Análise numérica e experimental de um modelo dinâmico da ponte ferroviária de Antuã

Mestrado em Engenharia Civil – Ramo Estruturas

Análise do comportamento dinâmico de uma plataforma sísmica e de um pórtico em betão armado e a sua evolução com o dano acumulado

Trabalho de Dissertação de Natureza Científica para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Civil na Área de Especialização em Estruturas

Dimensionamento de soluções de vigas pré-esforçadas por pós-tensão, pré-fabricadas in situ para tabuleiros de pontes e viadutos

Mestrado em Engenharia Civil – Ramo Estruturas

Utilização de métodos ópticos de correlação de imagem para a determinação da tenacidade à fractura de adesivos estruturais

Mestrado em Engenharia Mecânica

Gestão Inteligente de uma Habitação considerando o Controlo de Cargas, de Microgeração e Veículos Elétricos em Função do seu Perfil de Utilização

Os consumidores finais são vistos, no novo paradigma da operação das redes elétricas, como intervenientes ativos com capacidade para gerir os seus recursos energéticos, nomeadamente as cargas, as unidades de produção, os veículos elétricos e a participação em eventos de Demand Response. Tem sido evidente um aumento do consumo de energia, sendo que o setor residencial representa uma importante parte do consumo global dos países desenvolvidos. Para que a participação ativa dos consumidores seja possível, várias abordagens têm vindo a ser propostas, com ênfase nas Smart Grids e nas Microgrids. Diversos sistemas têm sido propostos e desenvolvidos com o intuito de tornar a operação dos sistemas elétricos mais flexível. Neste contexto, os sistemas de gestão de instalações domésticas apresentam-se como um elemento fulcral para a participação ativa dos consumidores na gestão energética, permitindo aos operadores de sistema coordenarem a produção mas também a procura. No entanto, é importante identificar as vantagens da implementação e uso de sistemas de gestão de energia elétrica para os consumidores finais. Nesta dissertação são propostas metodologias de apoio ao consumidor doméstico na gestão dos recursos energéticos existentes e a implementação das mesmas na plataforma de simulação de um sistema de gestão de energia desenvolvido para consumidores domésticos, o SCADA House Intelligent Management (SHIM). Para tal, foi desenvolvida uma interface que permite a simulação em laboratório do sistema de gestão desenvolvido. Adicionalmente, o SHIM foi incluído no simulador Multi-Agent Smart Grid Simulation Plataform (MASGriP) permitindo a simulação de cenários considerando diferentes agentes. Ao nível das metodologias desenvolvidas são propostos diferentes algoritmos de gestão dos recursos energéticos existentes numa habitação, considerando utilizadores com diferentes tipos de recursos (cargas; cargas e veículos elétricos; cargas, veículos elétricos e microgeração). Adicionalmente é proposto um método de gestão dinâmica das cargas para eventos de Demand Response de longa duração, considerando as características técnicas dos equipamentos. Nesta dissertação são apresentados cinco casos de estudos em que cada um deles tem diferentes cenários de simulação. Estes casos de estudos são importantes para verificar a viabilidade da implementação das metodologias propostas para o SHIM. Adicionalmente são apresentados na dissertação perfis reais dos vários recursos energéticos e de consumidores domésticos que são, posteriormente, utilizados para o desenvolvimento dos casos de estudo e aplicação das metodologias.

Contribuição da produção em regime especial na garantia do abastecimento de energia elétrica e o impacto no planeamento da rede

