7 resultados para Typical values

em Instituto Politécnico do Porto, Portugal


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Mestrado em Engenharia Geotécnica e Geoambiente

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The present research paper presents five different clustering methods to identify typical load profiles of medium voltage (MV) electricity consumers. These methods are intended to be used in a smart grid environment to extract useful knowledge about customer’s behaviour. The obtained knowledge can be used to support a decision tool, not only for utilities but also for consumers. Load profiles can be used by the utilities to identify the aspects that cause system load peaks and enable the development of specific contracts with their customers. The framework presented throughout the paper consists in several steps, namely the pre-processing data phase, clustering algorithms application and the evaluation of the quality of the partition, which is supported by cluster validity indices. The process ends with the analysis of the discovered knowledge. To validate the proposed framework, a case study with a real database of 208 MV consumers is used.

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In recent decades, all over the world, competition in the electric power sector has deeply changed the way this sector’s agents play their roles. In most countries, electric process deregulation was conducted in stages, beginning with the clients of higher voltage levels and with larger electricity consumption, and later extended to all electrical consumers. The sector liberalization and the operation of competitive electricity markets were expected to lower prices and improve quality of service, leading to greater consumer satisfaction. Transmission and distribution remain noncompetitive business areas, due to the large infrastructure investments required. However, the industry has yet to clearly establish the best business model for transmission in a competitive environment. After generation, the electricity needs to be delivered to the electrical system nodes where demand requires it, taking into consideration transmission constraints and electrical losses. If the amount of power flowing through a certain line is close to or surpasses the safety limits, then cheap but distant generation might have to be replaced by more expensive closer generation to reduce the exceeded power flows. In a congested area, the optimal price of electricity rises to the marginal cost of the local generation or to the level needed to ration demand to the amount of available electricity. Even without congestion, some power will be lost in the transmission system through heat dissipation, so prices reflect that it is more expensive to supply electricity at the far end of a heavily loaded line than close to an electric power generation. Locational marginal pricing (LMP), resulting from bidding competition, represents electrical and economical values at nodes or in areas that may provide economical indicator signals to the market agents. This article proposes a data-mining-based methodology that helps characterize zonal prices in real power transmission networks. To test our methodology, we used an LMP database from the California Independent System Operator for 2009 to identify economical zones. (CAISO is a nonprofit public benefit corporation charged with operating the majority of California’s high-voltage wholesale power grid.) To group the buses into typical classes that represent a set of buses with the approximate LMP value, we used two-step and k-means clustering algorithms. By analyzing the various LMP components, our goal was to extract knowledge to support the ISO in investment and network-expansion planning.

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A methodology based on data mining techniques to support the analysis of zonal prices in real transmission networks is proposed in this paper. The mentioned methodology uses clustering algorithms to group the buses in typical classes that include a set of buses with similar LMP values. Two different clustering algorithms have been used to determine the LMP clusters: the two-step and K-means algorithms. In order to evaluate the quality of the partition as well as the best performance algorithm adequacy measurements indices are used. The paper includes a case study using a Locational Marginal Prices (LMP) data base from the California ISO (CAISO) in order to identify zonal prices.

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In this work, an experimental study was performed on the influence of plug-filling, loading rate and temperature on the tensile strength of single-strap (SS) and double-strap (DS) repairs on aluminium structures. Whilst the main purpose of this work was to evaluate the feasibility of plug-filling for the strength improvement of these repairs, a parallel study was carried out to assess the sensitivity of the adhesive to external features that can affect the repairs performance, such as the rate of loading and environmental temperature. The experimental programme included repairs with different values of overlap length (L O = 10, 20 and 30 mm), and with and without plug-filling, whose results were interpreted in light of experimental evidence of the fracture modes and typical stress distributions for bonded repairs. The influence of the testing speed on the repairs strength was also addressed (considering 0.5, 5 and 25 mm/min). Accounting for the temperature effects, tests were carried out at room temperature (≈23°C), 50 and 80°C. This permitted a comparative evaluation of the adhesive tested below and above the glass transition temperature (T g), established by the manufacturer as 67°C. The combined influence of these two parameters on the repairs strength was also analysed. According to the results obtained from this work, design guidelines for repairing aluminium structures were

