O impacto de um programa de exercícios com o Inspirómetro de Incentivo na função pulmonar em doentes com Escoliose Idiopática

Introdução: A escoliose é uma deformidade vertebral muito comum e de grande importância social. A etiologia da escoliose idiopática da adolescência é desconhecida e descrita como multifatorial. Segundo a literatura existe uma forte correlação entre a função pulmonar anormal e a gravidade da deformidade da coluna vertebral. Tem sido proposto como abordagem terapêutica o uso de Inspirómetro de Incentivo, contudo, ainda se encontra incerto a sua eficácia nesta patologia. Objetivo: Analisar o impacto de um programa de exercícios domiciliários com o Inspirómetro de Incentivo em doentes com Escoliose Idiopática nos volumes pulmonares e na força muscular dos músculos respiratórios. Metodologia: Foram avaliados, por meio de um estudo experimental, 12 indivíduos do sexo feminino (com média e desvio padrão correspondentes a 15,1 e 1,6 respetivamente) com diagnóstico de Escoliose Idiopática antes e 3meses após a cirurgia corretiva e 12 indivíduos saudáveis também do sexo feminino (com média e desvio padrão correspondentes a 15,2 e 1,4 respetivamente). A função pulmonar foi avaliada através do espirómetro computorizado Spinolab®, a força dos músculos respiratórios avaliou-se através da mensuração da PImáx e PEmáx com o Microrpm®. Para finalizar a avaliação o participante foi sujeito a aplicação do THRESHOLD® com 30% da PImáx obtida. O protocolo domiciliário, referente à parte experimental, baseou-se no uso bi-diário do Inspirómetro de Incentivo Respiflo FS®, que foi fornecido aos participantes no dia da alta hospitalar. Resultados: Foram encontrados valores menores da função respiratória e força muscular (p<0,05) no grupo de doentes com Escoliose em relação ao grupo dos Saudáveis, excepto em relação ao Índice de Tiffeneau (p=0,17). No entanto, quando se comparou o grupo Controlo e o Grupo Experimental não severificaram diferenças estatisticamente significativas em relação às variáveis estudadas. Por fim, na análise dos parâmetros nos dois momentos de avaliação (inicial e final) entre o grupo dos Saudáveis e grupo Experimental verificou-se que existiam diferenças estatisticamente significativas ao nível da CFV (pi=0,02; pf=0,00), FEV1 (pi=0,01; pf=0,00) e PImáx inicial (p=0,02) e PImáx th inicial (p=0,03). Conclusão: A função pulmonar e a força dos músculos respiratórios em indivíduos com diagnóstico de Escoliose Idiopática encontra-se diminuída quando comparada com uma população saudável. Dentro das condições propostas no presente estudo, verificou-se que a aplicação de um programa de exercícios com o Inspirómetro de Incentivo com duração de 3 meses não revela resultados significativos ao nível da função pulmonar e da força dos músculos respiratórios.

Modelação e previsão de vendas no setor do retalho de calçado

Dissertação apresentada ao Instituto Politécnico do Porto para obtenção do Grau de Mestre em Logística Orientada por: Professora Doutora Patrícia Alexandra Gregório Ramos

Gestão da cadeia de abastecimento de bens de consumo baseada em modelos de previsão lineares

Dissertação apresentada ao Instituto Politécnico do Porto para obtenção do Grau de Mestre em Logística

Desenvolvimento de apoio à decisão operacional – previsão de curto prazo de geração distribuída de tecnologia eólica ligada à RND

No contexto da penetração de energias renováveis no sistema elétrico, Portugal ocupa uma posição de destaque a nível mundial, muito devido à produção de eólica. Com um sistema elétrico com forte presença de fontes de energia renováveis, novos desafios surgem, nomeadamente no caso da energia eólica pela sua imprevisibilidade e volatilidade. O recurso eólico embora seja ilimitado não é armazenável, surgindo assim a necessidade da procura de modelos de previsão de produção de energia elétrica dos parques eólicos de modo a permitir uma boa gestão do sistema. Nesta dissertação apresentam-se as contribuições resultantes de um trabalho de pesquisa e investigação sobre modelos de previsão da potência elétrica com base em valores de previsões meteorológicas, nomeadamente, valores previstos da intensidade e direção do vento. Consideraram-se dois tipos de modelos: paramétricos e não paramétricos. Os primeiros são funções polinomiais de vários graus e a função sigmoide, os segundos são redes neuronais artificiais. Para a estimação dos modelos e respetiva validação, são usados dados recolhidos ao longo de dois anos e três meses no parque eólico do Pico Alto de potência instalada de 6 MW. De forma a otimizar os resultados da previsão, consideram-se diferentes classes de perfis de produção, definidas com base em quatro e oito direções do vento, e ajustam-se os modelos propostos em cada uma das classes. São apresentados e discutidos resultados de uma análise comparativa do desempenho dos diferentes modelos propostos para a previsão da potência.

