O Poder Tributário das Autarquias

Dissertação de Mestrado em Solicitadoria

Os determinantes da estrutura de capital das empresas exportadoras portuguesas

Este trabalho tem como objetivo verificar os determinantes da estrutura de capital das empresas exportadoras portuguesas, comparando, sempre que possível, os resultados obtidos com outros trabalhos já desenvolvidos sobre o tema. Aplicando o Modelo dos Efeitos Fixos (MEF) a uma amostra de 7.001 empresas no período 2007-2013, concluiu-se que os determinantes com maior significância no nível de endividamento empresarial são: a rendibilidade, a dimensão, o crescimento e ainda os outros benefícos fiscais. Em relação às exportações, verificou-se através da variável dummy “exportar”, que o facto de as empresas terem exportações superiores a 10% das vendas totais, têm uma relação positiva com o endividamento de médio e longo prazo mas negativa com o endividamento de curto prazo. Perante estes resultados admitimos que as empresas exportadoras ao diversificarem (na fase inicial) o seu portfólio de clientes conseguem maiores níveis de cash-flows, o que as dispensa de algum endividamento de curto prazo, mas no médio e longo prazo as necessidades de investimento para fazer face a mercados muito competitivos está associada a um maior nível de endividamento. Relativamente à importância explicativa das variáveis “peso das vendas para o mercado comunitário” e “peso das vendas para o mercado extra comunitário”, curiosamente, apresentam resultados diferentes; o peso das vendas para o mercado extra comunitário não revela relação significativa com o endividamento mas já o peso das vendas para o mercado comunitário tem uma relação positiva com endividamento a curto prazo e negativa com o endividamento de médio e longo prazo.

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.

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.

SCADA House Intelligent Management for Energy Efficiency Analysis in Domestic Consumers

The implementation of smart homes allows the domestic consumer to be an active player in the context of the Smart Grid (SG). This paper presents an intelligent house management system that is being developed by the authors to manage, in real time, the power consumption, the micro generation system, the charge and discharge of the electric or plug-in hybrid vehicles, and the participation in Demand Response (DR) programs. The paper proposes a method for the energy efficiency analysis of a domestic consumer using the SCADA House Intelligent Management (SHIM) system. The main goal of the present paper is to demonstrate the economic benefits of the implemented method. The case study considers the consumption data of some real cases of Portuguese house consumption over 30 days of June of 2012, the Portuguese real energy price, the implementation of the power limits at different times of the day and the economic benefits analysis.

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.

Intelligent Remuneration and Tariffs for Virtual Power Players

Power systems have been through deep changes in recent years, namely due to the operation of competitive electricity markets in the scope the increasingly intensive use of renewable energy sources and distributed generation. This requires new business models able to cope with the new opportunities that have emerged. Virtual Power Players (VPPs) are a new type of player that allows aggregating a diversity of players (Distributed Generation (DG), Storage Agents (SA), Electrical Vehicles (V2G) and consumers) to facilitate their participation in the electricity markets and to provide a set of new services promoting generation and consumption efficiency, while improving players’ benefits. A major task of VPPs is the remuneration of generation and services (maintenance, market operation costs and energy reserves), as well as charging energy consumption. This paper proposes a model to implement fair and strategic remuneration and tariff methodologies, able to allow efficient VPP operation and VPP goals accomplishment in the scope of electricity markets.

Contextual Intelligent Load Management Considering Real-Time Pricing in a Smart Grid Environment

The use of demand response programs enables the adequate use of resources of small and medium players, bringing high benefits to the smart grid, and increasing its efficiency. One of the difficulties to proceed with this paradigm is the lack of intelligence in the management of small and medium size players. In order to make demand response programs a feasible solution, it is essential that small and medium players have an efficient energy management and a fair optimization mechanism to decrease the consumption without heavy loss of comfort, making it acceptable for the users. This paper addresses the application of real-time pricing in a house that uses an intelligent optimization module involving artificial neural networks.

Constrained Consumption Shifting Management in the Distributed Energy Resources Scheduling Considering Demand Response

Demand response concept has been gaining increasing importance while the success of several recent implementations makes this resource benefits unquestionable. This happens in a power systems operation environment that also considers an intensive use of distributed generation. However, more adequate approaches and models are needed in order to address the small size consumers and producers aggregation, while taking into account these resources goals. The present paper focuses on the demand response programs and distributed generation resources management by a Virtual Power Player that optimally aims to minimize its operation costs taking the consumption shifting constraints into account. The impact of the consumption shifting in the distributed generation resources schedule is also considered. The methodology is applied to three scenarios based on 218 consumers and 4 types of distributed generation, in a time frame of 96 periods.

Definition of Distribution Network Tariffs Considering Distribution Generation and Demand Response

The use of distribution networks in the current scenario of high penetration of Distributed Generation (DG) is a problem of great importance. In the competitive environment of electricity markets and smart grids, Demand Response (DR) is also gaining notable impact with several benefits for the whole system. The work presented in this paper comprises a methodology able to define the cost allocation in distribution networks considering large integration of DG and DR resources. The proposed methodology is divided into three phases and it is based on an AC Optimal Power Flow (OPF) including the determination of topological distribution factors, and consequent application of the MW-mile method. The application of the proposed tariffs definition methodology is illustrated in a distribution network with 33 buses, 66 DG units, and 32 consumers with DR capacity.

