A probabilistic methodology for distributed generation location in isolated electrical service area

Distributed generation unlike centralized electrical generation aims to generate electrical energy on small scale as near as possible to load centers, interchanging electric power with the network. This work presents a probabilistic methodology conceived to assist the electric system planning engineers in the selection of the distributed generation location, taking into account the hourly load changes or the daily load cycle. The hourly load centers, for each of the different hourly load scenarios, are calculated deterministically. These location points, properly weighted according to their load magnitude, are used to calculate the best fit probability distribution. This distribution is used to determine the maximum likelihood perimeter of the area where each source distributed generation point should preferably be located by the planning engineers. This takes into account, for example, the availability and the cost of the land lots, which are factors of special relevance in urban areas, as well as several obstacles important for the final selection of the candidates of the distributed generation points. The proposed methodology has been applied to a real case, assuming three different bivariate probability distributions: the Gaussian distribution, a bivariate version of Freund’s exponential distribution and the Weibull probability distribution. The methodology algorithm has been programmed in MATLAB. Results are presented and discussed for the application of the methodology to a realistic case and demonstrate the ability of the proposed methodology for efficiently handling the determination of the best location of the distributed generation and their corresponding distribution networks.

Empreendedorismo Social, o papel das IPSS: estudo de caso

O empreendedorismo social tem vindo, nas últimas décadas, a ser denominado como um novo paradigma determinante para o funcionamento da economia, em grande parte, porque a economia social tornou-se basilar na sociedade, por um lado, pelo crescimento exponencial da exclusão social, elevado desemprego e envelhecimento da população e, por outro, devido às dificuldades orçamentais dos governos. O empreendedorismo social, utilizado por Instituições Particulares de Solidariedade Social sem fins lucrativos, procura resolver problemas sociais de forma inovadora e sustentável, com a finalidade de dar resposta aos grandes desafios sociais da atualidade, através da ação social na prevenção e no apoio nas diversas situações de fragilidade, exclusão ou carência humana, promovendo a inclusão, a integração social e o desenvolvimento local. O objetivo fundamental do presente trabalho, pretende verificar até que ponto as IPSS podem ser definidas como empreendedores sociais, através da prestação de serviços, nas variadas áreas à população local, de forma a alcançar o valor social. Neste estudo enveredou-se pela metodologia qualitativa, utilizando o método do estudo de caso único, recorrendo ao questionário como instrumento de recolha de dados numa instituição particular de solidariedade social do concelho da Maia. Deste estudo foi possível concluir a IPSS tem uma proximidade às populações, através das diversas valências vocacionadas para a resolução de problemas sociais emergentes, promovendo a inclusão a integração social, e alcançar o valor social. Assim, consideramos a IPSS estudada como sendo parte integrante e promotora do empreendedorismo social.

Análise do padrão de recrutamento abdominal em crianças com dor espinal, entre os 7 e os 10 anos, durante a flexão rápida do ombro, com recurso a electromiografia de superfície