Virtual Power Player Using Demand Response to Deal with Unexpected Low Wind Power Generation

Demand response is assumed as an essential resource to fully achieve the smart grids operating benefits, namely in the context of competitive markets and of the increasing use of renewable-based energy sources. Some advantages of Demand Response (DR) programs and of smart grids can only be achieved through the implementation of Real Time Pricing (RTP). The integration of the expected increasing amounts of distributed energy resources, as well as new players, requires new approaches for the changing operation of power systems. The methodology proposed in this paper aims the minimization of the operation costs in a distribution network operated by a virtual power player that manages the available energy resources focusing on hour ahead re-scheduling. When facing lower wind power generation than expected from day ahead forecast, demand response is used in order to minimize the impacts of such wind availability change. In this way, consumers actively participate in regulation up and spinning reserve ancillary services through demand response programs. Real time pricing is also applied. The proposed model is especially useful when actual and day ahead wind forecast differ significantly. Its application is illustrated in this paper implementing the characteristics of a real resources conditions scenario in a 33 bus distribution network with 32 consumers and 66 distributed generators.

Short-term Wind Forecasting to Support Virtual Power Player Operation

This paper proposes a wind speed forecasting model that contributes to the development and implementation of adequate methodologies for Energy Resource Man-agement in a distribution power network, with intensive use of wind based power generation. The proposed fore-casting methodology aims to support the operation in the scope of the intraday resources scheduling model, name-ly with a time horizon of 10 minutes. A case study using a real database from the meteoro-logical station installed in the GECAD renewable energy lab was used. A new wind speed forecasting model has been implemented and it estimated accuracy was evalu-ated and compared with a previous developed forecast-ing model. Using as input attributes the information of the wind speed concerning the previous 3 hours enables to obtain results with high accuracy for the wind short-term forecasting.

Maximizing the Social Welfare of Virtual Power Players Operation in Case of Excessive Wind Power

The integration of growing amounts of distributed generation in power systems, namely at distribution networks level, has been fostered by energy policies in several countries around the world, including in Europe. This intensive integration of distributed, non-dispatchable, and natural sources based generation (including wind power) has caused several changes in the operation and planning of power systems and of electricity markets. Sometimes the available non-dispatchable generation is higher than the demand. This generation must be used; otherwise it is wasted if not stored or used to supply additional demand. New policies and market rules, as well as new players, are needed in order to competitively integrate all the resources. The methodology proposed in this paper aims at the maximization of the social welfare in a distribution network operated by a virtual power player that aggregates and manages the available energy resources. When facing a situation of excessive non-dispatchable generation, including wind power, real time pricing is applied in order to induce the increase of consumption so that wind curtailment is minimized. This method is especially useful when actual and day-ahead resources forecast differ significantly. The distribution network characteristics and concerns are addressed by including the network constraints in the optimization model. The proposed methodology has been implemented in GAMS optimization tool and its application is illustrated in this paper using a real 937-bus distribution network with 20.310 consumers and 548 distributed generators, some of them non-dispatchable and with must take contracts. The implemented scenario corresponds to a real day in Portuguese power system.

Energy resources management in three distinct time horizons considering a large variation in wind power

The intensive use of distributed generation based on renewable resources increases the complexity of power systems management, particularly the short-term scheduling. Demand response, storage units and electric and plug-in hybrid vehicles also pose new challenges to the short-term scheduling. However, these distributed energy resources can contribute significantly to turn the shortterm scheduling more efficient and effective improving the power system reliability. This paper proposes a short-term scheduling methodology based on two distinct time horizons: hour-ahead scheduling, and real-time scheduling considering the point of view of one aggregator agent. In each scheduling process, it is necessary to update the generation and consumption operation, and the storage and electric vehicles status. Besides the new operation condition, more accurate forecast values of wind generation and consumption are available, for the resulting of short-term and very short-term methods. In this paper, the aggregator has the main goal of maximizing his profits while, fulfilling the established contracts with the aggregated and external players.

Data Extraction Tool to Analyse, Transform and Store Real Data from Electricity Markets

The study of electricity markets operation has been gaining an increasing importance in the last years, as result of the new challenges that the restructuring process produced. Currently, lots of information concerning electricity markets is available, as market operators provide, after a period of confidentiality, data regarding market proposals and transactions. These data can be used as source of knowledge to define realistic scenarios, which are essential for understanding and forecast electricity markets behavior. The development of tools able to extract, transform, store and dynamically update data, is of great importance to go a step further into the comprehension of electricity markets and of the behaviour of the involved entities. In this paper an adaptable tool capable of downloading, parsing and storing data from market operators’ websites is presented, assuring constant updating and reliability of the stored data.

