Transmission cost allocation using cooperative game theory: a comparative study

In this paper is presented a Game Theory based methodology to allocate transmission costs, considering cooperation and competition between producers. As original contribution, it finds the degree of participation on the additional costs according to the demand behavior. A comparative study was carried out between the obtained results using Nucleolus balance and Shapley Value, with other techniques such as Averages Allocation method and the Generalized Generation Distribution Factors method (GGDF). As example, a six nodes network was used for the simulations. The results demonstrate the ability to find adequate solutions on open access environment to the networks.

Modelo de previsão meteorológica baseado em sistemas de inferência difusa

Mestrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores

Supporting intra-task parallelism in real-time multiprocessor systems

Os sistemas de tempo real modernos geram, cada vez mais, cargas computacionais pesadas e dinâmicas, começando-se a tornar pouco expectável que sejam implementados em sistemas uniprocessador. Na verdade, a mudança de sistemas com um único processador para sistemas multi- processador pode ser vista, tanto no domínio geral, como no de sistemas embebidos, como uma forma eficiente, em termos energéticos, de melhorar a performance das aplicações. Simultaneamente, a proliferação das plataformas multi-processador transformaram a programação paralela num tópico de elevado interesse, levando o paralelismo dinâmico a ganhar rapidamente popularidade como um modelo de programação. A ideia, por detrás deste modelo, é encorajar os programadores a exporem todas as oportunidades de paralelismo através da simples indicação de potenciais regiões paralelas dentro das aplicações. Todas estas anotações são encaradas pelo sistema unicamente como sugestões, podendo estas serem ignoradas e substituídas, por construtores sequenciais equivalentes, pela própria linguagem. Assim, o modo como a computação é na realidade subdividida, e mapeada nos vários processadores, é da responsabilidade do compilador e do sistema computacional subjacente. Ao retirar este fardo do programador, a complexidade da programação é consideravelmente reduzida, o que normalmente se traduz num aumento de produtividade. Todavia, se o mecanismo de escalonamento subjacente não for simples e rápido, de modo a manter o overhead geral em níveis reduzidos, os benefícios da geração de um paralelismo com uma granularidade tão fina serão meramente hipotéticos. Nesta perspetiva de escalonamento, os algoritmos que empregam uma política de workstealing são cada vez mais populares, com uma eficiência comprovada em termos de tempo, espaço e necessidades de comunicação. Contudo, estes algoritmos não contemplam restrições temporais, nem outra qualquer forma de atribuição de prioridades às tarefas, o que impossibilita que sejam diretamente aplicados a sistemas de tempo real. Além disso, são tradicionalmente implementados no runtime da linguagem, criando assim um sistema de escalonamento com dois níveis, onde a previsibilidade, essencial a um sistema de tempo real, não pode ser assegurada. Nesta tese, é descrita a forma como a abordagem de work-stealing pode ser resenhada para cumprir os requisitos de tempo real, mantendo, ao mesmo tempo, os seus princípios fundamentais que tão bons resultados têm demonstrado. Muito resumidamente, a única fila de gestão de processos convencional (deque) é substituída por uma fila de deques, ordenada de forma crescente por prioridade das tarefas. De seguida, aplicamos por cima o conhecido algoritmo de escalonamento dinâmico G-EDF, misturamos as regras de ambos, e assim nasce a nossa proposta: o algoritmo de escalonamento RTWS. Tirando partido da modularidade oferecida pelo escalonador do Linux, o RTWS é adicionado como uma nova classe de escalonamento, de forma a avaliar na prática se o algoritmo proposto é viável, ou seja, se garante a eficiência e escalonabilidade desejadas. Modificar o núcleo do Linux é uma tarefa complicada, devido à complexidade das suas funções internas e às fortes interdependências entre os vários subsistemas. Não obstante, um dos objetivos desta tese era ter a certeza que o RTWS é mais do que um conceito interessante. Assim, uma parte significativa deste documento é dedicada à discussão sobre a implementação do RTWS e à exposição de situações problemáticas, muitas delas não consideradas em teoria, como é o caso do desfasamento entre vários mecanismo de sincronização. Os resultados experimentais mostram que o RTWS, em comparação com outro trabalho prático de escalonamento dinâmico de tarefas com restrições temporais, reduz significativamente o overhead de escalonamento através de um controlo de migrações, e mudanças de contexto, eficiente e escalável (pelo menos até 8 CPUs), ao mesmo tempo que alcança um bom balanceamento dinâmico da carga do sistema, até mesmo de uma forma não custosa. Contudo, durante a avaliação realizada foi detetada uma falha na implementação do RTWS, pela forma como facilmente desiste de roubar trabalho, o que origina períodos de inatividade, no CPU em questão, quando a utilização geral do sistema é baixa. Embora o trabalho realizado se tenha focado em manter o custo de escalonamento baixo e em alcançar boa localidade dos dados, a escalonabilidade do sistema nunca foi negligenciada. Na verdade, o algoritmo de escalonamento proposto provou ser bastante robusto, não falhando qualquer meta temporal nas experiências realizadas. Portanto, podemos afirmar que alguma inversão de prioridades, causada pela sub-política de roubo BAS, não compromete os objetivos de escalonabilidade, e até ajuda a reduzir a contenção nas estruturas de dados. Mesmo assim, o RTWS também suporta uma sub-política de roubo determinística: PAS. A avaliação experimental, porém, não ajudou a ter uma noção clara do impacto de uma e de outra. No entanto, de uma maneira geral, podemos concluir que o RTWS é uma solução promissora para um escalonamento eficiente de tarefas paralelas com restrições temporais.