Estudos epidemiológicos dão conta de um aumento exponencial de crianças que reportam dor espinal nalgum momento da vida, tendo-se vindo a atribuir a esta um interesse crescente. Nesta sequência têm vindo a ser estudados factores de risco para a dor espinal, cujo leque tem aumentado devido ao contexto social em que nos inserimos. Um dos aspectos sobre o qual recai a nossa investigação relaciona-se com a activação muscular nas crianças com dor espinal, aspecto ainda não estudado nesta população em particular. A literatura indica que, na população adulta sem dor espinal existe pré-activação muscular abdominal aquando da flexão rápida do ombro e a maioria dos estudos revistos apontam para a inexistência da mesma nos indivíduos com dor espinal. Apesar disso, não existem evidências que o demonstrem em crianças pelo que o nosso estudo pretende descrever o padrão de recrutamento abdominal utilizado pelas crianças com dor espinal, aquando do movimento rápido do membro superior bem como analisar os principais factores de risco. Para recolha dos dados utilizou-se o Questionário de Dor Adaptado, para rastrear a amostra com dor espinal e descrever a sua história ocupacional, e Electromiografia de Superfície, com utilização do acelerómetro, que nos deu conta do início do movimento. Os dados obtidos neste estudo indicam que existe activação muscular abdominal, no momento imediatamente prévio ao início do movimento de flexão do ombro, em quase toda a musculatura abdominal, em crianças com dor espinal excepto em dois participantes que revelam um atraso na activação do músculo oblíquo interno direito e num outro que revela um atraso na activação do recto abdominal. Um dos participantes apresentou pré-activação em todos os músculos estudados. Isto provavelmente encontra-se relacionado com o processo de maturação e indica que possivelmente esta é uma boa altura para prevenir a evolução da dor e possíveis futuros problemas ocupacionais daí advindos, como faltar ao trabalho e ter uma baixa participação social. Estudos futuros devem debruçar-se sobre esta temática e sobre a delineação de novos programas, desta feita de prevenção, de modo a evitar problemas ocupacionais na idade adulta, já que crianças com dor são mais susceptíveis de se tornarem adultos com dor crónica.

Adaptive learning in agents behaviour: a framework for electricity markets simulation

Electricity markets are complex environments with very particular characteristics. A critical issue regarding these specific characteristics concerns the constant changes they are subject to. This is a result of the electricity markets’ restructuring, which was performed so that the competitiveness could be increased, but it also had exponential implications in the increase of the complexity and unpredictability in those markets scope. The constant growth in markets unpredictability resulted in an amplified need for market intervenient entities in foreseeing market behaviour. The need for understanding the market mechanisms and how the involved players’ interaction affects the outcomes of the markets, contributed to the growth of usage of simulation tools. Multi-agent based software is particularly well fitted to analyze dynamic and adaptive systems with complex interactions among its constituents, such as electricity markets. This dissertation presents ALBidS – Adaptive Learning strategic Bidding System, a multiagent system created to provide decision support to market negotiating players. This system is integrated with the MASCEM electricity market simulator, so that its advantage in supporting a market player can be tested using cases based on real markets’ data. ALBidS considers several different methodologies based on very distinct approaches, to provide alternative suggestions of which are the best actions for the supported player to perform. The approach chosen as the players’ actual action is selected by the employment of reinforcement learning algorithms, which for each different situation, simulation circumstances and context, decides which proposed action is the one with higher possibility of achieving the most success. Some of the considered approaches are supported by a mechanism that creates profiles of competitor players. These profiles are built accordingly to their observed past actions and reactions when faced with specific situations, such as success and failure. The system’s context awareness and simulation circumstances analysis, both in terms of results performance and execution time adaptation, are complementary mechanisms, which endow ALBidS with further adaptation and learning capabilities.

New insights on integer-programming models for the kidney exchange problem

In recent years several countries have set up policies that allow exchange of kidneys between two or more incompatible patient–donor pairs. These policies lead to what is commonly known as kidney exchange programs. The underlying optimization problems can be formulated as integer programming models. Previously proposed models for kidney exchange programs have exponential numbers of constraints or variables, which makes them fairly difficult to solve when the problem size is large. In this work we propose two compact formulations for the problem, explain how these formulations can be adapted to address some problem variants, and provide results on the dominance of some models over others. Finally we present a systematic comparison between our models and two previously proposed ones via thorough computational analysis. Results show that compact formulations have advantages over non-compact ones when the problem size is large.

