Reply to: Comments on “Particle Swarm Optimization with Fractional-Order Velocity”

We agree with Ling-Yun et al. [5] and Zhang and Duan comments [2] about the typing error in equation (9) of the manuscript [8]. The correct formula was initially proposed in [6, 7]. The formula adopted in our algorithms discussed in our papers [1, 3, 4, 8] is, in fact, the following: ...

Time-domain optimization of amplifiers based on distributed genetic algorithms

Thesis presented in partial fulfillment of the requirements for the degree of Doctor of Philosophy in the subject of Electrical and Computer Engineering

Optimization studies through simulation of a methanol/water/glycerol distillation column

This paper presents an optimization study of a distillation column for methanol and aqueous glycerol separation in a biodiesel production plant. Considering the available physical data of the column configuration, a steady state model was built for the column using Aspen-HYSYS as process simulator. Several sensitivity analysis were performed in order to better understand the relation between the variables of the distillation process. With the information obtained by the simulator, it is possible to define the best range for some operational variables that maintain composition of the desired product under specifications and choose operational conditions to minimize energy consumptions.

O futuro da liderança de topo na administração pública portuguesa. Forças motrizes e cenários possíveis.

Dissertação de mestrado em Administração Pública, orientada pelo Professor Doutor J. A. Oliveira Rocha apresentada na Escola de Economia e Gestão da Universidade do Minho, em 2006.

Multiple sequence alignment correction using constraints

Trabalho apresentado no âmbito do European Master in Computational Logics, como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Computational Logics

Production optimization of rotavirus-like particles: a system biology approach

Dissertation presented to obtain a Ph.D. degree in Engineering and Technology Sciences, Systems Biology at the Instituto de Tecnologia Química e Biológica, Universidade Nova de Lisboa

Downstream processing development of enveloped viruses for clinical applications: innovative tools for rational process optimization

Dissertation presented to obtain a Ph.D. degree in Engineering and Technology Sciences, Biotechnology at the Instituto de Tecnologia Química e Biológica, Universidade Nova de Lisboa

Projeto de uma ponte atirantada rodoferroviária sobre o rio Lima, Viana do Castelo

Trabalho académico com o objetivo do autor desenvolver um estudo prévio e um projeto de uma travessia sobre o rio Lima, na cidade de Viana do Castelo constituída por uma ponte de tirantes rodoferroviária. O projeto académico visa, também, desenvolver e compreender: os conceitos básicos, as metodologias de conceção, e o funcionamento de estruturas desse género. O motivo principal da escolha do tema é a necessidade de uma alternativa à ponte Eiffel em Viana do Castelo, e juntando o facto de em Portugal não existir nenhuma obra de arte de tirantes rodoferroviária até ao presente, seria interessante estudar e projetar uma estrutura rodoferroviária de tirantes. Das diversas possibilidades de sistemas estruturais estudados, adotou-se uma ponte que acomodará 4 vias rodoviárias e 2 vias ferroviárias, com um desenvolvimento total de 660 metros, constituída por dois vãos laterais com 165 metros cada um, e com um vão central de 330 metros. A obra de arte será em semi-leque com dois planos de tirantes, ancorados a duas torres de betão em Y invertido de altura aproximadamente de 110 metros. O tabuleiro será duplo misto aço-betão, constituído por duas vigas trianguladas do tipo Warren, e por carlingas, afastadas entre si de 15 metros com secções tubulares metálicas de espessura variável. As carlingas ao nível superior suportam a laje de betão, que constitui a rodovia, e inferiormente, suportam outra laje de betão para a parte ferroviária. O trabalho inicia-se com o enquadramento conceptual geral da envolvente da obra de arte, seguidamente com apresentação da evolução histórica ao longo do tempo das pontes de tirantes, e à apresentação de algumas pontes rodoferroviárias de tirantes. É realizada uma análise preliminar, onde se estudam as restrições, as condicionantes, o local de implantação, e o sistema da configuração geométrica a adotar na conceção estrutural. São descritos todos os tipos de materiais, equipamentos a utilizar, bem como as suas características mecânicas necessárias para o cálculo estrutural. A quantificação das ações e das combinações de cálculo efetuaram-se de acordo com as normas em vigor nacionais e europeias, designadamente os Eurocódigos das várias especialidades e o Regulamento de Segurança e Ações para Estruturas de Edifícios e Pontes. Efetuou-se um pré-dimensionamento e uma otimização de vários sistemas estruturais possíveis de todos os elementos estruturais, tendo em conta variáveis de estudo como a economia e a resistência estrutural das secções, por forma a chegar à solução final. A estrutura foi discretizada e analisada num modelo estático tridimensional num programa de cálculo automático. A análise de resultados foi efetuada longitudinalmente para a verificação dos Estados Limites Últimos e Estados Limites de Utilização dos elementos estruturais que constituem a ponte. Foi ainda efetuada uma estimativa orçamental da ponte no rio Lima na cidade de Viana do Castelo.