Quais os motivos do insucesso de algumas crianças na aprendizagem musical? Motivação e Flow Theory

Este artigo aborda a natureza da motivação na sua relação com a aprendizagem musical. Um dos objectivos principais é problematizar a questão das diferenças no sucesso da aprendizagem musical quando nos encontramos perante indivíduos com níveis aparentemente semelhantes de capacidade e potencial musicais. Começa por apresentar um conjunto de modelos teóricos que oferecem uma visão acerca das razões que podem explicar as variações e mudanças na motivação. Refere-se investigação recente que sugere que os processos motivacionais não são pré-determinados mas podem ser aprendidos e que os indivíduos, para atingir níveis elevados de sucesso, necessitam de uma focagem no processo por oposição a uma focagem no produto. São introduzidos e explorados processos cognitivos fundamentais relacionados com a aprendizagem musical (por exemplo, comportamento au to-regulado, papel da motivação intrínseca e extrínseca) . Como conclusão, sugerem-se algumas práticas específicas para que os professores possam reflectir acerca da melhor forma de encorajar e aumentar a motivação dos seus alunos para aprender música.

Strategic bidding in electricity markets: an agent-based simulator with game theory for scenario analysis

Electricity markets are complex environments, involving a large number of different entities, with specific characteristics and objectives, making their decisions and interacting in a dynamic scene. Game-theory has been widely used to support decisions in competitive environments; therefore its application in electricity markets can prove to be a high potential tool. This paper proposes a new scenario analysis algorithm, which includes the application of game-theory, to evaluate and preview different scenarios and provide players with the ability to strategically react in order to exhibit the behavior that better fits their objectives. This model includes forecasts of competitor players’ actions, to build models of their behavior, in order to define the most probable expected scenarios. Once the scenarios are defined, game theory is applied to support the choice of the action to be performed. Our use of game theory is intended for supporting one specific agent and not for achieving the equilibrium in the market. MASCEM (Multi-Agent System for Competitive Electricity Markets) is a multi-agent electricity market simulator that models market players and simulates their operation in the market. The scenario analysis algorithm has been tested within MASCEM and our experimental findings with a case study based on real data from the Iberian Electricity Market are presented and discussed.

An implicit GTS allocation mechanism in IEEE 802.15.4 for time-sensitive wireless sensor networks: theory and practice

Timeliness guarantee is an important feature of the recently standardized IEEE 802.15.4 protocol, turning it quite appealing for Wireless Sensor Network (WSN) applications under timing constraints. When operating in beacon-enabled mode, this protocol allows nodes with real-time requirements to allocate Guaranteed Time Slots (GTS) in the contention-free period. The protocol natively supports explicit GTS allocation, i.e. a node allocates a number of time slots in each superframe for exclusive use. The limitation of this explicit GTS allocation is that GTS resources may quickly disappear, since a maximum of seven GTSs can be allocated in each superframe, preventing other nodes to benefit from guaranteed service. Moreover, the GTS may be underutilized, resulting in wasted bandwidth. To overcome these limitations, this paper proposes i-GAME, an implicit GTS Allocation Mechanism in beacon-enabled IEEE 802.15.4 networks. The allocation is based on implicit GTS allocation requests, taking into account the traffic specifications and the delay requirements of the flows. The i-GAME approach enables the use of one GTS by multiple nodes, still guaranteeing that all their (delay, bandwidth) requirements are satisfied. For that purpose, we propose an admission control algorithm that enables to decide whether to accept a new GTS allocation request or not, based not only on the remaining time slots, but also on the traffic specifications of the flows, their delay requirements and the available bandwidth resources. We show that our approach improves the bandwidth utilization as compared to the native explicit allocation mechanism defined in the IEEE 802.15.4 standard. We also present some practical considerations for the implementation of i-GAME, ensuring backward compatibility with the IEEE 801.5.4 standard with only minor add-ons. Finally, an experimental evaluation on a real system that validates our theoretical analysis and demonstrates the implementation of i-GAME is also presented