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.

Real Time Pricing Approaches to Deal With Unexpected Wind Power Variations

The use of renewables have been increased I several countries around the world, namely in Europe. The wind power is generally the larger renewable resource with very specific characteristics in what concerns its variability and the inherent impacts in the power systems and electricity markets operation. This paper focuses on the Portuguese context of renewables use, including wind power. The work here presented includes the use of a real time pricing methodology developed by the authors aiming the reduction of electricity consumption in the moments of unexpected low wind power. A more specific example of application of real time pricing is demonstrated for the minimization of the operation costs in a distribution network. When facing lower wind power generation than expected from day ahead forecast, demand response is used in order to minimize the impacts of such wind availability change. In this way, consumers actively participate in regulation up and spinning reserve ancillary services through demand response programs.

An automatic tool to Extract, Transform and Load data from real electricity markets

The study of Electricity Markets operation has been gaining an increasing importance in the last years, as result of the new challenges that the restructuring produced. Currently, lots of information concerning Electricity Markets is available, as market operators provide, after a period of confidentiality, data regarding market proposals and transactions. These data can be used as source of knowledge, to define realistic scenarios, essential for understanding and forecast Electricity Markets behaviour. The development of tools able to extract, transform, store and dynamically update data, is of great importance to go a step further into the comprehension of Electricity Markets and the behaviour of the involved entities. In this paper we present an adaptable tool capable of downloading, parsing and storing data from market operators’ websites, assuring actualization and reliability of stored data.

Vitamin D Intake and Cardiometabolic: Risk Factors in Adolescents

Background: A growing body of research suggests that vitamin D might play an important role in overall health. No data exist on vitamin D intake for the Azorean adolescent population. The purpose of this study was to assess vitamin D intake and investigate a possible association between vitamin D intake and cardiometabolic risk factors in Azorean adolescents. Methods: A cross-sectional school-based study was conducted on 496 adolescents (288 girls) aged 15–18 years from the Azorean Islands, Portugal. Anthropometric measurements (waist circumference and height), blood pressure (systolic), and plasma biomarkers [fasting glucose, insulin, total cholesterol (TC), high-density lipoprotein cholesterol (HDL-C), and triglycerides (TGs)] were measured to assess metabolic risk. Homeostasis model assessment (HOMA), TC-to-HDL-C ratio, and waist-to-height ratio were calculated. For each of these variables, a Z-score was computed by age and sex. A metabolic risk score was constructed by summing the Zscores of all individual risk factors. High risk was considered when the individual had ‡ 1 standard deviation(SD) of this score. Vitamin D intake was assessed with a semiquantitative food frequency questionnaire. Participants were classified into quartiles of vitamin D intake. Logistic regression was used to determine odds ratios for high cardiometabolic risk scores after adjusting for total energy intake, pubertal stage, fat mass percentage, and cardiorespiratory fitness. Results: Mean (SD) vitamin D intake was 5.8 (6.5) mg/day, and 9.1% of Azorean adolescents achieved the estimated average requirement of vitamin D (10 mg/day or 400 IU). Logistic regression showed that the odds ratio for a high cardiometabolic risk score was 3.35 [95% confidence interval (CI) 1.28–8.75] for adolescents in the lowest vitamin D intake quartile in comparison with those in the highest vitamin D intake quartile, even after adjustment for confounders. Conclusion: A lower level of vitamin D intake was associated with worse metabolic profile among Azorean adolescents.

HEART ANEURYSM IN CHAGAS' DISEASE

This prospective study on 41 autopsy collected human hearts concerns the "apical" lesion in Chagas' disease. Previous report did not show a correlation between lesion frequency and heart weight then discarding a vascular factor in its pathogenesis. The present paper involves other variables besides the heart weight to evaluate the relative coronary insufficiency. Distinct colored gel (green and red) injected through the capillary beds of both coronary arteries defined the extent of both vessels before separating the atria and removing the sub-epicardium fat. The Right Ventricle (RV) and Left Ventricle (LV) free walls furnished the RV/LV mass ratio. The myocardium mass colored green (right coronary artery - RC) and the whole Ventricular Weight (VW) determined the RC/VW mass ratio. The heart weight plus these mass ratios, graded and added, composed a score inversely proportional to the myocardium irrigation condition. It intended to be a more sensitive morphologic evaluation of the relative ischaemia to correlate to the apical lesion. This study showed a right deviation for the relative accumulated frequency of lesions plotted as a score function and a significant difference for higher scores in hearts with aneurysm. It suggests a ischaemic factor intervening in the apical lesion pathogenesis in Chagas' cardiopathy.

