River fisheries in Africa: their relationship to flow regimes

River fisheries in Africa are important because of their contribution of animal protein to human diets. Such fisheries are highly dependent on hydrological regimes and show considerable year-to-year variation in response to natural climatic events. River flow regimes are being increasingly altered by withdrawals by man, principally for agriculture. The modification of hydrological regimes is leading to diminishing catches of fish and changes in the number and size of the species caught. Given that the trend to remove water from rivers for agriculture and power generation will continue, better appraisals of the impacts of such withdrawals are urgently needed so the policies for water allocation can be better defined. The development of tools to aid in such decision-making is equally important.

Valorização da Borra de Café: Otimização da Produção de Biodiesel por Catálise Enzimática

O decréscimo das reservas de petróleo e as consequências ambientais resultantes do recurso a combustíveis fósseis nos motores a diesel têm levado à procura de combustíveis alternativos. Esta pesquisa alicerçada nas fontes de energia renovável tornou-se essencial, face à crescente procura de energia e ao limitado fornecimento de combustíveis fósseis . Resíduos de óleo de cozinha, gordura animal, entre outros resíduos de origem biológica, tais como a borra de café, são exemplos de matérias-primas para a produção de biodiesel. A sua valorização tem interesse quer pela perspetiva ambiental, quer pela económica, pois aumenta não só a flexibilidade e diversificação das matérias-primas, mas também contribui para uma estabilidade de custos e alteração nas políticas agrícolas e de uso do solo. É neste contexto que se enquadra o biodiesel e a borra de café, pretendendo-se aqui efetuar o estudo da produção, à escala laboratorial, de biodiesel a partir da borra de café, por transesterificação enzimática, visando a procura das melhores condições reacionais. Iniciando-se com a caracterização da borra de café, foram avaliados antes e após a extração do óleo da borra de café, diversos parâmetros, de entre os quais se destacam: o teor de humidade (16,97% e 6,79%), teor de cinzas (1,91 e 1,57%), teor de azoto (1,71 e 2,30%), teor de proteínas (10,7 e 14,4%), teor de carbono (70,2 e 71,7%), teor de celulose bruta (14,77 e 18,48%), teor de lenhina (31,03% e 30,97%) e poder calorifico superior (19,5 MJ/kg e 19,9 MJ/kg). Sumariamente, constatou-se que os valores da maioria dos parâmetros não difere substancialmente dos valores encontrados na literatura, tendo sido evidenciado o potencial da utilização desta biomassa, como fonte calorifica para queima e geração de energia. Sendo a caracterização do óleo extraído da borra de café um dos objetivos antecedentes à produção do biodiesel, pretendeu-se avaliar os diferentes parâmetros mais significativos. No que diz respeito à caracterização do óleo extraído, distingue-se a sua viscosidade cinemática (38,04 mm2/s), densidade 0,9032 g/cm3, poder calorífico de 37,9 kcal/kg, índice de iodo igual a 63,0 gI2/ 100 g óleo, o teor de água do óleo foi de 0,15 %, o índice de acidez igual a 44,8 mg KOH/g óleo, ponto de inflamação superior a 120 ºC e teor em ácidos gordos de 82,8%. Inicialmente foram efetuados ensaios preliminares, a fim de selecionar a lipase (Lipase RMIM, TL 100L e CALB L) e álcool (metanol ou etanol puros) mais adequados à produção de biodiesel, pelo que o rendimento de 83,5% foi obtido através da transesterificação mediada pela lipase RMIM, utilizando como álcool o etanol. Sendo outro dos objetivos a otimização do processo de transesterificação enzimática, através de um desenho composto central a três variáveis (razão molar etanol: óleo, concentração de enzima e temperatura), recorrendo ao software JMP 8.0, determinou-se como melhores condições, uma razão molar etanol: óleo 5:1, adição de 4,5% (m/m) de enzima e uma temperatura de 45 ºC, que conduziram a um rendimento experimental equivalente a 96,7 % e teor de ésteres 87,6%. Nestas condições, o rendimento teórico foi de 99,98%. Procurou-se ainda estudar o efeito da adição de água ao etanol, isto é, o efeito da variação da concentração do etanol pela adição de água, para teores de etanol de 92%, 85% e 75%. Verificou-se que até 92% decorreu um aumento da transesterificação (97,2%) para um teor de ésteres de (92,2%), pelo que para teores superiores de água adicionada (75% e 85%) ocorreu um decréscimo no teor final em ésteres (77,2% e 89,9%) e no rendimento da reação (84,3% e 91,9%). Isto indica a ocorrência da reação de hidrólise em maior extensão, que leva ao desvio do equilíbrio no sentido contrário à reação de formação dos produtos, isto é, dos ésteres. Finalmente, relativamente aos custos associados ao processo de produção de biodiesel, foram estimados para o conjunto de 27 ensaios realizados neste trabalho, e que corresponderam a 767,4 g de biodiesel produzido, sendo o custo dos reagentes superior ao custo energético, de 156,16 € e 126,02 €, respetivamente. Naturalmente que não esperamos que, a nível industrial os custos sejam desta ordem de grandeza, tanto mais que há economia de escala e que as enzimas utilizadas no processo deveriam ser reutilizadas diversas vezes.