Object transportation by multiple mobile robots controlled by attractor dynamics: theory and implementation

Dynamical systems theory is used as a theoretical language and tool to design a distributed control architecture for teams of mobile robots, that must transport a large object and simultaneously avoid collisions with (either static or dynamic) obstacles. Here we demonstrate in simulations and implementations in real robots that it is possible to simplify the architectures presented in previous work and to extend the approach to teams of n robots. The robots have no prior knowledge of the environment. The motion of each robot is controlled by a time series of asymptotical stable states. The attractor dynamics permits the integration of information from various sources in a graded manner. As a result, the robots show a strikingly smooth an stable team behaviour.

PHYSQuiz - Aplicação computacional para formação contínua em Física Radiológica

Mestrado em Engenharia de Computação e Instrumentação Médica

Strategic Bidding in Electricity Markets: An agent-based simulator with game theory for scenario analysis

Electricity markets are complex environments, involving a large number of different entities, with specific characteristics and objectives, making their decisions and interacting in a dynamic scene. Game-theory has been widely used to support decisions in competitive environments; therefore its application in electricity markets can prove to be a high potential tool. This paper proposes a new scenario analysis algorithm, which includes the application of game-theory, to evaluate and preview different scenarios and provide players with the ability to strategically react in order to exhibit the behavior that better fits their objectives. This model includes forecasts of competitor players’ actions, to build models of their behavior, in order to define the most probable expected scenarios. Once the scenarios are defined, game theory is applied to support the choice of the action to be performed. Our use of game theory is intended for supporting one specific agent and not for achieving the equilibrium in the market. MASCEM (Multi-Agent System for Competitive Electricity Markets) is a multi-agent electricity market simulator that models market players and simulates their operation in the market. The scenario analysis algorithm has been tested within MASCEM and our experimental findings with a case study based on real data from the Iberian Electricity Market are presented and discussed.

Modelo de controlo difuso de um sistema de produção de energia com base em recursos renováveis

A satisfação das necessidades energéticas mundiais, cada vez mais exigentes, bem como a necessidade urgente de procurar caminhos que permitam usufruir de energia, da forma menos poluente possível, levam à necessidade de serem explorados caminhos que permitam cumprir estes pressupostos. A escolha da utilização das energias renováveis na produção de energia, torna-se cada vez mais interessante, quer do ponto de vista ambiental quer económico. O fundamento da lógica difusa está associado à recolha de informações vagas, que são no fundo uma linguagem falada por seres humanos, possibilitando a passagem deste tipo de linguagem para formato numérico, permitindo assim uma manipulação computacional. Elementos climáticos como o sol e o vento, podem ser descritos em forma de variáveis linguísticas, como é o caso de vento forte, temperatura baixa, irradiação fraca, etc. Isto faz com que a aplicação de um controlo a partir destes fenómenos, justifique ser realizado com recurso a sistemas de inferência difusa. Para a realização do trabalho proposto, foram consumados estudos relativos às energias renováveis, com particular enfoque na solar e na eólica. Também foi realizado um estudo dos conceitos pertencentes à lógica difusa e a sistemas de inferência difusa com o objetivo de perceber os diversos parâmetros constituintes desta matéria. Foi realizado o estudo e desenvolvimento de um sistema de aquisição de dados, bem como do controlador difuso que é o busílis do trabalho descrito neste relatório. Para tal, o trabalho foi efetuado com o recurso ao software MATLAB, a partir do qual foram desenvolvidas aplicações que possibilitaram a obtenção de dados climáticos, com vista à sua utilização na toolbox Fuzzy Logic a qual foi utilizada para o desenvolvimento de todo o algoritmo de controlo. Com a possibilidade de aquisição de dados concluída e das variáveis que iriam ser necessárias definidas, foi implementado o controlador difuso que foi sendo sintonizado ao longo do trabalho por forma a garantir os melhores resultados possíveis. Com o recurso à ferramenta Guide, também do MATLAB, foi criada a interface do sistema com o utilizador, sendo possível a averiguação da energia a ser produzida, bem como das contribuições de cada uma das fontes de energia renováveis para a obtenção dessa mesma energia. Por último, foi feita uma análise de resultados através da comparação entre os valores reais esperados e os valores obtidos pelo controlador difuso, bem como assinaladas conclusões e possibilidades de desenvolvimentos futuros deste trabalho.

