979 resultados para Power demand curve


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Presented at Work in Progress Session, IEEE Real-Time Systems Symposium (RTSS 2015). 1 to 4, Dec, 2015. San Antonio, U.S.A..

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We consider a symmetric Stackelberg model in which there is asymmetric demand information owned by first and second movers. We analyse the advantages of leadership and flexibility, and prove that when the leading firm faces demand uncertainty, but the follower does not, the first mover does not necessarily have advantage over the second mover. Moreover, we show that the advantage of one firm over the other depends upon the demand fluctuation and also upon the degree of substitutability of the products.

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In this paper, we apply the following four power indices to the Portuguese Parliament: Shapley–Shubik index, Banzhaf index, Deegan–Packel index and Public Good Index. We also present the main notions related with simple games and discuss the features of each power index by means of their axiomatic characterizations.

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We consider a differentiated Stackelberg model with demand uncertainty only for the first mover. We study the advantages of flexibility over leadership as the degree of the differentiation of the goods changes.

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The high penetration of distributed energy resources (DER) in distribution networks and the competitive environment of electricity markets impose the use of new approaches in several domains. The network cost allocation, traditionally used in transmission networks, should be adapted and used in the distribution networks considering the specifications of the connected resources. The main goal is to develop a fairer methodology trying to distribute the distribution network use costs to all players which are using the network in each period. In this paper, a model considering different type of costs (fixed, losses, and congestion costs) is proposed comprising the use of a large set of DER, namely distributed generation (DG), demand response (DR) of direct load control type, energy storage systems (ESS), and electric vehicles with capability of discharging energy to the network, which is known as vehicle-to-grid (V2G). The proposed model includes three distinct phases of operation. The first phase of the model consists in an economic dispatch based on an AC optimal power flow (AC-OPF); in the second phase Kirschen's and Bialek's tracing algorithms are used and compared to evaluate the impact of each resource in the network. Finally, the MW-mile method is used in the third phase of the proposed model. A distribution network of 33 buses with large penetration of DER is used to illustrate the application of the proposed model.

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In this paper, we formulate the electricity retailers’ short-term decision-making problem in a liberalized retail market as a multi-objective optimization model. Retailers with light physical assets, such as generation and storage units in the distribution network, are considered. Following advances in smart grid technologies, electricity retailers are becoming able to employ incentive-based demand response (DR) programs in addition to their physical assets to effectively manage the risks of market price and load variations. In this model, the DR scheduling is performed simultaneously with the dispatch of generation and storage units. The ultimate goal is to find the optimal values of the hourly financial incentives offered to the end-users. The proposed model considers the capacity obligations imposed on retailers by the grid operator. The profit seeking retailer also has the objective to minimize the peak demand to avoid the high capacity charges in form of grid tariffs or penalties. The non-dominated sorting genetic algorithm II (NSGA-II) is used to solve the multi-objective problem. It is a fast and elitist multi-objective evolutionary algorithm. A case study is solved to illustrate the efficient performance of the proposed methodology. Simulation results show the effectiveness of the model for designing the incentive-based DR programs and indicate the efficiency of NSGA-II in solving the retailers’ multi-objective problem.

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This study proposes a new methodology to increase the power delivered to any load point in a radial distribution network, through the identification of new investments in order to improve the repair time. This research work is innovative and consists in proposing a full optimisation model based on mixed-integer non-linear programming considering the Pareto front technique. The goal is to achieve a reduction in repair times of the distribution networks components, while minimising the costs of that reduction as well as non-supplied energy costs. The optimisation model considers the distribution network technical constraints, the substation transformer taps, and it is able to choose the capacitor banks size. A case study based on a 33-bus distribution network is presented in order to illustrate in detail the application of the proposed methodology.

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Proceedings of the 13th International UFZ-Deltares Conference on Sustainable Use and Management of Soil, Sediment and Water Resources - 9–12 June 2015 • Copenhagen, Denmark

