Produção de hidrogénio através da gasificação da biomassa

A procura de uma forma limpa de combustível, aliada à crescente instabilidade de preços dos combustíveis fósseis verificada nos mercados faz com que o hidrogénio se torne num combustível a considerar devido a não resultar qualquer produto poluente da sua queima e de se poder utilizar, por exemplo, desperdícios florestais cujo valor de mercado não está inflacionado por não pertencer à cadeia alimentar humana. Este trabalho tem como objetivo simular o processo de gasificação de biomassa para produção de hidrogénio utilizando um gasificador de leito fluidizado circulante. O oxigénio e vapor de água funcionam como agentes gasificantes. Para o efeito usou-se o simulador de processos químicos ASPEN Plus. A simulação desenvolvida compreende três etapas que ocorrem no interior do gasificador: pirólise, que foi simulada por um bloco RYIELD, combustão de parte dos compostos voláteis, simulada por um bloco RSTOIC e, por fim, as reações de oxidação e gasificação do carbonizado “char”, simuladas por um bloco RPLUG. Os valores de rendimento dos compostos após a pirólise, obtidos por uma correlação proposta por Gomez-Barea, et al. (2010), foram os seguintes: 20,33% “char”, 22,59% alcatrão, 36,90% monóxido de carbono, 16,05%m/m dióxido de carbono, 3,33% metano e 0,79% hidrogénio (% em massa). Como não foi possível encontrar valores da variação da composição do gás à saída do gasificador com a variação da temperatura, para o caso de vapor de água e oxigénio, optou-se por utilizar apenas vapor na simulação de forma a comparar os seus valores com os da literatura. Às temperaturas de 700, 770 e 820ºC, para um “steam-to-biomass ratio”, (SBR) igual a 0,5, os valores da percentagem molar de monóxido de carbono foram, respetivamente, 56,60%, 55,84% e 53,85%, os valores de hidrogénio foram, respetivamente, 17,83%, 18,25% e 19,31%, os valores de dióxido de carbono foram, respetivamente, 16,40%, 16,85% e 17,93% e os valores de metano foram, respetivamente, 9,00%, 8,95% e 8,83%. Os valores da composição à saída do gasificador, à temperatura de 820ºC, para um SBR de 0,5 foram: 53,85% de monóxido de carbono, 19,31% de hidrogénio, 17,93% de dióxido de carbono e 8,83% de metano (% em moles). Para um SBR de 0,7 a composição à saída foi de 54,45% de monóxido de carbono, 19,01% de hidrogénio, 17,59% de dióxido de carbono e 8,87% de metano. Por fim, quando SBR foi igual a 1 a composição do gás à saída foi de 55,08% de monóxido de carbono, 18,69% de hidrogénio, 17,24% de dióxido de carbono e 8,90% de metano. Os valores da composição obtidos através da simulação, para uma mistura de ar e vapor de água, ER igual a 0,26 e SBR igual a 1, foram: 34,00% de monóxido de carbono, 14,65% de hidrogénio, 45,81% de dióxido de carbono e 5,41% de metano. A simulação permitiu-nos ainda dimensionar o gasificador e determinar alguns parâmetros hidrodinâmicos do gasificador, considerando que a reação “water-gas shift” era a limitante, e que se pretendia obter uma conversão de 95%. A velocidade de operação do gasificador foi de 4,7m/s e a sua altura igual a 0,73m, para um diâmetro de 0,20m.

Inserção de todos os consumidores no mercado liberalizado de energia elétrica: oportunidades e desafios

