. The proposed system is the combination of several fields of research, namely multi-agent systems and artificial neural networks. This system is physically implemented in our laboratories and it is used daily by researchers. The physical implementation gives the system an improvement in the proof of concept, distancing itself from the conventional systems. This paper presents a case study illustrating the simulation of real-time pricing in a laboratory.

Análise de sensibilidade na simulação dinâmica de um grande edifício escolar existente

Dado o panorama de conservação de energia a nível nacional e mundial, torna-se hoje em dia muito importante, que seja possível controlar e estimar o consumo energético nos edifícios. Assim, atendendo à actual problemática energética e ao crescente consumo energético nos edifícios, é importante parametrizar, avaliar e comparar este consumo. Neste sentido, nas últimas décadas, têm sido efectuados desenvolvimentos técnicos, quer ao nível do equipamento de campo para efectuar monitorização e medição, quer ao nível da simulação dinâmica de edifícios. Com esta dissertação de mestrado, pretendeu-se efectuar a simulação dinâmica de um edifício escolar existente a funcionar em pleno, e efectuar uma análise de sensibilidade relativamente ao grau de variação dos resultados obtidos através da aplicação de dois programas de cálculo térmico e energético. Foram utilizados, o programa VE-Pro da IES (Integrated Environmental Solutions) e o programa Trace 700 da TRANE. Ambos os programas foram parametrizados com os mesmos dados de entrada, tendo em atenção as opções de simulação disponibilizadas por ambos. Posteriormente, utilizaram-se os dados retirados da simulação para calcular a classificação energética no âmbito do sistema de certificação energética (SCE), através de uma folha de cálculo desenvolvida para o efeito. Foram ainda consideradas várias soluções de eficiência energética para o edifício, com vista a poupanças reais de energia, tendo sempre atenção ao conforto térmico dos ocupantes. Dessas medidas fazem parte, medidas relacionadas com a iluminação, como a substituição da iluminação existente por luminárias do tipo LED (Light Emitting Diode), soluções de energias renováveis, como a instalação de colectores solares para aquecimento das águas quentes sanitárias, e painéis fotovoltaicos para produção de energia, bem como medidas ligadas aos equipamentos de climatização. Posteriormente, recalculou-se a classificação energética afectada das melhorias. Os resultados obtidos nas duas simulações foram analisados sob o ponto de vista do aquecimento, arrefecimento, ventilação, iluminação e equipamentos eléctricos. A comparação das duas simulações para cada parâmetro acima referido, apresentaram variações inferiores a 5%. O desvio maior verificou-se na ventilação, com o valor de aproximadamente 4,9%. Transpondo estes resultados para o cálculo do IEE (Índice de Eficiência Energética), verificou-se um desvio inferior a 2%.