Lógica en la toma de decisiones de inversión en el sector de extracción de petróleo y gas natural

Este documento se centra en la presentación de información y análisis de la misma a la hora de establecer la manera en que empresas del sector de extracción de gas natural y generación de energía a base de dicho recurso, toman decisiones en cuanto a inversión, centrándose en la lógica que usan a la hora de emprender este proceso. Esto debido a la constante necesidad de establecer procesos que permitan tomar decisiones más acertadas, incluyendo todas las herramientas posibles para tal fin. La lógica es una de estas herramientas, pues permite encadenar factores con el fin de obtener resultados positivos. Por tal razón, se hace importante conocer el uso de esta herramienta, teniendo en cuentas de qué manera y en que contextos es usada. Con el fin de tener una mayor orientación, este estudio estará centrado en un sector específico, el cual es el de la extracción de petróleo y gas natural. Lo anterior entendiendo la necesidad existente de fundamentación teórica que permita establecer de manera clara la forma apropiada de tomar decisiones en un sector tan diverso y complejo como lo es el mencionado. El contexto empresarial actual exige una visión global, no basada en la lógica lineal causal que hoy se tiene como referencia. El sector de extracción de petróleo y gas natural es un ejemplo particular en cuanto a la manera en cuanto se toman decisiones en inversión, puesto que en su mayoría son empresas de capital intensivo, las cuales mantienen un flujo elevado de recursos monetarios.

Como criar possibilidades de financiamento para a agricultura familiar adotando o Plano ABC Nacional?