Desenvolvimento de um procedimento de Numerical Site Calibration para um Parque Eólico usando Dinâmica de Fluidos Computacional

Esta dissertação descreve o desenvolvimento e avaliação de um procedimento de \Numerical Site Calibration" (NSC) para um Parque Eólico, situado a sul de Portugal, usando Dinâmica de Fluídos Computacional (CFD). O NSC encontra-se baseado no \Site Calibration" (SC), sendo este um método de medição padronizado pela Comissão Electrónica Internacional através da norma IEC 61400. Este método tem a finalidade de quantificar e reduzir os efeitos provocados pelo terreno e por possíveis obstáculos, na medição do desempenho energético das turbinas eólicas. Assim, no SC são realizadas medições em dois pontos, no mastro referência e no local da turbina (mastro temporário). No entanto, em Parques Eólicos já construídos, este método não é aplicável visto ser necessária a instalação de um mastro de medição no local da turbina e, por conseguinte, o procedimento adequado para estas circunstâncias é o NSC. O desenvolvimento deste método é feito por um código CFD, desenvolvido por uma equipa de investigação do Instituto Superior de Engenharia do Porto, designado de WINDIETM, usado extensivamente pela empresa Megajoule Inovação, Lda em aplicações de energia eólica em todo mundo. Este código é uma ferramenta para simulação de escoamentos tridimensionais em terrenos complexos. As simulações do escoamento são realizadas no regime transiente utilizando as equações de Navier-Stokes médias de Reynolds com aproximação de Bussinesq e o modelo de turbulência TKE 1.5. As condições fronteira são provenientes dos resultados de uma simulação realizada com Weather Research and Forecasting, WRF. Estas simulações dividem-se em dois grupos, um dos conjuntos de simulações utiliza o esquema convectivo Upwind e o outro utiliza o esquema convectivo de 4aordem. A análise deste método é realizada a partir da comparação dos dados obtidos nas simulações realizadas no código WINDIETM e a coleta de dados medidos durante o processo SC. Em suma, conclui-se que o WINDIETM e as suas configurações reproduzem bons resultados de calibração, ja que produzem erros globais na ordem de dois pontos percentuais em relação ao SC realizado para o mesmo local em estudo.

Coalition of distributed generation units to Virtual Power Players - a game theory approach

Smart Grids (SGs) have emerged as the new paradigm for power system operation and management, being designed to include large amounts of distributed energy resources. This new paradigm requires new Energy Resource Management (ERM) methodologies considering different operation strategies and the existence of new management players such as several types of aggregators. This paper proposes a methodology to facilitate the coalition between distributed generation units originating Virtual Power Players (VPP) considering a game theory approach. The proposed approach consists in the analysis of the classifications that were attributed by each VPP to the distributed generation units, as well as in the analysis of the previous established contracts by each player. The proposed classification model is based in fourteen parameters including technical, economical and behavioural ones. Depending of the VPP strategies, size and goals, each parameter has different importance. VPP can also manage other type of energy resources, like storage units, electric vehicles, demand response programs or even parts of the MV and LV distribution network. A case study with twelve VPPs with different characteristics and one hundred and fifty real distributed generation units is included in the paper.

Decision Support for Energy Contracts Negotiation with Game Theory and Adaptive Learning

This paper presents a decision support methodology for electricity market players’ bilateral contract negotiations. The proposed model is based on the application of game theory, using artificial intelligence to enhance decision support method’s adaptive features. This model is integrated in AiD-EM (Adaptive Decision Support for Electricity Markets Negotiations), a multi-agent system that provides electricity market players with strategic behavior capabilities to improve their outcomes from energy contracts’ negotiations. Although a diversity of tools that enable the study and simulation of electricity markets has emerged during the past few years, these are mostly directed to the analysis of market models and power systems’ technical constraints, making them suitable tools to support decisions of market operators and regulators. However, the equally important support of market negotiating players’ decisions is being highly neglected. The proposed model contributes to overcome the existing gap concerning effective and realistic decision support for electricity market negotiating entities. The proposed method is validated by realistic electricity market simulations using real data from the Iberian market operator—MIBEL. Results show that the proposed adaptive decision support features enable electricity market players to improve their outcomes from bilateral contracts’ negotiations.