Natural and amyloid self-assembly of S100 proteins: structural basis of functional diversity

The S100 proteins are 10-12 kDa EF-hand proteins that act as central regulators in a multitude of cellular processes including cell survival, proliferation, differentiation and motility. Consequently, many S100 proteins are implicated and display marked changes in their expression levels in many types of cancer, neurodegenerative disorders, inflammatory and autoimmune diseases. The structure and function of S100 proteins are modulated by metal ions via Ca2+ binding through EF-hand motifs and binding of Zn2+ and Cu2+ at additional sites, usually at the homodimer interfaces. Ca2+ binding modulates S100 conformational opening and thus promotes and affects the interaction with p53, the receptor for advanced glycation endproducts and Toll-like receptor 4, among many others. Structural plasticity also occurs at the quaternary level, where several S100 proteins self-assemble into multiple oligomeric states, many being functionally relevant. Recently, we have found that the S100A8/A9 proteins are involved in amyloidogenic processes in corpora amylacea of prostate cancer patients, and undergo metal-mediated amyloid oligomerization and fibrillation in vitro. Here we review the unique chemical and structural properties of S100 proteins that underlie the conformational changes resulting in their oligomerization upon metal ion binding and ultimately in functional control. The possibility that S100 proteins have intrinsic amyloid-forming capacity is also addressed, as well as the hypothesis that amyloid self-assemblies may, under particular physiological conditions, affect the S100 functions within the cellular milieu.

Using interval graphs in an order processing optimization problem

In this paper we address an order processing optimization problem known as minimization of open stacks (MOSP). We present an integer pro gramming model, based on the existence of a perfect elimination scheme in interval graphs, which finds an optimal sequence for the costumers orders.

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.

Multi-objective Parallel Particle Swarm Optimization for Day-ahead Vehicle-To-Grid Scheduling

This paper presents a methodology for multi-objective day-ahead energy resource scheduling for smart grids considering intensive use of distributed generation and Vehicle- To-Grid (V2G). The main focus is the application of weighted Pareto to a multi-objective parallel particle swarm approach aiming to solve the dual-objective V2G scheduling: minimizing total operation costs and maximizing V2G income. A realistic mathematical formulation, considering the network constraints and V2G charging and discharging efficiencies is presented and parallel computing is applied to the Pareto weights. AC power flow calculation is included in the metaheuristics approach to allow taking into account the network constraints. A case study with a 33-bus distribution network and 1800 V2G resources is used to illustrate the performance of the proposed method.

Dispatch of distributed Energy Resources to Provide Energy and Reserve in Smart Grids using a Particle Swarm Optimization Approach

The smart grid concept is a key issue in the future power systems, namely at the distribution level, with deep concerns in the operation and planning of these systems. Several advantages and benefits for both technical and economic operation of the power system and of the electricity markets are recognized. The increasing integration of demand response and distributed generation resources, all of them mostly with small scale distributed characteristics, leads to the need of aggregating entities such as Virtual Power Players. The operation business models become more complex in the context of smart grid operation. Computational intelligence methods can be used to give a suitable solution for the resources scheduling problem considering the time constraints. This paper proposes a methodology for a joint dispatch of demand response and distributed generation to provide energy and reserve by a virtual power player that operates a distribution network. The optimal schedule minimizes the operation costs and it is obtained using a particle swarm optimization approach, which is compared with a deterministic approach used as reference methodology. The proposed method is applied to a 33-bus distribution network with 32 medium voltage consumers and 66 distributed generation units.

Decision support tool for Virtual Power Players: Hybrid Particle Swarm Optimization applied to Day-ahead Vehicle-To-Grid Scheduling

This paper presents a decision support tool methodology to help virtual power players (VPPs) in the Smart Grid (SGs) context to solve the day-ahead energy resource scheduling considering the intensive use of Distributed Generation (DG) and Vehicle-To-Grid (V2G). The main focus is the application of a new hybrid method combing a particle swarm approach and a deterministic technique based on mixedinteger linear programming (MILP) to solve the day-ahead scheduling minimizing total operation costs from the aggregator point of view. A realistic mathematical formulation, considering the electric network constraints and V2G charging and discharging efficiencies is presented. Full AC power flow calculation is included in the hybrid method to allow taking into account the network constraints. A case study with a 33-bus distribution network and 1800 V2G resources is used to illustrate the performance of the proposed method.

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.