Particle Swarm Optimization of Electricity Market Negotiating Players Portfolio

Energy systems worldwide are complex and challenging environments. Multi-agent based simulation platforms are increasing at a high rate, as they show to be a good option to study many issues related to these systems, as well as the involved players at act in this domain. In this scope the authors’ research group has developed a multi-agent system: MASCEM (Multi- Agent System for Competitive Electricity Markets), which performs realistic simulations of the electricity markets. MASCEM is integrated with ALBidS (Adaptive Learning Strategic Bidding System) that works as a decision support system for market players. The ALBidS system allows MASCEM market negotiating players to take the best possible advantages from each market context. However, it is still necessary to adequately optimize the players’ portfolio investment. For this purpose, this paper proposes a market portfolio optimization method, based on particle swarm optimization, which provides the best investment profile for a market player, considering different market opportunities (bilateral negotiation, market sessions, and operation in different markets) and the negotiation context such as the peak and off-peak periods of the day, the type of day (business day, weekend, holiday, etc.) and most important, the renewable based distributed generation forecast. The proposed approach is tested and validated using real electricity markets data from the Iberian operator – MIBEL.

Application-Specific Modified Particle Swarm Optimization for energy resource scheduling considering vehicle-to-grid

This paper presents a modified Particle Swarm Optimization (PSO) methodology to solve the problem of energy resources management with high penetration of distributed generation and Electric Vehicles (EVs) with gridable capability (V2G). The objective of the day-ahead scheduling problem in this work is to minimize operation costs, namely energy costs, regarding the management of these resources in the smart grid context. The modifications applied to the PSO aimed to improve its adequacy to solve the mentioned problem. The proposed Application Specific Modified Particle Swarm Optimization (ASMPSO) includes an intelligent mechanism to adjust velocity limits during the search process, as well as self-parameterization of PSO parameters making it more user-independent. It presents better robustness and convergence characteristics compared with the tested PSO variants as well as better constraint handling. This enables its use for addressing real world large-scale problems in much shorter times than the deterministic methods, providing system operators with adequate decision support and achieving efficient resource scheduling, even when a significant number of alternative scenarios should be considered. The paper includes two realistic case studies with different penetration of gridable vehicles (1000 and 2000). The proposed methodology is about 2600 times faster than Mixed-Integer Non-Linear Programming (MINLP) reference technique, reducing the time required from 25 h to 36 s for the scenario with 2000 vehicles, with about one percent of difference in the objective function cost value.

Electricity Markets Portfolio Optimization using a Particle Swarm Approach

Energy systems worldwide are complex and challenging environments. Multi-agent based simulation platforms are increasing at a high rate, as they show to be a good option to study many issues related to these systems, as well as the involved players at act in this domain. In this scope the authors’ research group has developed a multi-agent system: MASCEM (Multi-Agent System for Competitive Electricity Markets), which simulates the electricity markets. MASCEM is integrated with ALBidS (Adaptive Learning Strategic Bidding System) that works as a decision support system for market players. The ALBidS system allows MASCEM market negotiating players to take the best possible advantages from the market context. However, it is still necessary to adequately optimize the player’s portfolio investment. For this purpose, this paper proposes a market portfolio optimization method, based on particle swarm optimization, which provides the best investment profile for a market player, considering the different markets the player is acting on in each moment, and depending on different contexts of negotiation, such as the peak and offpeak periods of the day, and the type of day (business day, weekend, holiday, etc.). The proposed approach is tested and validated using real electricity markets data from the Iberian operator – OMIE.

Optimization of Generation and Aggregated Consumption Shifting for Demand Response Programs Definition

The concept of demand response has drawing attention to the active participation in the economic operation of power systems, namely in the context of recent electricity markets and smart grid models and implementations. In these competitive contexts, aggregators are necessary in order to make possible the participation of small size consumers and generation units. The methodology proposed in the present paper aims to address the demand shifting between periods, considering multi-period demand response events. The focus is given to the impact in the subsequent periods. A Virtual Power Player operates the network, aggregating the available resources, and minimizing the operation costs. The illustrative case study included is based on a scenario of 218 consumers including generation sources.

Quantum-based Particle Swarm Optimization Application to Studies of Aggregated Consumption Shifting and Generation Scheduling in Smart Grids

Demand response programs and models have been developed and implemented for an improved performance of electricity markets, taking full advantage of smart grids. Studying and addressing the consumers’ flexibility and network operation scenarios makes possible to design improved demand response models and programs. The methodology proposed in the present paper aims to address the definition of demand response programs that consider the demand shifting between periods, regarding the occurrence of multi-period demand response events. The optimization model focuses on minimizing the network and resources operation costs for a Virtual Power Player. Quantum Particle Swarm Optimization has been used in order to obtain the solutions for the optimization model that is applied to a large set of operation scenarios. The implemented case study illustrates the use of the proposed methodology to support the decisions of the Virtual Power Player in what concerns the duration of each demand response event.