Ao longo dos últimos anos, através do aprimoramento das políticas agrícolas, observaram-se aumentos consistentes dos recursos orçamentários destinados à Agricultura Familiar, através do Pronaf. O incremento dos recursos efetivamente aplicados e o número cada vez maior de contratos também são realidade e podem ser vistos em todas as regiões do País. De acordo com os dados divulgados pelo Banco Central do Brasil, através do Anuário Estatístico do Crédito Rural (2014), foram aplicados no Brasil em 2004 aproximadamente R$ 4,39 bilhões, já em 2012 foram pouco mais de R$ 16,35 bilhões, ou seja, incremento de 272% no intervalo analisado. Em relação ao número de contratos, o crescimento foi em torno de 35,5% no mesmo período. A importância da Agricultura Familiar no contexto atual é corroborada no âmbito internacional pela Resolução 66/222, de 28.03.2012, da Assembleia-Geral, que conferiu à Organização das Nações Unidas para Alimentação e Agricultura (FAO) o mandato de implementar o Ano Internacional da Agricultura Familiar (AIAF) neste ano de 2014, em parceria com os governos dos países membros bem como com outros organismos internacionais e organizações não-governamentais atuantes no tema da agricultura e da segurança alimentar. Concomitantemente, diante da crescente preocupação com as questões ambientais, o Plano Setorial de Mitigação e de Adaptação às Mudanças Climáticas para a Consolidação de uma Economia de Baixa Emissão de Carbono na Agricultura - Plano ABC - é uma importante parte do compromisso voluntário assumido pelo Brasil em 2009, na 15ª Conferência das Partes – COP15 ocorrida em Copenhague, na redução da emissão de gases de efeito estufa até 2020. Parte desse compromisso assumido precisa ser atendido pela agricultura familiar, o que aumenta a responsabilidade da mesma para questões que vão além do fornecimento de alimentos, matérias primas e geração de energia etc. O Programa ABC, instrumento pelo qual os agricultores brasileiros podem acessar crédito para implementar tecnologias de baixas emissões de carbono, já está integrado nas ações previstas na Política de Crédito Agropecuário Brasileiro. Porém, ainda se observam vários desafios no Programa ABC, como aumentar o repasse desses recursos, não obstante ao aumento das operações contratadas pelos produtores nos últimos anos. O objetivo do estudo é investigar como a agricultura familiar pode contribuir com o Plano ABC e nos compromissos voluntários assumidos pelo País para a redução de emissão dos gases de efeito estufa no setor agropecuário. Para atingir esse objetivo, realizou-se uma revisão da bibliografia e das linhas de crédito disponíveis pelos bancos públicos e privados relacionadas ao Programa ABC e ao Pronaf. Conclui-se que há sinergias entre algumas linhas de crédito do Pronaf e também do Fundo Constitucional de Financiamento do Nordeste - FNE - Sudene com as tecnologias previstas no Plano ABC. Nesse sentido, o Plano ABC prevê a aplicação de tecnologias de redução de emissões em cerca de 4,97 milhões de ha ocupados pela agricultura familiar, sendo recursos do Pronaf previstos para fomentar tal aplicação, através das linhas Pronaf Eco e Pronaf Floresta. Contudo, verificou-se que tais linhas do Pronaf contemplam o uso de recursos para diversas outras atividades não relacionadas diretamente àquelas previstas no Plano ABC ou capazes de reduzir emissões de gases de efeito estufa. Dessa forma, não há como assegurar que a aplicação de recursos nessas linhas seja direcionada para tecnologias e ações que reduzam emissões, nem tão pouco há como monitorar o volume de recursos do Pronaf aplicados de fato em atividades aderentes ao Plano ABC. Portanto, sugere-se a criação/incorporação de novas linhas de crédito ao Pronaf, como por exemplo, Pronaf ABC Eco e o Pronaf ABC Floresta. Além disso, apresentou-se estudo de caso para o município de Bragança Paulista (SP), onde verificou-se que a utilização dos recursos do Programa ABC poderia ser usada para recomposição de áreas de preservação permanente ou de reserva legal, importantes na preservação das nascentes e rios da região. Essa possibilidade é de elevada importância no contexto e nas discussões atuais sobre a escassez dos recursos hídricos que abastecem grandes cidades, a exemplo do que vem ocorrendo na região metropolitana do Estado de São Paulo. Como conclusão, identifica-se alguns gargalos e apresenta-se algumas sugestões de melhorias para aumentar a utilização e eficácia do Programa ABC, como promover com mais ênfase apoio das assistências técnicas junto aos produtores, priorizar as ações previstas no Plano ABC em algumas regiões do País e aumentar a atuação mais direcionada do Ministério do Desenvolvimento Agrário (MDA) para difusão e incorporação das tecnologias de uma agricultura de baixa emissão de carbono no segmento da agricultura familiar.

