2 resultados para Demand Control Support model
em Instituto Politécnico de Bragança
Resumo:
Portugal, no intuito de alcançar metas ambientais e económicas a que se propôs, e de reduzir a dependência das importações de energia, tem aumentado o investimento em eletricidade produzida a partir de energias renováveis (FER-E). Apesar do consenso em torno da sua utilização, as energias renováveis deparam-se com barreiras de várias ordens que dificultam a sua difusão no mercado. A atuação do Estado neste enquadramento passa por criar modelos de promoção da FER-E. A maioria dos países da União Europeia, incluindo Portugal, aplica as tarifas feed-in (FIT) como instrumento central de suporte à FER-E, inserido num modelo de apoio que contempla outros parâmetros de construção considerados críticos para o seu sucesso. No seguimento do estágio realizado na empresa Senvion Portugal a presente tese explora os programas e modelos de apoio às FER-E em Portugal, nomeadamente as que se referem à energia eólica. Bem como os trabalhos realizados com as equipas de O&M e a realização de um estudo de viabilidade económica da substituição de aerogeradores no parque eólico de Picos Verdes II.
Resumo:
Supply chains are ubiquitous in any commercial delivery systems. The exchange of goods and services, from different supply points to distinct destinations scattered along a given geographical area, requires the management of stocks and vehicles fleets in order to minimize costs while maintaining good quality services. Even if the operating conditions remain constant over a given time horizon, managing a supply chain is a very complex task. Its complexity increases exponentially with both the number of network nodes and the dynamical operational changes. Moreover, the management system must be adaptive in order to easily cope with several disturbances such as machinery and vehicles breakdowns or changes in demand. This work proposes the use of a model predictive control paradigm in order to tackle the above referred issues. The obtained simulation results suggest that this strategy promotes an easy tasks rescheduling in case of disturbances or anticipated changes in operating conditions. © Springer International Publishing Switzerland 2017