Previsão de produção de energia eléctrica através de fontes de energia renováveis

Com o passar do tempo, a aposta em energias renováveis tem vindo a aumentar. De forma a prever o que se irá produzir com os sistemas de energias renováveis, é necessário desenvolver modelos preditivos, específicos para cada situação. No Departamento de Engenharia Electrotécnica (DEE) da Faculdade de Ciências e Tecnologia (FCT) encontra-se um sistema fotovoltaico e um sistema eólico em funcionamento, e assim de forma a ter uma estimativa da produção de energia de ambos os sistemas, propôs-se nesta dissertação desenvolver um modelo de previsão de produção de energia eléctrica para os sistemas fotovoltaico e eólico. Para desenvolver o modelo preditivo pretendido, em primeiro lugar recolheram-se os dados meteorológicos e de produção de energia no ano 2013 e realizou-se um processamento desses mesmos dados, com a linguagem de programação Java, uma vez que não se encontravam na melhor forma para serem analisados e utilizados para construção do modelo. Após realizado o processamento, como os dados do ano de 2014 existentes não eram suficientes para testar o modelo depois de ser desenvolvido, geraram-se dados meteorológicos para 2014 tendo em consideração os dados de 2013. Para os dados de energia produzida, criaram-se superfícies de aproximação a partir dos dados de 2013, e utilizando os dados meteorológicos gerados para 2014 obteve-se uma aproximação da energia produzida. Tendo todos os dados necessários para a construção do modelo e posteriormente para o testar, iniciouse o pré-processamento dos dados com recurso a filtros e à Análise em Componentes Principais. Por fim, construíram-se duas estruturas diferentes de Redes Neuronais Artificiais de modo a verificar qual se adequa melhor aos sistemas existentes. Para validar o modelo construído com base em redes neuronais testou-se o modelo com os dados de 2014, diferentes dos utilizados na sua construção. Com os resultados obtidos concluiu-se que o filtro mais adequado para o pré-processamento é o filtro Savitzky-Golay e a estrutura do modelo mais indicada para o pretendido será a Rede Neuronal Artificial (RNA) com apenas uma camada intermédia.

Sistema de gestão de energia renovável para autoconsumo

A procura crescente de energia ao longo do tempo, e também o seu custo, tem estimulado a procura de novas formas de geração ou aproveitamento energético, donde se pode destacar a geração de energia eléctrica para autoconsumo. À semelhança de já muitos países aderentes aos sistemas de autoconsumo, Portugal também já tem legislação que permite a utilização deste tipo de sistemas através de Unidades de Produção para Autoconsumo (UPAC). Este tipo de sistemas trazem consigo vantagens tanto para o produtor, que produz a sua própria energia e assim poderá ter algum retorno financeiro, como também para a rede eléctrica nacional (RESP) que, mercê da disponibilidade de mais fontes de energia, tem a possibilidade de ficar menos sobrecarregada em períodos de ponta. Com o intuito de aproveitar ao máximo a energia produzida para autoconsumo e evitar estar a utilizar energia da rede em períodos em que a energia produzida não consegue dar resposta à procura, este trabalho propõe-se a optimizar os níveis de autoconsumo destes sistemas, que no geral apresentam valores entre os 20% e 40% anuais no sector residencial. Deste modo, e de acordo com o que é definido por Demand-Side Management (DSM) será desenvolvido neste trabalho de dissertação um projecto deste tipo, que consiste na monitorização e gestão da energia produzida numa habitação ou indústria. O desenvolvimento deste projecto assenta na criação de um sistema de autoconsumo, constituído por um painel fotovoltaico, sensores, actuadores e uma carga, assim como hardware que permitirá monitorizar, de forma remota, as condições de funcionamento do sistema e fazer a gestão de energia do mesmo, de forma remota, recorrendo para isso às tecnologias de Informação e Comunicação. As aplicações de software responsáveis por essa gestão serão desenvolvidas com recurso à linguagem JAVA e Arduino Programming Language. Será utilizado um módulo Wi-Fi que permitirá a troca de dados entre Cliente (Arduino UNO com Microchip RN-171-XV) e Servidor (Aplicação em JAVA presente num computador). No final serão analisados os levantamentos de energia produzida e avaliado se o controlo de cargas é feito consoante as melhores condições de aproveitamento da energia produzida.

Biotransformation/separation routes to obtain pure enantiomers

The objective of the work presented in this thesis was the development of an innovative approach for the separation of enantiomers of secondary alcohols, combining the use of an ionic liquid (IL) - both as solvent for conducting enzymatic kinetic resolution and as acylating agent - with the use of carbon dioxide (CO2) as solvent for extraction. Menthol was selected for testing this reaction/separation approach due to the increasing demand for this substance, which is widely used in the pharmaceutical, cosmetics and food industries. With a view to using an ionic ester as acylating agent, whose conversion led to the release of ethanol, and due to the need to remove this alcohol so as to drive reaction equilibrium forward, a phase equilibrium study was conducted for the ehtanol/(±)-menthol/CO2 system, at pressures between 8 and 10 MPa and temperatures between 40 and 50 oC. It was found that CO2 is more selective towards ethanol, especially at the lowest pressure and highest temperature tested, leading to separation factors in the range 1.6-7.6. The pressure-temperature-composition data obtained were correlated with the Peng-Robinson equation of state and the Mathias-Klotz-Prausnitz mixing rule. The model fit the experimental results well, with an average absolute deviation (AAD) of 3.7 %. The resolution of racemic menthol was studied using two lipases, namely lipase from Candida rugosa (CRL) and immobilized lipase B from Candida antarctica (CALB), and two ionic acylating esters. No reaction was detected in either case. (R,S)-1-phenylethanol was used next, and it was found that with CRL low, nonselective, conversion of the alcohol took place, whereas CALB led to an enantiomeric excess (ee) of the substrate of 95%, at 30% conversion. Other acylating agents were tested for the resolution of (±)-menthol, namely vinyl esters and acid anhydrides, using several lipases and varying other parameters that affect conversion and enantioselectivity, such as substrate concentration, solvent and temperature. One such acylating agent was propionic anhydride. It was thus performed a phase equilibrium study on the propionic anhydride/CO2 system, at temperatures between 35 and 50 oC. This study revealed that, at 35 oC and pressures from 7 MPa, the system is monophasic for all compositions. The enzymatic catalysis studies carried out with propionic anhydride revealed that the extent of noncatalyzed reaction was high, with a negative effect on enantioselectivity. These studies showed also that it was possible to reduce considerably the impact of the noncatalyzed reaction relative to the reaction catalyzed by CRL by lowering temperature to 4 oC. Vinyl decanoate was shown to lead to the best results at conditions amenable to a process combining the use of supercritical CO2 as agent for post-reaction separation. The use of vinyl decanoate in a number of IL solvents, namely [bmim][PF6], [bmim][BF4], [hmim][PF6], [omim][PF6], and [bmim][Tf2N], led to an enantiomeric excess of product (eep) values of over 96%, at about 50% conversion, using CRL. In n-hexane and supercritical CO2, reaction progressed more slowly.(...)