Avaliação do potencial pozolânico da cinza de lodo de águas residuárias por meio de técnicas instrumentais

Pós-graduação em Engenharia Civil - FEIS

An MILP model for the plug-in electric vehicle charging coordination problem in electrical distribution systems

A new mixed-integer linear programming (MILP) model is proposed to represent the plug-in electric vehicles (PEVs) charging coordination problem in electrical distribution systems. The proposed model defines the optimal charging schedule for each division of the considered period of time that minimizes the total energy costs. Moreover, priority charging criteria is taken into account. The steady-state operation of the electrical distribution system, as well as the PEV batteries charging is mathematically represented; furthermore, constraints related to limits of voltage, current and power generation are included. The proposed mathematical model was applied in an electrical distribution system used in the specialized literature and the results show that the model can be used in the solution of the PEVs charging problem.

Aplicación de técnicas de inteligencia artificial a la predicción de contaminantes atmosféricos

Abstract Air pollution is a big threat and a phenomenon that has a specific impact on human health, in addition, changes that occur in the chemical composition of the atmosphere can change the weather and cause acid rain or ozone destruction. Those are phenomena of global importance. The World Health Organization (WHO) considerates air pollution as one of the most important global priorities. Salamanca, Gto., Mexico has been ranked as one of the most polluted cities in this country. The industry of the area led to a major economic development and rapid population growth in the second half of the twentieth century. The impact in the air quality is important and significant efforts have been made to measure the concentrations of pollutants. The main pollution sources are locally based plants in the chemical and power generation sectors. The registered concerning pollutants are Sulphur Dioxide (SO2) and particles on the order of ∼10 micrometers or less (PM10). The prediction in the concentration of those pollutants can be a powerful tool in order to take preventive measures such as the reduction of emissions and alerting the affected population. In this PhD thesis we propose a model to predict concentrations of pollutants SO2 and PM10 for each monitoring booth in the Atmospheric Monitoring Network Salamanca (REDMAS - for its spanish acronym). The proposed models consider the use of meteorological variables as factors influencing the concentration of pollutants. The information used along this work is the current real data from REDMAS. In the proposed model, Artificial Neural Networks (ANN) combined with clustering algorithms are used. The type of ANN used is the Multilayer Perceptron with a hidden layer, using separate structures for the prediction of each pollutant. The meteorological variables used for prediction were: Wind Direction (WD), wind speed (WS), Temperature (T) and relative humidity (RH). Clustering algorithms, K-means and Fuzzy C-means, are used to find relationships between air pollutants and weather variables under consideration, which are added as input of the RNA. Those relationships provide information to the ANN in order to obtain the prediction of the pollutants. The results of the model proposed in this work are compared with the results of a multivariate linear regression and multilayer perceptron neural network. The evaluation of the prediction is calculated with the mean absolute error, the root mean square error, the correlation coefficient and the index of agreement. The results show the importance of meteorological variables in the prediction of the concentration of the pollutants SO2 and PM10 in the city of Salamanca, Gto., Mexico. The results show that the proposed model perform better than multivariate linear regression and multilayer perceptron neural network. The models implemented for each monitoring booth have the ability to make predictions of air quality that can be used in a system of real-time forecasting and human health impact analysis. Among the main results of the development of this thesis we can cite: A model based on artificial neural network combined with clustering algorithms for prediction with a hour ahead of the concentration of each pollutant (SO2 and PM10) is proposed. A different model was designed for each pollutant