Esta dissertação apresenta um estudo sobre a garantia de fornecimento de energia elétrica por parte dos produtores em regime especial com tecnologia cogeração e o impacto que estes traduzem na fase de planeamento da rede. Este trabalho foi realizado na Energias de Portugal - Distribuição (EDP-D) na direção de planeamento da rede (DPL). Para este estudo foi utilizado o caso de uma subestação com dezoito produtores em regime especial agregados à sua rede, em que dezasseis desses produtores são cogeração. A proposta de estudo para o caso concreto, passa pela análise das condições de funcionamento da subestação e apurar se a mesma necessita de alguma reformulação, tendo em vista as cargas a satisfazer atuais e possível incremento de carga futura. Considerando que a subestação está inserida num ambiente industrial e atendendo que existem diversos produtores de energia elétrica nas imediações da subestação. Para a resolução da garantia do fornecimento de energia por parte da cogeração, estudou-se a possibilidade de prever a energia produzida por estes produtores, através dos seguintes modelos de previsão: árvore de regressão, árvore de regressão com aplicação bagging e uma rede neuronal (unidirecional). Com a implementação destes modelos pretende-se estimar qual a potência que se pode esperar na garantia de abastecimento da carga, prevenindo maior solicitação de potência por parte da subestação. A metodologia utilizada baseia-se em simulações computacionais.

Estudo, Avaliação e Propostas de melhoria para a Climatização do edifício Biorama do Parque Biológico de Vila Nova de Gaia

A eficiência energética e a preocupação com a sustentabilidade têm vindo a ganhar preponderância na sociedade moderna. Este trabalho é uma contribuição para esta tendência onde se pretendeu avaliar e sugerir alterações ao sistema de climatização do edifício Biorama do Parque Biológico de Vila Nova de Gaia (PBG). Procedeu-se em primeiro lugar a uma caracterização física, química e geográfica dos 5 biomas constituintes do Biorama. Para isso, recorreu-se a documentos fornecidos pelo próprio PBG, visitas ao local e registo de medições de alguns parâmetros (temperatura, humidade relativa, qualidade do ar). Posteriormente foi realizado o balanço térmico dos edifícios, de acordo com a legislação em vigor, recorrendo a expressões e conceitos teóricos. Foram determinados valores dos ganhos térmicos de aquecimento de 15811, 10694, 7939, 9233, e 6621 kWh/ano para Floresta tropical, Mesozoico, Dunas, Savana e Deserto, respetivamente. Foram igualmente determinados valores dos ganhos térmicos no verão de 7093, 4798, 3560, 4144 e 2971 kWh na Floresta tropical, no Mesozoico, nas Dunas, na Savana e no Deserto, respetivamente. As cargas térmicas de aquecimento foram 149, 125, 47, 60 e 51 kW na Floresta tropical, no Mesozoico, nas Dunas, na Savana e no Deserto, respetivamente. As cargas térmicas de arrefecimento foram iguais a 59, 57, 47, 35 e 36 kW na Floresta tropical, no Mesozoico, nas Dunas, na Savana e no Deserto, respetivamente. Algumas soluções são avançadas, bem como alternativas comportamentais de modo a corrigir alguns problemas identificados. Uma proposta é a da instalação de painéis solares e acumuladores de calor, com os quais se estima um ganho médio conjunto de 500 W em cada bioma, e representam um investimento de 1050 euros e terão um retorno de 1 ano. Em relação à humidade é sugerido a utilização mais eficaz dos aspersores existentes e a utilização de esponjas, para fazer subir a humidade relativa para valores superiores a 80%. Em sentido inverso, no inverno, propõem-se a utilização de material higroscópico para fazer baixar a humidade relativa em cerca de 5%. Os custos com os suportes e o material higroscópico rondam os 250 €. Por fim, é sugerido a instalação de um aparelho de ar condicionado de 16 000 BTU no corredor de ligação, pois é a única forma de garantir condições de conforto térmico. Esta proposta de arrefecimento com ar condicionado e ainda o recurso a uma cortina de lâminas de plástico, que servem para efetuar uma separação mais eficiente entre ar frio e ar quente, têm um custo aproximado de 350 €. É ainda sugerida a utilização de lonas ou de uma planta trepadeira com um custo por planta de 5€, nas coberturas dos telhados virados a sul, sendo que a zona do corredor deverá ser totalmente coberta, a fim de evitar a exposição solar direta.