Reformulação de um Sistema de Gestão de Consumos de Energia

Atualmente a energia é considerada um vetor estratégico nas diversas organizações. Assim sendo, a gestão e a utilização racional da energia são consideradas instrumentos fundamentais para a redução dos consumos associados aos processos de produção do sector industrial. As ações de gestão energética não deverão ficar pela fase do projeto das instalações e dos meios de produção, mas sim acompanhar a atividade da Empresa. A gestão da energia deve ser sustentada com base na realização regular de diagnósticos energéticos às instalações consumidoras e concretizada através de planos de atuação e de investimento que apresentem como principal objetivo a promoção da eficiência energética, conduzindo assim à redução dos respetivos consumos e, consequentemente, à redução da fatura energética. Neste contexto, a utilização de ferramentas de apoio à gestão de energia promovem um consumo energético mais racional, ou seja, promovem a eficiência energética e é neste sentido que se insere este trabalho. O presente trabalho foi desenvolvido na Empresa RAR Açúcar e apresentou como principais objetivos: a reformulação do Sistema de Gestão de Consumos de Energia da Empresa, a criação de um modelo quantitativo que permitisse ao Gestor de Energia prever os consumos anuais de água, fuelóleo e eletricidade da Refinaria e a elaboração de um plano de consumos para o ano de 2014 a partir do modelo criado. A reformulação do respetivo Sistema de Gestão de Consumos resultou de um conjunto de etapas. Numa primeira fase foi necessário efetuar uma caraterização e uma análise do atual Sistema de Gestão de Consumos da Empresa, sistema composto por um conjunto de sete ficheiros de cálculo do programa Microsoft Excel©. Terminada a análise, selecionada a informação pertinente e propostas todas as melhorias a introduzir nos ficheiros, procedeu-se à reformulação do respetivo SGE, reduzindo-se o conjunto de ficheiros de cálculo para apenas dois ficheiros, um onde serão efetuados e visualizados todos os registos e outro onde serão realizados os cálculos necessários para o controlo energético da Empresa. O novo Sistema de Gestão de Consumos de Energia será implementado no início do ano de 2015. Relativamente às alterações propostas para as folhas de registos manuais, estas já foram implementadas pela Empresa. Esta aplicação prática mostrou-se bastante eficiente uma vez que permitiu grandes melhorias processuais nomeadamente, menores tempos de preenchimento das mesmas e um encurtamento das rotas efetuadas diariamente pelos operadores. Através do levantamento efetuado aos diversos contadores foi possível identificar todas as áreas onde será necessário a sua instalação e a substituição de todos os contadores avariados, permitindo deste modo uma contabilização mais precisa de todos os consumos da Empresa. Com esta reestruturação o Sistema de Gestão de Consumos tornou-se mais dinâmico, mais claro e, principalmente, mais eficiente. Para a criação do modelo de previsão de consumos da Empresa foi necessário efetuar-se um levantamento dos consumos históricos de água, eletricidade, fuelóleo e produção de açúcar de dois anos. Após este levantamento determinaram-se os consumos específicos de água, fuelóleo e eletricidade diários (para cada semana dos dois anos) e procedeu-se à caracterização destes consumos por tipo de dia. Efetuada a caracterização definiu-se para cada tipo de dia um consumo específico médio com base nos dois anos. O modelo de previsão de consumos foi criado com base nos consumos específicos médios dos dois anos correspondentes a cada tipo de dia. Procedeu-se por fim à verificação do modelo, comparando-se os consumos obtidos através do modelo (consumos previstos) com os consumos reais de cada ano. Para o ano de 2012 o modelo apresenta um desvio de 6% na previsão da água, 12% na previsão da eletricidade e de 6% na previsão do fuelóleo. Em relação ao ano de 2013, o modelo apresenta um erro de 1% para a previsão dos consumos de água, 8% para o fuelóleo e de 1% para a eletricidade. Este modelo permitirá efetuar contratos de aquisição de energia elétrica com maior rigor o que conduzirá a vantagens na sua negociação e consequentemente numa redução dos custos resultantes da aquisição da mesma. Permitirá também uma adequação dos fluxos de tesouraria à necessidade reais da Empresa, resultante de um modelo de previsão mais rigoroso e que se traduz numa mais-valia financeira para a mesma. Foi também proposto a elaboração de um plano de consumos para o ano de 2014 a partir do modelo criado em função da produção prevista para esse mesmo ano. O modelo apresenta um desvio de 24% na previsão da água, 0% na previsão da eletricidade e de 28% na previsão do fuelóleo.