and for each of the three monitoring booths of the REDMAS. A model to predict the average of pollutant concentration in the next 24 hours of pollutants SO2 and PM10 is proposed, based on artificial neural network combined with clustering algorithms. Model was designed for each booth of the REDMAS and each pollutant separately. Resumen La contaminación atmosférica es una amenaza aguda, constituye un fenómeno que tiene particular incidencia sobre la salud del hombre. Los cambios que se producen en la composición química de la atmósfera pueden cambiar el clima, producir lluvia ácida o destruir el ozono, fenómenos todos ellos de una gran importancia global. La Organización Mundial de la Salud (OMS) considera la contaminación atmosférica como una de las más importantes prioridades mundiales. Salamanca, Gto., México; ha sido catalogada como una de las ciudades más contaminadas en este país. La industria de la zona propició un importante desarrollo económico y un crecimiento acelerado de la población en la segunda mitad del siglo XX. Las afectaciones en el aire son graves y se han hecho importantes esfuerzos por medir las concentraciones de los contaminantes. Las principales fuentes de contaminación son fuentes fijas como industrias químicas y de generación eléctrica. Los contaminantes que se han registrado como preocupantes son el Bióxido de Azufre (SO2) y las Partículas Menores a 10 micrómetros (PM10). La predicción de las concentraciones de estos contaminantes puede ser una potente herramienta que permita tomar medidas preventivas como reducción de emisiones a la atmósfera y alertar a la población afectada. En la presente tesis doctoral se propone un modelo de predicción de concentraci ón de los contaminantes más críticos SO2 y PM10 para cada caseta de monitorización de la Red de Monitorización Atmosférica de Salamanca (REDMAS). Los modelos propuestos plantean el uso de las variables meteorol ógicas como factores que influyen en la concentración de los contaminantes. La información utilizada durante el desarrollo de este trabajo corresponde a datos reales obtenidos de la REDMAS. En el Modelo Propuesto (MP) se aplican Redes Neuronales Artificiales (RNA) combinadas con algoritmos de agrupamiento. La RNA utilizada es el Perceptrón Multicapa con una capa oculta, utilizando estructuras independientes para la predicción de cada contaminante. Las variables meteorológicas disponibles para realizar la predicción fueron: Dirección de Viento (DV), Velocidad de Viento (VV), Temperatura (T) y Humedad Relativa (HR). Los algoritmos de agrupamiento K-means y Fuzzy C-means son utilizados para encontrar relaciones existentes entre los contaminantes atmosféricos en estudio y las variables meteorológicas. Dichas relaciones aportan información a las RNA para obtener la predicción de los contaminantes, la cual es agregada como entrada de las RNA. Los resultados del modelo propuesto en este trabajo son comparados con los resultados de una Regresión Lineal Multivariable (RLM) y un Perceptrón Multicapa (MLP). La evaluación de la predicción se realiza con el Error Medio Absoluto, la Raíz del Error Cuadrático Medio, el coeficiente de correlación y el índice de acuerdo. Los resultados obtenidos muestran la importancia de las variables meteorológicas en la predicción de la concentración de los contaminantes SO2 y PM10 en la ciudad de Salamanca, Gto., México. Los resultados muestran que el MP predice mejor la concentración de los contaminantes SO2 y PM10 que los modelos RLM y MLP. Los modelos implementados para cada caseta de monitorizaci ón tienen la capacidad para realizar predicciones de calidad del aire, estos modelos pueden ser implementados en un sistema que permita realizar la predicción en tiempo real y analizar el impacto en la salud de la población. Entre los principales resultados obtenidos del desarrollo de esta tesis podemos citar: Se propone un modelo basado en una red neuronal artificial combinado con algoritmos de agrupamiento para la predicción con una hora de anticipaci ón de la concentración de cada contaminante (SO2 y PM10). Se diseñó un modelo diferente para cada contaminante y para cada una de las tres casetas de monitorización de la REDMAS. Se propone un modelo de predicción del promedio de la concentración de las próximas 24 horas de los contaminantes SO2 y PM10, basado en una red neuronal artificial combinado con algoritmos de agrupamiento. Se diseñó un modelo para cada caseta de monitorización de la REDMAS y para cada contaminante por separado.