GAIC: Um sistema inteligente e flexível para simulação e apoio à participação de pequenos e médios consumidores na gestão ativa de cargas no âmbito de smart grids

A liberalização dos mercados de energia e a utilização intensiva de produção distribuída tem vindo a provocar uma alteração no paradigma de operação das redes de distribuição de energia elétrica. A continuidade da fiabilidade das redes de distribuição no contexto destes novos paradigmas requer alterações estruturais e funcionais. O conceito de Smart Grid vem permitir a adaptação das redes de distribuição ao novo contexto. Numa Smart Grid os pequenos e médios consumidores são chamados ao plano ativo das participações. Este processo é conseguido através da aplicação de programas de demand response e da existência de players agregadores. O uso de programas de demand response para alcançar benefícios para a rede encontra-se atualmente a ser estudado no meio científico. Porém, existe a necessidade de estudos que procurem benefícios para os pequenos e médios consumidores. O alcance dos benefícios para os pequenos e médios consumidores não é apenas vantajoso para o consumidor, como também o é para a rede elétrica de distribuição. A participação, dos pequenos e médios consumidores, em programas de demand response acontece significativamente através da redução de consumos energéticos. De modo a evitar os impactos negativos que podem provir dessas reduções, o trabalho aqui proposto faz uso de otimizações que recorrem a técnicas de aprendizagem através da utilização redes neuronais artificiais. Para poder efetuar um melhor enquadramento do trabalho com as Smart Grids, será desenvolvido um sistema multiagente capaz de simular os principais players de uma Smart Grid. O foco deste sistema multiagente será o agente responsável pela simulação do pequeno e médio consumidor. Este agente terá não só que replicar um pequeno e médio consumidor, como terá ainda que possibilitar a integração de cargas reais e virtuais. Como meio de interação com o pequeno e médio consumidor, foi desenvolvida no âmbito desta dissertação um sistema móvel. No final do trabalho obteve-se um sistema multiagente capaz de simular uma Smart Grid e a execução de programas de demand response, sSendo o agente representante do pequeno e médio consumidor capaz de tomar ações e reações de modo a poder responder autonomamente aos programas de demand response lançados na rede. O desenvolvimento do sistema permite: o estudo e análise da integração dos pequenos e médios consumidores nas Smart Grids por meio de programas de demand response; a comparação entre múltiplos algoritmos de otimização; e a integração de métodos de aprendizagem. De modo a demonstrar e viabilizar as capacidades de todo o sistema, a dissertação inclui casos de estudo para as várias vertentes que podem ser exploradas com o sistema desenvolvido.

Análise de um veículo todo o terreno do tipo KARTCROSS

O presente trabalho descreve a análise feita a um veículo de todo o terreno. O kartcross/buggy em estudo é usado em provas do tipo Baja, sendo estas provas longas e com traçados sinuosos. O veículo, já construído, foi testado através de softwares, a nível estrutural e ciclístico, pretendendo-se assim efetuar engenharia inversa sobre o mesmo. No decorrer da sua utilização normal o kartcross/buggy sofre vários tipos de solicitações, como sejam aceleração, travagem e força centrípta em curva. Portanto, o veículo deve ser capaz de suportar estes esforços e ter uma boa habilidade. Além dos testes em uso corrente foi analisada também a rigidez torsional do quadro do veículo e do veículo completo, podendo-se assim melhorar estes valores. A nível ciclístico foram analisados os parâmetros das suspensões como o camber, convergência/divergência, caster, entre outros. Da análise destes parâmetros e possível fazerem-se melhorias de forma a que o veículo tenha um melhor desempenho. Para validar os testes computacionais efetuados foi reproduzido experimentalmente o teste da rigidez torsional. No final, compararam-se os valores numéricos com os experimentais e aferir se o modelo se encontra bem representado.