Estudo do óxido de cálcio como catalisador para a transesterificação de óleos alimentares usados

O instável mas tendencialmente crescente preço dos combustíveis associado a preocupações ambientais cada vez mais enraizadas nas sociedades, têm vindo a despoletar uma maior atenção à procura de combustíveis alternativos. Por outro lado, várias projecções indicam um aumento muito acentuado do consumo energético global no curto prazo, fruto do aumento da população e do nível de industrialização das sociedades. Neste contexto, o biodiesel (ésteres de ácidos gordos) obtido através da transesterificação de triglicerídeos de origem vegetal ou animal, surge como a alternativa “verde” mais viável para utilização em equipamentos de combustão. A reacção de transesterificação é catalisada, por norma com recurso a catalisadores homogéneos alcalinos (NaOH ou KOH). Este tipo de processo, o único actualmente com expressão a nível industrial, apresenta algumas desvantagens que, para além de aumentarem o custo do produto final, contribuem para reduzir a benignidade do mesmo: a impossibilidade de reutilização do catalisador, o aumento do número e complexidade das etapas de separação e a produção de efluentes resultantes das referidas etapas. Com o intuito de minimizar ou eliminar estes problemas, vários catalisadores heterogéneos têm vindo a ser estudados para esta reacção. Apesar de muitos apresentarem resultados promissores, a grande maioria não tem viabilidade para aplicação industrial seja devido ao seu próprio custo, seja devido aos pré-tratamentos necessários à sua utilização. Entre estes catalisadores, o óxido de cálcio é talvez o que apresenta resultados mais promissores. O crescente número de estudos envolvendo este catalisador em detrimento de outros, é por si mesmo prova do potencial do CaO. A realização deste trabalho pretendia atingir os seguintes objectivos principais: • Avaliar a elegibilidade do óxido de cálcio enquanto catalisador da reacção de transesterificação de óleos alimentares usados com metanol; • Avaliar qual a sua influência nas características dos produtos finais; • Avaliar as diferenças de performance entre o óxido de cálcio activado em atmosfera inerte (N2) e em ar, enquanto catalisadores da reacção de transesterificação de óleos alimentares usados com metanol; • Optimizar as condições da reacção com recurso às ferramentas matemáticas disponibilizadas pelo planeamento factorial, através da variação de quatro factores chave de influência: temperatura, tempo, relação metanol / óleo e massa de catalisador utilizado. O CaO utlizado foi obtido a partir de carbonato de cálcio calcinado numa mufla a 750 °C durante 3 h. Foi posteriormente activado a 900 °C durante 2h, em atmosferas diferentes: azoto (CaO-N2) e ar (CaO-Ar). Avaliaram-se algumas propriedades dos catalisadores assim preparados, força básica, concentração de centros activos e áreas específicas, tendo-se obtido uma força básica situada entre 12 e 14 para ambos os catalisadores, uma concentração de centros activos de 0,0698 mmol/g e 0,0629 mmol/g e áreas específicas de 10 m2/g e 11 m2/g respectivamente para o CaO-N2 e CaO-Ar. Efectuou-se a transesterificação, com catálise homogénea, da mistura de óleos usados utilizada neste trabalho com o objectivo de determinar os limites para o teor de FAME’s (abreviatura do Inglês de Fatty Acid Methyl Esters’) que se poderiam obter. Foi este o parâmetro avaliado em cada uma das amostras obtidas por catálise heterogénea. Os planos factoriais realizados tiveram como objectivo maximizar a sua quantidade recorrendo à relação ideal entre tempo de reacção, temperatura, massa de catalisador e quantidade de metanol. Verificou-se que o valor máximo de FAME’s obtidos a partir deste óleo estava situado ligeiramente acima dos 95 % (m/m). Realizaram-se três planos factoriais com cada um dos catalisadores de CaO até à obtenção das condições óptimas para a reacção. Não se verificou influência significativa da relação entre a quantidade de metanol e a massa de óleo na gama de valores estudada, pelo que se fixou o valor deste factor em 35 ml de metanol / 85g de óleo (relação molar aproximada de 8:1). Verificou-se a elegibilidade do CaO enquanto catalisador para a reacção estudada, não se tendo observado diferenças significativas entre a performance do CaO-N2 e do CaO-Ar. Identificaram-se as condições óptimas para a reacção como sendo os valores de 59 °C para a temperatura, 3h para o tempo e 1,4 % de massa de catalisador relativamente à massa de óleo. Nas referidas condições, obtiveram-se produtos com um teor de FAME’s de 95,7 % na catálise com CaO-N2 e 95,3 % na catálise com CaO-Ar. Alguns autores de estudos consultados no desenvolvimento do presente trabalho, referiam como principal problema da utilização do CaO, a lixiviação de cálcio para os produtos obtidos. Este facto foi confirmado no presente trabalho e na tentativa de o contornar, tentou-se promover a carbonatação do cálcio com a passagem de ar comprimido através dos produtos e subsequente filtração. Após a realização deste tratamento, não mais se observaram alterações nas suas propriedades (aparecimento de turvação ou precipitados), no entanto, nos produtos obtidos nas condições óptimas, a concentração de cálcio determinada foi de 527 mg/kg no produto da reacção catalisada com CaO-N2 e 475 mg/kg com CaO-A. O óxido de cálcio apresentou-se como um excelente catalisador na transesterificação da mistura de óleos alimentares usados utilizada no presente trabalho, apresentando uma performance ao nível da obtida por catálise homogénea básica. Não se observaram diferenças significativas de performance entre o CaO-N2 e o CaO-Ar, sendo possível obter nas mesmas condições reaccionais produtos com teores de FAME’s superiores a 95 % utilizando qualquer um deles como catalisador. O elevado teor de cálcio lixiviado observado nos produtos, apresenta-se como o principal obstáculo à aplicação a nível industrial do óxido de cálcio como catalisador para a transesterificação de óleos.