O processo de liberalização do setor elétrico em Portugal Continental seguiu uma metodologia idêntica à da maior parte dos países europeus, tendo a abertura de mercado sido efetuada de forma progressiva. Assim, no âmbito do acompanhamento do setor elétrico nacional, reveste-se de particular interesse caracterizar a evolução mais recente do mercado liberalizado, nomeadamente em relação ao preço da energia elétrica. A previsão do preço da energia elétrica é uma questão muito importante para todos os participantes do mercado de energia elétrica. Como se trata de um assunto de grande importância, a previsão do preço da energia elétrica tem sido alvo de diversos estudos e diversas metodologias têm sido propostas. Esta questão é abordada na presente dissertação recorrendo a técnicas de previsão, nomeadamente a métodos baseados no histórico da variável em estudo. As previsões são, segundo alguns especialistas, um dos inputs essenciais que os gestores desenvolvem para ajudar no processo de decisão. Virtualmente cada decisão relevante ao nível das operações depende de uma previsão. Para a realização do modelo de previsão de preço da energia elétrica foram utilizados os modelos Autorregressivos Integrados de Médias Móveis, Autoregressive / Integrated / Moving Average (ARIMA), que geram previsões através da informação contida na própria série temporal. Como se pretende avaliar a estrutura do preço da energia elétrica do mercado de energia, é importante identificar, deste conjunto de variáveis, quais as que estão mais relacionados com o preço. Neste sentido, é realizada em paralelo uma análise exploratória, através da correlação entre o preço da energia elétrica e outras variáveis de estudo, utilizando para esse efeito o coeficiente de correlação de Pearson. O coeficiente de correlação de Pearson é uma medida do grau e da direção de relação linear entre duas variáveis quantitativas. O modelo desenvolvido foi aplicado tendo por base o histórico de preço da eletricidade desde o inicio do mercado liberalizado e de modo a obter as previsões diária, mensal e anual do preço da eletricidade. A metodologia desenvolvida demonstrou ser eficiente na obtenção das soluções e ser suficientemente rápida para prever o valor do preço da energia elétrica em poucos segundos, servindo de apoio à decisão em ambiente de mercado.

On the development of a test-bed application for the ART-WiSe architecture

The ART-WiSe (Architecture for Real-Time communications in Wireless Sensor Networks) framework aims at the design of new communication architectures and mechanisms for time-sensitive Wireless Sensor Networks (WSNs). We adopted a two-tiered architecture where an overlay Wireless Local Area Network (Tier 2) serves as a backbone for a WSN (Tier 1), relying on existing standard communication protocols and commercial-off-the-shell (COTS) technologies – IEEE 802.15.4/ZigBee for Tier 1 and IEEE 802.11 for Tier 2. In this line, a test-bed application is being developed for assessing, validating and demonstrating the ART-WiSe architecture. A pursuit-evasion application was chosen since it fulfils a number of requirements, namely it is feasible and appealing and imposes some stress to the architecture in terms of timeliness. To develop the testbed based on the previously referred technologies, an implementation of the IEEE 8021.5.4/ZigBee protocols is being carried out, since there is no open source available to the community. This paper highlights some relevant aspects of the ART-WiSe architecture, provides some intuition on the protocol stack implementation and presents a general view over the envisaged test-bed application.

On a test-bed application for the ART-WiSe framework

This report describes the development of a Test-bed Application for the ART-WiSe Framework with the aim of providing a means of access, validate and demonstrate that architecture. The chosen application is a kind of pursuit-evasion game where a remote controlled robot, navigating through an area covered by wireless sensor network (WSN), is detected and continuously tracked by the WSN. Then a centralized control station takes the appropriate actions for a pursuit robot to chase and “capture” the intruder one. This kind of application imposes stringent timing requirements to the underlying communication infrastructure. It also involves interesting research problems in WSNs like tracking, localization, cooperation between nodes, energy concerns and mobility. Additionally, it can be easily ported into a real-world application. Surveillance or search and rescue operations are two examples where this kind of functionality can be applied. This is still a first approach on the test-bed application and this development effort will be continuously pushed forward until all the envisaged objectives for the Art-WiSe architecture become accomplished.

Multi-Agent Based Smart Grid Management and Simulation: Situation Awareness and Learning in a Test Bed with Simulated and Real Installations and Players

The rising usage of distributed energy resources has been creating several problems in power systems operation. Virtual Power Players arise as a solution for the management of such resources. Additionally, approaching the main network as a series of subsystems gives birth to the concepts of smart grid and micro grid. Simulation, particularly based on multi-agent technology is suitable to model all these new and evolving concepts. MASGriP (Multi-Agent Smart Grid simulation Platform) is a system that was developed to allow deep studies of the mentioned concepts. This paper focuses on a laboratorial test bed which represents a house managed by a MASGriP player. This player is able to control a real installation, responding to requests sent by the system operators and reacting to observed events depending on the context.