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The Internet of Things (IoT) has emerged as a paradigm over the last few years as a result of the tight integration of the computing and the physical world. The requirement of remote sensing makes low-power wireless sensor networks one of the key enabling technologies of IoT. These networks encompass several challenges, especially in communication and networking, due to their inherent constraints of low-power features, deployment in harsh and lossy environments, and limited computing and storage resources. The IPv6 Routing Protocol for Low Power and Lossy Networks (RPL) [1] was proposed by the IETF ROLL (Routing Over Low-power Lossy links) working group and is currently adopted as an IETF standard in the RFC 6550 since March 2012. Although RPL greatly satisfied the requirements of low-power and lossy sensor networks, several issues remain open for improvement and specification, in particular with respect to Quality of Service (QoS) guarantees and support for mobility. In this paper, we focus mainly on the RPL routing protocol. We propose some enhancements to the standard specification in order to provide QoS guarantees for static as well as mobile LLNs. For this purpose, we propose OF-FL (Objective Function based on Fuzzy Logic), a new objective function that overcomes the limitations of the standardized objective functions that were designed for RPL by considering important link and node metrics, namely end-to-end delay, number of hops, ETX (Expected transmission count) and LQL (Link Quality Level). In addition, we present the design of Co-RPL, an extension to RPL based on the corona mechanism that supports mobility in order to overcome the problem of slow reactivity to frequent topology changes and thus providing a better quality of service mainly in dynamic networks application. Performance evaluation results show that both OF-FL and Co-RPL allow a great improvement when compared to the standard specification, mainly in terms of packet loss ratio and average network latency. 2015 Elsevier B.V. Al

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Transformers may be classified according to dielectric insulation material as follows: • Oil-filled transformers • Dry type transformers

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Cloud data centers have been progressively adopted in different scenarios, as reflected in the execution of heterogeneous applications with diverse workloads and diverse quality of service (QoS) requirements. Virtual machine (VM) technology eases resource management in physical servers and helps cloud providers achieve goals such as optimization of energy consumption. However, the performance of an application running inside a VM is not guaranteed due to the interference among co-hosted workloads sharing the same physical resources. Moreover, the different types of co-hosted applications with diverse QoS requirements as well as the dynamic behavior of the cloud makes efficient provisioning of resources even more difficult and a challenging problem in cloud data centers. In this paper, we address the problem of resource allocation within a data center that runs different types of application workloads, particularly CPU- and network-intensive applications. To address these challenges, we propose an interference- and power-aware management mechanism that combines a performance deviation estimator and a scheduling algorithm to guide the resource allocation in virtualized environments. We conduct simulations by injecting synthetic workloads whose characteristics follow the last version of the Google Cloud tracelogs. The results indicate that our performance-enforcing strategy is able to fulfill contracted SLAs of real-world environments while reducing energy costs by as much as 21%.

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The integration of wind power in eletricity generation brings new challenges to unit commitment due to the random nature of wind speed. For this particular optimisation problem, wind uncertainty has been handled in practice by means of conservative stochastic scenario-based optimisation models, or through additional operating reserve settings. However, generation companies may have different attitudes towards operating costs, load curtailment, or waste of wind energy, when considering the risk caused by wind power variability. Therefore, alternative and possibly more adequate approaches should be explored. This work is divided in two main parts. Firstly we survey the main formulations presented in the literature for the integration of wind power in the unit commitment problem (UCP) and present an alternative model for the wind-thermal unit commitment. We make use of the utility theory concepts to develop a multi-criteria stochastic model. The objectives considered are the minimisation of costs, load curtailment and waste of wind energy. Those are represented by individual utility functions and aggregated in a single additive utility function. This last function is adequately linearised leading to a mixed-integer linear program (MILP) model that can be tackled by general-purpose solvers in order to find the most preferred solution. In the second part we discuss the integration of pumped-storage hydro (PSH) units in the UCP with large wind penetration. Those units can provide extra flexibility by using wind energy to pump and store water in the form of potential energy that can be generated after during peak load periods. PSH units are added to the first model, yielding a MILP model with wind-hydro-thermal coordination. Results showed that the proposed methodology is able to reflect the risk profiles of decision makers for both models. By including PSH units, the results are significantly improved.