Strategic environmental assessment in Tróia (Portugal)

Proceedings of the First International Conference on Coastal Conservation and Management in the Atlantic and Mediterranean, p. 91-98

Stochastic Framework for Strategic Decision-making of Load-serving Entities for Day-ahead Market

The deregulation of electricity markets has diversified the range of financial transaction modes between independent system operator (ISO), generation companies (GENCO) and load-serving entities (LSE) as the main interacting players of a day-ahead market (DAM). LSEs sell electricity to end-users and retail customers. The LSE that owns distributed generation (DG) or energy storage units can supply part of its serving loads when the nodal price of electricity rises. This opportunity stimulates them to have storage or generation facilities at the buses with higher locational marginal prices (LMP). The short-term advantage of this model is reducing the risk of financial losses for LSEs in DAMs and its long-term benefit for the LSEs and the whole system is market power mitigation by virtually increasing the price elasticity of demand. This model also enables the LSEs to manage the financial risks with a stochastic programming framework.

Stochastic Short-term Incentive-based Demand Response Scheduling of Load-serving Entities

In competitive electricity markets it is necessary for a profit-seeking load-serving entity (LSE) to optimally adjust the financial incentives offering the end users that buy electricity at regulated rates to reduce the consumption during high market prices. The LSE in this model manages the demand response (DR) by offering financial incentives to retail customers, in order to maximize its expected profit and reduce the risk of market power experience. The stochastic formulation is implemented into a test system where a number of loads are supplied through LSEs.

Incentive-based demand response programs designed by asset-light retailers for day-ahead market

Following the deregulation experience of retail electricity markets in most countries, the majority of the new entrants of the liberalized retail market were pure REP (retail electricity providers). These entities were subject to financial risks because of the unexpected price variations, price spikes, volatile loads and the potential for market power exertion by GENCO (generation companies). A REP can manage the market risks by employing the DR (demand response) programs and using its' generation and storage assets at the distribution network to serve the customers. The proposed model suggests how a REP with light physical assets, such as DG (distributed generation) units and ESS (energy storage systems), can survive in a competitive retail market. The paper discusses the effective risk management strategies for the REPs to deal with the uncertainties of the DAM (day-ahead market) and how to hedge the financial losses in the market. A two-stage stochastic programming problem is formulated. It aims to establish the financial incentive-based DR programs and the optimal dispatch of the DG units and ESSs. The uncertainty of the forecasted day-ahead load demand and electricity price is also taken into account with a scenario-based approach. The principal advantage of this model for REPs is reducing the risk of financial losses in DAMs, and the main benefit for the whole system is market power mitigation by virtually increasing the price elasticity of demand and reducing the peak demand.

Domestic Consumption Simulation and Management Using a Continuous Consumption Management and Optimization Algorithm

The recent changes concerning the consumers’ active participation in the efficient management of load devices for one’s own interest and for the interest of the network operator, namely in the context of demand response, leads to the need for improved algorithms and tools. A continuous consumption optimization algorithm has been improved in order to better manage the shifted demand. It has been done in a simulation and user-interaction tool capable of being integrated in a multi-agent smart grid simulator already developed, and also capable of integrating several optimization algorithms to manage real and simulated loads. The case study of this paper enhances the advantages of the proposed algorithm and the benefits of using the developed simulation and user interaction tool.

Real-time Energy Resource Scheduling considering a Real Portuguese Scenario

The development in power systems and the introduction of decentralized generation and Electric Vehicles (EVs), both connected to distribution networks, represents a major challenge in the planning and operation issues. This new paradigm requires a new energy resources management approach which considers not only the generation, but also the management of loads through demand response programs, energy storage units, EVs and other players in a liberalized electricity markets environment. This paper proposes a methodology to be used by Virtual Power Players (VPPs), concerning the energy resource scheduling in smart grids, considering day-ahead, hour-ahead and real-time scheduling. The case study considers a 33-bus distribution network with high penetration of distributed energy resources. The wind generation profile is based on a real Portuguese wind farm. Four scenarios are presented taking into account 0, 1, 2 and 5 periods (hours or minutes) ahead of the scheduling period in the hour-ahead and realtime scheduling.