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As empresas nacionais deparam-se com a necessidade de responder ao mercado com uma grande variedade de produtos, pequenas séries e prazos de entrega reduzidos. A competitividade das empresas num mercado global depende assim da sua eficiência, da sua flexibilidade, da qualidade dos seus produtos e de custos reduzidos. Para se atingirem estes objetivos é necessário desenvolverem-se estratégias e planos de ação que envolvem os equipamentos produtivos, incluindo: a criação de novos equipamentos complexos e mais fiáveis, alteração dos equipamentos existentes modernizando-os de forma a responderem às necessidades atuais e a aumentar a sua disponibilidade e produtividade; e implementação de políticas de manutenção mais assertiva e focada no objetivo de “zero avarias”, como é o caso da manutenção preditiva. Neste contexto, o objetivo principal deste trabalho consiste na previsão do instante temporal ótimo da manutenção de um equipamento industrial – um refinador da fábrica de Mangualde da empresa Sonae Industria, que se encontra em funcionamento contínuo 24 horas por dia, 365 dias por ano. Para o efeito são utilizadas medidas de sensores que monitorizam continuamente o estado do refinador. A principal operação de manutenção deste equipamento é a substituição de dois discos metálicos do seu principal componente – o desfibrador. Consequentemente, o sensor do refinador analisado com maior detalhe é o sensor que mede a distância entre os dois discos do desfibrador. Os modelos ARIMA consistem numa abordagem estatística avançada para previsão de séries temporais. Baseados na descrição da autocorrelação dos dados, estes modelos descrevem uma série temporal como função dos seus valores passados. Neste trabalho, a metodologia ARIMA é utilizada para determinar um modelo que efetua uma previsão dos valores futuros do sensor que mede a distância entre os dois discos do desfibrador, determinando-se assim o momento ótimo da sua substituição e evitando paragens forçadas de produção por ocorrência de uma falha por desgaste dos discos. Os resultados obtidos neste trabalho constituem uma contribuição científica importante para a área da manutenção preditiva e deteção de falhas em equipamentos industriais.

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Este trabalho teve como principal objetivo o estudo da simulação da unidade de destilação atmosférica e a vácuo da fábrica de óleos base da Petrogal, permitindo verificar que, uma vez conseguido um modelo num programa de simulação que traduz o comportamento real de um dado processo, é possível sem riscos operacionais avaliar o efeito da alteração das condições normais de funcionamento desse processo. O trabalho foi orientado pelo Eng.º Carlos Reis, no que diz respeito à empresa, e pelo Prof. Dr. Luís Silva, pelo ISEP. O trabalho foi dividido em duas partes, sendo a primeira direcionada à obtenção do novo crude a partir de dois crudes pesados e caracterização dessa mistura. Já a segunda parte reside na refinação deste novo crude através da plataforma Aspen Plus para obtenção do resíduo de vácuo, para posterior processamento na coluna de discos rotativos usando um método de separação por extração liquido-liquido. Estudaram-se as propriedades físicas dos fluidos e verificou-se que na destilação atmosférica as curvas de destilação encontram-se muito próximas comparativamente com os resultados obtidos pela empresa, enquanto na destilação a vácuo os valores encontram-se mais afastados, apresentando uma variação de 30ºC a 100ºC em relação aos valores obtidos pelo Petro-Sim. Com a finalidade de cumprir um dos objetivos em falta, irão ser realizadas futuramente simulações no extrator de discos rotativos para otimização do processo para crudes pesados, sendo os resultados facultados, posteriormente, à Petrogal. Durante a realização do trabalho foi atingido um modelo real representativo da unidade de destilação atmosférica e a vácuo da Petrogal, podendo obter-se resultados para qualquer tipo de crude, fazendo apenas variar o assay da corrente de alimentação.