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A contínua subida dos preços dos combustíveis fósseis tradicionais aliada à crescente pressão por parte de várias instituições mundiais para uma política “verde” no que diz respeito aos combustíveis, levam a um aumento da procura dos biocombustíveis e é neste contexto que surge o biodiesel como um dos principais intervenientes. O biodiesel pode ser definido como um derivado éster monoalquílico de ácidos gordos de cadeia longa proveniente de fontes renováveis como óleos vegetais ou gorduras animais e que apresenta características semelhantes ao diesel de petróleo, podendo ser utilizado sem qualquer problema em motores de ignição por compressão. Este trabalho apresenta como principal objetivo o estudo da aplicação da tecnologia de ultrassons na produção de biodiesel. Foi utilizado neste trabalho como matéria-prima um óleo doméstico usado. Este óleo foi previamente filtrado sendo depois analisado o seu índice de acidez para avaliar o seu teor em ácidos gordos livres. O valor obtido para o índice de acidez do óleo foi de 1,91 mg KOH/g, um valor relativamente baixo permitindo a sua utilização sem ser necessário um tratamento inicial via esterificação para diminuir a acidez do mesmo. Foram realizados três ensaios de reação independentes, o primeiro recorrendo ao método tradicional de produção de biodiesel através de transesterificação e recorrendo a agitação mecânica e aquecimento, o segundo utilizando uma sonda de ultrassons com a potência de 500 W e um terceiro ensaio de reação utilizando uma sonda de ultrassons de 2000 W. Em todas as reações foi utilizada uma proporção de 1:5 de óleo usado e metanol e 0,5 % (em relação á massa de óleo utilizada) de catalisador metilato de sódio. Todas as alíquotas recolhidas durante os ensaios foram analisadas através de cromatografia gasosa de modo a determinar o conteúdo em ésteres presente em cada uma delas. A reação convencional teve uma duração total de 150 minutos e decorreu a uma temperatura de 65ºC e a agitação constante de 500 rpm. Ao longo da reação foram retiradas alíquotas de cerca de 25 ml, que foram tratadas de imediato e posteriormente analisadas de modo a estudar-se o comportamento da reação ao longo do tempo. A percentagem de ésteres metílicos no biodiesel obtida ao fim de 90 minutos foi de 81,3%. Em seguida realizou-se uma reação utilizando uma sonda de ultrassons de 500 W de potência mergulhada num recipiente reacional devidamente isolado com uma rolha de cortiça de modo a minimizar as perdas de metanol por evaporação. O tempo total de reação foi de 90 minutos e foram-se retirando alíquotas de cerca de 25 ml para acompanhar o desenrolar da reação, tendo-se obtido uma percentagem de ésteres metílicos de 85,9% ao fim dos 90 minutos. Foi realizada por fim um terceiro ensaio de reação utilizando uma sonda de 2000 W com uma duração total de 90 minutos, tendo-se obtido resultados pouco satisfatórios (77,7%), provavelmente devido a algum problema operacional relacionado com a sonda de ultrassons utilizada ou devido a uma geometria do reator pouco eficiente. Os produtos resultantes da reação convencional e da reação utilizando a sonda de ultrassons de 500 W, assim como o óleo utilizado como matéria-prima foram caracterizados em termos de índice de acidez, densidade a 15ºC e viscosidade a 40ºC.

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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.

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As centrais termoelétricas convencionais convertem apenas parte do combustível consumido na produção de energia elétrica, sendo que outra parte resulta em perdas sob a forma de calor. Neste sentido, surgiram as unidades de cogeração, ou Combined Heat and Power (CHP), que permitem reaproveitar a energia dissipada sob a forma de energia térmica e disponibilizá-la, em conjunto com a energia elétrica gerada, para consumo doméstico ou industrial, tornando-as mais eficientes que as unidades convencionais Os custos de produção de energia elétrica e de calor das unidades CHP são representados por uma função não-linear e apresentam uma região de operação admissível que pode ser convexa ou não-convexa, dependendo das caraterísticas de cada unidade. Por estas razões, a modelação de unidades CHP no âmbito do escalonamento de geradores elétricos (na literatura inglesa Unit Commitment Problem (UCP)) tem especial relevância para as empresas que possuem, também, este tipo de unidades. Estas empresas têm como objetivo definir, entre as unidades CHP e as unidades que apenas geram energia elétrica ou calor, quais devem ser ligadas e os respetivos níveis de produção para satisfazer a procura de energia elétrica e de calor a um custo mínimo. Neste documento são propostos dois modelos de programação inteira mista para o UCP com inclusão de unidades de cogeração: um modelo não-linear que inclui a função real de custo de produção das unidades CHP e um modelo que propõe uma linearização da referida função baseada na combinação convexa de um número pré-definido de pontos extremos. Em ambos os modelos a região de operação admissível não-convexa é modelada através da divisão desta àrea em duas àreas convexas distintas. Testes computacionais efetuados com ambos os modelos para várias instâncias permitiram verificar a eficiência do modelo linear proposto. Este modelo permitiu obter as soluções ótimas do modelo não-linear com tempos computationais significativamente menores. Para além disso, ambos os modelos foram testados com e sem a inclusão de restrições de tomada e deslastre de carga, permitindo concluir que este tipo de restrições aumenta a complexidade do problema sendo que o tempo computacional exigido para a resolução do mesmo cresce significativamente.