Energy Analysis of Bare Electrodynamic Tethers

The design of an electrodynamic tether is a complex task that involves the control of dynamic instabilities, optimization of the generated power (or the descent time in deorbiting missions), and minimization of the tether mass. The electrodynamic forces on an electrodynamic tether are responsible for variations in the mechanical energy of the tethered system and can also drive the system to dynamic instability. Energy sources and sinks in this system include the following: 1) ionospheric impedance, 2) the potential drop at the cathodic contactor, 3) ohmic losses in the tether, 4) the corotational plasma electric field, and 5) generated power and/or 6) input power. The analysis of each of these energy components, or bricks, establishes parameters that are useful tools for tether design. In this study, the nondimensional parameters that govern the orbital energy variation, dynamic instability, and power generation were characterized, and their mutual interdependence was established. A space-debris mitigation mission was taken as an example of this approach for the assessment of tether performance. Numerical simulations using a dumbbell model for tether dynamics, the International Geomagnetic Reference Field for the geomagnetic field, and the International Reference Ionosphere for the ionosphere were performed to test the analytical approach. The results obtained herein stress the close relationships that exist among the velocity of descent, dynamic stability, and generated power. An optimal tether design requires a detailed tradeoff among these performances in a real-world scenario.

Magnetic self-field effects on bare-tether current collection

It has been recently suggested that the magnetic field created by the current in a bare tether could sensibly reduce its electron collection capability in the magnetised ionosphere, a region of closed magnetic surfaces disconnecting the cylinder from infinity. In this paper, the ohmic voltage drop along the tether is taken into account in considering self-field effects. Separate analyses are carried out for the thrust and power generation and drag modes of operation, which are affected in different ways. In the power generation and drag modes, bias decreases as current increases along the tether, starting at the anodic, positively-biased end (upper end in the usual, eastward-flying spacecraft); in the thrust mode of operation, bias increases as current increases along the tether, starting at the lower end. When the ohmic voltage drop is considered, self-field effects are shown to be weak, in all cases, for tape tethers, and for circular cross-section tethers just conductive in a thin outer layer. Self-field effects might become important, in the drag case only, for tethers with fully conductive cross sections that are unrealistically heavy.

The development of dynamic CFD model of the magnetic semi-levitation of liquid metals

In the casting of reactive metals, such as titanium alloys, contamination can be prevented if there is no contact between the hot liquid metal and solid crucible. This can be achieved by containing the liquid metal by means of high frequency AC magnetic field. A water cooled current-carrying coil, surrounding the metal can then provide the required Lorentz forces, and at the same time the current induced in the metal can provide the heating required to melt it. This ‘attractive’ processing solution has however many problems, the most serious being that of the control and containment of the liquid metal envelope, which requires a balance of the gravity and induced inertia forces on the one side, and the containing Lorentz and surface tension forces on the other. To model this process requires a fully coupled dyna ic solution of the flow fields, magnetic field and heat transfer/melding process to account for. A simplified solution has been published previously providing quasi-static solutions only, by taking the irrotational ‘magnetic pressure’ term of the Lorentz force into account. The authors remedy this deficiency by modelling the full problem using CFD techniques. The salient features of these techniques are included in this paper, as space allows.

Heat transfer by impinging jets on a moving strip

This paper deals with heat transfer on a moving plate by mean of an impinging jet. Three different turbulence models are used and it turns out that Lam-Bremhorst model is in good agreement with measurements when Re is lower that 5000. In case of moving strip (ratio m=V strip/V jet lower than 1/3), there is almost no effect of m on Nusselt distribution in the stagnation region.

Three-dimensional free surface modelling in an unstructured mesh environment for metal processing applications

In the casting of metals, tundish flow, welding, converters, and other metal processing applications, the behaviour of the fluid surface is important. In aluminium alloys, for example, oxides formed on the surface may be drawn into the body of the melt where they act as faults in the solidified product affecting cast quality. For this reason, accurate description of wave behaviour, air entrapment, and other effects need to be modelled, in the presence of heat transfer and possibly phase change. The authors have developed a single-phase algorithm for modelling this problem. The Scalar Equation Algorithm (SEA) (see Refs. 1 and 2), enables the transport of the property discontinuity representing the free surface through a fixed grid. An extension of this method to unstructured mesh codes is presented here, together with validation. The new method employs a TVD flux limiter in conjunction with a ray-tracing algorithm, to ensure a sharp bound interface. Applications of the method are in the filling and emptying of mould cavities, with heat transfer and phase change.