Extremum estimators and stochastic optimization methods

Submitted in partial fulfillment for the Requirements for the Degree of PhD in Mathematics, in the Speciality of Statistics in the Faculdade de Ciências e Tecnologia

Invited review: Models for the optimization of regional wastewater treatment systems

European Journal of Operational Research, nº 73 (1994)

Peritonitis by Scedosporium apiospermum in a patient undergoing continuous ambulatory peritoneal dialysis

A case of peritonitis due to Scedosporium apiospermum in a boy undergoing continuous ambulatory peritoneal dialysis is reported. The finding of suggestive tissual form of the fungus in the effluent hastened the diagnosis of the infection.

Sistema de Gestão Integrado da Qualidade e Segurança do trabalho numa IPSS

Dissertação de Mestrado em Gestão Integrada da Qualidade, Ambiente e Segurança

Characterization and optimization of bovine Echinococcus granulosus cyst fluid to be used in immunodiagnosis of hydatid disease by ELISA

The aim of this work was to assess the influence in the diagnostic value for human hydatid disease of the composition of bovine hydatid cyst fluid (BHCF) obtained from fertile (FC) and non-fertile cysts (NFC). Eight batches from FC and 5 from NFC were prepared and analysed with respect to chemical composition: total protein, host-derived protein, carbohydrate and lipid contents. No differences were observed in the first two parameters but carbohydrate and lipid contents were shown to be higher in batches from FC than in those from NFC. Bands of 38 and 116 kD in SDS-PAGE profiles were observed to be present in BHCF from FC only. Two pools were prepared from BHCF batches obtained from FC (PFC) and NFC (PNFC), respectively. Antigen recognition patterns were analysed by immunoblot. Physicochemical conditions for adsorption of antigens to the polystyrene surface (ELISA plates) were optimized. The diagnostic value of both types of BHCF as well as the diagnostic relevance of oxidation of their carbohydrate moieties with periodate were assessed by ELISA using 42 serum samples from hydatid patients, 41 from patients with other disorders, and 15 from healthy donors. Reactivity of all sera against native antigen were tested with and without free phosphorylcholine. The best diagnostic efficiency was observed using BHCF from periodate-treated PFC using glycine buffer with strong ionic strength to coat ELISA plates.

Probabilistic maintenance and optimization strategies for deteriorating civil infrastructures

In developed countries, civil infrastructures are one of the most significant investments of governments, corporations, and individuals. Among these, transportation infrastructures, including highways, bridges, airports, and ports, are of huge importance, both economical and social. Most developed countries have built a fairly complete network of highways to fit their needs. As a result, the required investment in building new highways has diminished during the last decade, and should be further reduced in the following years. On the other hand, significant structural deteriorations have been detected in transportation networks, and a huge investment is necessary to keep these infrastructures safe and serviceable. Due to the significant importance of bridges in the serviceability of highway networks, maintenance of these structures plays a major role. In this paper, recent progress in probabilistic maintenance and optimization strategies for deteriorating civil infrastructures with emphasis on bridges is summarized. A novel model including interaction between structural safety analysis,through the safety index, and visual inspections and non destructive tests, through the condition index, is presented. Single objective optimization techniques leading to maintenance strategies associated with minimum expected cumulative cost and acceptable levels of condition and safety are presented. Furthermore, multi-objective optimization is used to simultaneously consider several performance indicators such as safety, condition, and cumulative cost. Realistic examples of the application of some of these techniques and strategies are also presented.