Optimization of a microplate-based assay to assess esterase activity in the alga Pseudokirchneriella subcapitata

The present work describes the optimization of a short-term assay, based on the inhibition of the esterase activity of the alga Pseudokirchneriella subcapitata, in a microplate format. The optimization of the staining procedure showed that the incubation of the algal cells with 20 μmolL−1 fluorescein diacetate (FDA) for 40 min allowed discrimination between metabolic active and inactive cells. The shortterm assay was tested using Cu as toxicant. For this purpose, algal cells, in the exponential or stationary phase of growth, were exposed to the heavy metal in growing conditions. After 3 or 6 h, cells were subsequently stained with FDA, using the optimized procedure. For Cu, the 3- and 6-h EC50 values, based on the inhibition of the esterase activity of algal cells in the exponential phase of growth, were 209 and 130 μg L−1, respectively. P. subcapitata cells, in the stationary phase of growth, displayed higher effective concentration values than those observed in the exponential phase. The 3- and 6-h EC50 values for Cu, for cells in the stationary phase, were 443 and 268 μgL−1, respectively. This short-term microplate assay showed to be a rapid endpoint for testing toxicity using the alga P. subcapitata. The small volume required, the simplicity of the assay (no washing steps), and the automatic reading of the fluorescence make the assay particularly well suited for the evaluation of the toxicity of a high number of environmental samples.

Modelling adhesive joints with cohesive zone models: effect of the cohesive law shape of the adhesive layer

Adhesively-bonded joints are extensively used in several fields of engineering. Cohesive Zone Models (CZM) have been used for the strength prediction of adhesive joints, as an add-in to Finite Element (FE) analyses that allows simulation of damage growth, by consideration of energetic principles. A useful feature of CZM is that different shapes can be developed for the cohesive laws, depending on the nature of the material or interface to be simulated, allowing an accurate strength prediction. This work studies the influence of the CZM shape (triangular, exponential or trapezoidal) used to model a thin adhesive layer in single-lap adhesive joints, for an estimation of its influence on the strength prediction under different material conditions. By performing this study, guidelines are provided on the possibility to use a CZM shape that may not be the most suited for a particular adhesive, but that may be more straightforward to use/implement and have less convergence problems (e.g. triangular shaped CZM), thus attaining the solution faster. The overall results showed that joints bonded with ductile adhesives are highly influenced by the CZM shape, and that the trapezoidal shape fits best the experimental data. Moreover, the smaller is the overlap length (LO), the greater is the influence of the CZM shape. On the other hand, the influence of the CZM shape can be neglected when using brittle adhesives, without compromising too much the accuracy of the strength predictions.

Numerical solution of a PDE system with non-linear steady state conditions that translates the air stripping pollutants removal

This work deals with the numerical simulation of air stripping process for the pre-treatment of groundwater used in human consumption. The model established in steady state presents an exponential solution that is used, together with the Tau Method, to get a spectral approach of the solution of the system of partial differential equations associated to the model in transient state.

Spectral solution for the air stripping pollutants removal dynamic model with non linear steady state conditions

This work deals with the numerical simulation of air stripping process for the pre-treatment of groundwater used in human consumption. The model established in steady state presents an exponential solution that is used, together with the Tau Method, to get a spectral approach of the solution of the system of partial differential equations associated to the model in transient state.

Efficient schedulability tests for real-time embedded systems with urgent routines

Task scheduling is one of the key mechanisms to ensure timeliness in embedded real-time systems. Such systems have often the need to execute not only application tasks but also some urgent routines (e.g. error-detection actions, consistency checkers, interrupt handlers) with minimum latency. Although fixed-priority schedulers such as Rate-Monotonic (RM) are in line with this need, they usually make a low processor utilization available to the system. Moreover, this availability usually decreases with the number of considered tasks. If dynamic-priority schedulers such as Earliest Deadline First (EDF) are applied instead, high system utilization can be guaranteed but the minimum latency for executing urgent routines may not be ensured. In this paper we describe a scheduling model according to which urgent routines are executed at the highest priority level and all other system tasks are scheduled by EDF. We show that the guaranteed processor utilization for the assumed scheduling model is at least as high as the one provided by RM for two tasks, namely 2(2√−1). Seven polynomial time tests for checking the system timeliness are derived and proved correct. The proposed tests are compared against each other and to an exact but exponential running time test.