Caracterización de residuos de banano (pseudotallo y hojas) mediante análisis termogravimétrico para uso potencial como biocombustible sólido

Una alternativa para la producción de biocombustibles consiste en la transformación de residuos lignocelulósicos, entre los que se encuentran biomasas maderables y no maderables. Colombia al ser un país rico en recursos agrícolas genera grandes cantidades de residuos provenientes de monocultivos como es el café, la caña de azúcar, el banano entre otros. Los residuos de banano se producen en zonas en donde el acceso a la energía es escaso y el tratamiento actual dado a estos residuos se centra en los biológicos buscando un producto que ayude a disminuir la aplicación de fertilizantes a la tierra. Con este proyecto se busca estudiar el potencial aprovechamiento de estos residuos para su implementación como biocombustible para la combustión y obtener energía a partir de los mismos. En este trabajo se realizó una caracterización de los residuos de la planta del banano (pseudotallo y hoja) mediante análisis termogravimétrico con una termobalanza TA Instrument TGA Q500IF, con el fin de definir el contenido de los tres componentes principales (hemicelulosa, celulosa y lignina). Los experimentos fueron realizados bajo condiciones de pirólisis y por medio de un algoritmo implementado con la herramienta Scilab. Además, el objetivo fue desarrollar una herramienta para determinar los contenidos de cenizas, contenido de humedad, contenido de residuo carbonoso y contenidos de hemicelulosa, celulosa y lignina para un reactor de combustión desde un análisis termogravimétrico. Los valores encontrados permiten concluir que tanto el pseudotallo como la hoja de la planta de banano son residuos potenciales de aprovechamiento en el proceso de combustión con fines de generación de energía.

Cascade hydropower capacity increase profitability analysis with optimisation modelling

The electricity market and climate are both undergoing a change. The changes impact hydropower and provoke an interest for hydropower capacity increases. In this thesis a new methodology was developed utilising short-term hydropower optimisation and planning software for better capacity increase profitability analysis accuracy. In the methodology income increases are calculated in month long periods while varying average discharge and electricity price volatility. The monthly incomes are used for constructing year scenarios, and from different types of year scenarios a long-term profitability analysis can be made. Average price development is included utilising a multiplier. The method was applied on Oulujoki hydropower plants. It was found that the capacity additions that were analysed for Oulujoki were not profitable. However, the methodology was found versatile and useful. The result showed that short periods of peaking prices play major role in the profitability of capacity increases. Adding more discharge capacity to hydropower plants that initially bypassed water more often showed the best improvements both in income and power generation profile flexibility.

Migrating to a sustainable energy system : distributed generation and storage, fuel cells and hypercars

This paper examines a number of issues in sustainable energy generation and distribution, and explores avenues that are available for integration of our society’s energy supplies. In particular, the paper presents a way in which transport vehicle energy supplies could be integrated with distributed generation schemes to achieve synergistic and beneficial outcomes. The worldwide energy system contains fundamental problems that result directly from the use of unsustainable fuels and a lack of energy system integration. There is a need to adopt an integrated, sustainable energy system for our society. The adoption of distributed generation could result in beneficial restructuring of the energy trade, and a change in the role of energy providers. Inherent benefits in distributed generation schemes would directly combat barriers to installation of renewable generation facilities, which might prove distributed renewable energy sources to be more feasible. The presence of fuel cells, batteries, power electronic inverters and intelligent controls in vehicles of the future provides many opportunities for the integration of vehicle energy supplies into a distributed generation scheme. In such a system, vehicles could play a major role in power generation and storage.