Selection Constructive based Hyper-heuristic for Dynamic Scheduling

A função de escalonamento desempenha um papel importante nos sistemas de produção. Os sistemas de escalonamento têm como objetivo gerar um plano de escalonamento que permite gerir de uma forma eficiente um conjunto de tarefas que necessitam de ser executadas no mesmo período de tempo pelos mesmos recursos. Contudo, adaptação dinâmica e otimização é uma necessidade crítica em sistemas de escalonamento, uma vez que as organizações de produção têm uma natureza dinâmica. Nestas organizações ocorrem distúrbios nas condições requisitos de trabalho regularmente e de forma inesperada. Alguns exemplos destes distúrbios são: surgimento de uma nova tarefa, cancelamento de uma tarefa, alteração na data de entrega, entre outros. Estes eventos dinâmicos devem ser tidos em conta, uma vez que podem influenciar o plano criado, tornando-o ineficiente. Portanto, ambientes de produção necessitam de resposta imediata para estes eventos, usando um método de reescalonamento em tempo real, para minimizar o efeito destes eventos dinâmicos no sistema de produção. Deste modo, os sistemas de escalonamento devem de uma forma automática e inteligente, ser capazes de adaptar o plano de escalonamento que a organização está a seguir aos eventos inesperados em tempo real. Esta dissertação aborda o problema de incorporar novas tarefas num plano de escalonamento já existente. Deste modo, é proposta uma abordagem de otimização – Hiper-heurística baseada em Seleção Construtiva para Escalonamento Dinâmico- para lidar com eventos dinâmicos que podem ocorrer num ambiente de produção, a fim de manter o plano de escalonamento, o mais robusto possível. Esta abordagem é inspirada em computação evolutiva e hiper-heurísticas. Do estudo computacional realizado foi possível concluir que o uso da hiper-heurística de seleção construtiva pode ser vantajoso na resolução de problemas de otimização de adaptação dinâmica.

Analisador de qualidade de energia eléctrica embebido na instalação eléctrica

A monitorização da qualidade da energia eléctrica tem revelado importância crescente na gestão e caracterização da rede eléctrica. Estudos revelam que os custos directos relacionados com perda de qualidade da energia eléctrica podem representar cerca de 1,5 % do PIB nacional. Para além destes, tem-se adicionalmente os custos indirectos o que se traduz num problema que necessita de minimização. No contexto da minimização dos danos causados pela degradação de energia, são utilizados equipamentos com capacidade de caracterizar a energia eléctrica através da sua monitorização. A utilização destes equipamentos têm subjacente normas de qualidade de energia, que impõem requisitos mínimos de modo a enquadrar e classificar eventos ocorridos na rede eléctrica. Deste modo obtêm-se dados coerentes provenientes de diferentes equipamentos. A monitorização dos parâmetros associados à energia eléctrica é frequentemente realizada através da instalação temporária dos esquipamentos na rede eléctrica, o que resulta numa observação de distúrbios a posteriori da sua ocasião. Esta metodologia não permite detectar o evento eléctrico original mas, quando muito, outros que se espera que sejam semelhantes ao ocorrido. Repare-se, no entanto, que existe um conjunto alargado de eventos que não são repetitivos, constituindo assim uma limitação aquela metodologia. Este trabalho descreve uma alternativa à metodologia de utilização tradicional dos equipamentos. A solução consiste em realizar um analisador de energia que faça parte integrante da instalação e permita a monitorização contínua da rede eléctrica. Este equipamento deve ter um custo suficientemente baixo para que seja justificável nesta utilização alternativa. O analisador de qualidade de energia a desenvolver tem por base o circuito integrado ADE7880, que permite obter um conjunto de parâmetros da qualidade de energia eléctrica de acordo com as normas de energia IEC 61000-4-30 e IEC 61000-4-7. Este analisador permite a recolha contínua de dados específicos da rede eléctrica, e que posteriormente serão armazenados e colocados à disposição do utilizador. Deste modo os dados recolhidos serão apresentados ao utilizador para consulta, de maneira a verificar, de modo continuo a eventual ocorrência das anomalias na rede. Os valores adquiridos podem ainda ser reutilizados vantajosamente para muitas outras finalidades tais como efectuar estudos sobre a optimização energética. O trabalho presentemente desenvolvido decorre de uma utilização alternativa do dispositivo WeSense Energy1 desenvolvido pela equipa da Evoleo Technologies. A presente vertente permite obter parâmetros determinados pelo ADE7880 tais como por exemplo harmónicos, eventos transitórios de tensão e corrente e o desfasamento entre fases, realizando assim uma nova versão do dispositivo, o WeSense Energy2. Adicionalmente este trabalho inclui a visualização remota dos através de uma página web.

Trade-Off Performance Regions of Slotted ALOHA Protocol using Multi-Objective Optimization

10th Conference on Telecommunications (Conftele 2015), Aveiro, Portugal.