Modelação e previsão de vendas no setor do retalho de calçado

Dissertação apresentada ao Instituto Politécnico do Porto para obtenção do Grau de Mestre em Logística Orientada por: Professora Doutora Patrícia Alexandra Gregório Ramos

Short-term Load Forecasting Based on Load Profiling

Load forecasting has gradually becoming a major field of research in electricity industry. Therefore, Load forecasting is extremely important for the electric sector under deregulated environment as it provides a useful support to the power system management. Accurate power load forecasting models are required to the operation and planning of a utility company, and they have received increasing attention from researches of this field study. Many mathematical methods have been developed for load forecasting. This work aims to develop and implement a load forecasting method for short-term load forecasting (STLF), based on Holt-Winters exponential smoothing and an artificial neural network (ANN). One of the main contributions of this paper is the application of Holt-Winters exponential smoothing approach to the forecasting problem and, as an evaluation of the past forecasting work, data mining techniques are also applied to short-term Load forecasting. Both ANN and Holt-Winters exponential smoothing approaches are compared and evaluated.

Desenvolvimento de um modelo para a gestão de stocks no grupo Nors

Hoje em dia, um dos grandes objetivos das empresas é conseguirem uma gestão eficiente. Em particular, empresas que lidam com grandes volumes de stocks têm a necessidade de otimizar as quantidades dos seus produtos armazenados, com o objetivo, de entre outros, reduzir os seus custos associados. O trabalho documentado descreve um novo modelo, desenvolvido para a gestão de encomendas de uma empresa líder em soluções de transporte. A eficiência do modelo foi alcançada com a utilização de vários métodos matemáticos de previsão. Salientam-se os métodos de Croston, Teunter e de Syntetos e Boylan adequados para artigos com procuras intermitentes e a utilização de métodos mais tradicionais, tais como médias móveis ou alisamento exponencial. Os conceitos de lead time, stock de segurança, ponto de encomenda e quantidade económica a encomendar foram explorados e serviram de suporte ao modelo desenvolvido. O stock de segurança recebeu especial atenção. Foi estabelecida uma nova fórmula de cálculo em conformidade com as necessidades reais da empresa. A eficiência do modelo foi testada com o acompanhamento da evolução do stock real. Para além de uma redução significativa do valor dos stocks armazenados, a viabilidade do modelo é reflectida pelo nível de serviço alcançado.

Deteção Automática de Conteúdos Explícitos em Sequências de Vídeo

Nos últimos anos, o fácil acesso em termos de custos, ferramentas de produção, edição e distribuição de conteúdos audiovisuais, contribuíram para o aumento exponencial da produção diária deste tipo de conteúdos. Neste paradigma de superabundância de conteúdos multimédia existe uma grande percentagem de sequências de vídeo que contém material explícito, sendo necessário existir um controlo mais rigoroso, de modo a não ser facilmente acessível a menores. O conceito de conteúdo explícito pode ser caraterizado de diferentes formas, tendo o trabalho descrito neste documento incidido sobre a deteção automática de nudez feminina presente em sequências de vídeo. Este processo de deteção e classificação automática de material para adultos pode constituir uma ferramenta importante na gestão de um canal de televisão. Diariamente podem ser recebidas centenas de horas de material sendo impraticável a implementação de um processo manual de controlo de qualidade. A solução criada no contexto desta dissertação foi estudada e desenvolvida em torno de um produto especifico ligado à área do broadcasting. Este produto é o mxfSPEEDRAIL F1000, sendo este uma solução da empresa MOG Technologies. O objetivo principal do projeto é o desenvolvimento de uma biblioteca em C++, acessível durante o processo de ingest, que permita, através de uma análise baseada em funcionalidades de visão computacional, detetar e sinalizar na metadata do sinal, quais as frames que potencialmente apresentam conteúdo explícito. A solução desenvolvida utiliza um conjunto de técnicas do estado da arte adaptadas ao problema a tratar. Nestas incluem-se algoritmos para realizar a segmentação de pele e deteção de objetos em imagens. Por fim é efetuada uma análise critica à solução desenvolvida no âmbito desta dissertação de modo a que em futuros desenvolvimentos esta seja melhorada a nível do consumo de recursos durante a análise e a nível da sua taxa de sucesso.