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.

Smart meters as a tool for energy efficiency

Gradually smart grids and smart meters are closer to the home consumers. Several countries has developed studies focused in the impacts arising from the introduction of these technologies and one of the main advantages are related to energy efficiency, observed through the awareness of the population on behalf of a more efficient consumption. These benefits are felt directly by consumers through the savings on electricity bills and also by the concessionaires through the minimization of losses in transmission and distribution, system stability, smaller loading during peak hours, among others. In this article two projects that demonstrate the potential energy savings through smart meters and smart grids are presented. The first performed in Korea, focusing on the installation of smart meters and the impact of use of user interfaces. The second performed in Portugal, focusing on the control of loads in a residence with distributed generation.

Contextual and Environmental Awareness Laboratory for Energy Consumption Management

The recent changes on power systems paradigm requires the active participation of small and medium players in energy management. With an electricity price fluctuation these players must manage the consumption. Lowering costs and ensuring adequate user comfort levels. Demand response can improve the power system management and bring benefits for the small and medium players. The work presented in this paper, which is developed aiming the smart grid context, can also be used in the current power system paradigm. The proposed system is the combination of several fields of research, namely multi-agent systems and artificial neural networks. This system is physically implemented in our laboratories and it is used daily by researchers. The physical implementation gives the system an improvement in the proof of concept, distancing itself from the conventional systems. This paper presents a case study illustrating the simulation of real-time pricing in a laboratory.

Deteção e identificação de anomalias em redes de distribuição de energia elétrica

Na ocorrência de anomalias nas redes de distribuição de energia elétrica, muitas vezes devido ao reduzido número de informação disponível, a determinação da localização dos defeitos é uma tarefa árdua e morosa. Consequentemente, impõe-se o recurso por parte das companhias elétricas a sistemas que, contribuindo para a diminuição do tempo despendido na localização dos defeitos, assegurem a redução da duração e frequência das falhas de alimentação. Esta dissertação pretende estudar os diversos sistemas de deteção de defeitos existentes, com destaque para a utilização de Indicadores de Passagem de Defeito e analisar o contributo destes sistemas para a melhoria dos Índices de Qualidade de Serviço. Abordar as dificuldades que se colocam à implementação destes sistemas, nomeadamente, pelas características específicas das redes de distribuição. Pretende, ainda, desenvolver uma metodologia e a respetiva ferramenta, que permita a deteção de defeitos baseada na utilização de Indicadores de Passagem de Defeito comunicantes, numa saída da rede de distribuição de média tensão pertencente à EDP. Analisar técnica e economicamente os benefícios a obter com a implementação da metodologia desenvolvida. Esta dissertação pretende, não só atingir os objetivos acima referidos, mas também, através deles, elaborar uma ferramenta útil para as Companhias Elétricas, no sentido de adotarem sistemas de deteção de defeitos e com fim principal de uma possível redução dos tempos de indisponibilidade de alimentação, intimamente associados à persecução de melhores índices de Qualidade de Serviço por parte das mesmas.

A inteligência emocional na formação em gestão da saúde : estudo de caso e proposta de modelo de avaliação

RESUMO - Introdução: A Inteligência Emocional (IE) é considerada um factor preditivo de sucesso, mais significativo do que outros tipos de inteligência e o seu estudo tem recebido cada vez maior relevância com o objectivo de aumentar os níveis de desempenho em gestão (Goleman, 2009). O desenvolvimento da IE no âmbito da formação em gestão apresenta resultados contraditórios sendo necessário confirmar o potencial de desenvolvimento da IE em programas de formação específicos. Objectivos: Confirmar a importância da IE para a gestão da saúde e perceber o seu potencial de desenvolvimento em programas de formação específicos; analisar o módulo opcional de Emoção, Liderança e Coaching na Gestão em Saúde; e construir uma proposta de modelo que avalie se a participação nessa Unidade Curricular permite aumentar os níveis de IE. Metodologia: Realizou-se uma revisão da literatura, que permitiu ter acesso aos conceitos e teorias e, posteriormente, o estudo de caso do módulo opcional que permitiu compará-lo com outras teorias existentes. Finalmente, construiu-se uma proposta de modelo de avaliação da IE, com um desenho quasi-experimental. Conclusões: A IE é um factor essencial para o sucesso, principalmente na Gestão da Saúde, pelas características do mercado e das organizações. Os instrumentos de avaliação da IE com recurso à medição de competências são os que apresentam menos limitações. O peso do módulo opcional no Curso de Mestrado em Gestão da Saúde, é pouco significativo (3,33% dos ECTS) e apenas 36,6% dos alunos o frequentaram. A estrutura do módulo está alinhada com as directrizes de outras teorias, mas a sua curta duração poderá constituir uma limitação. Sugere-se a criação de apoio tutorial individualizado e prolongado. O modelo de avaliação proposto representa a primeira tentativa de avaliação do desenvolvimento da IE na formação em Gestão da Saúde em Portugal e a sua aplicação permitiria a o aprimoramento do potencial de desenvolvimento das competências dos gestores. ---------------------------------- ABSTRACT - Introduction: Emotional Intelligence (EI) is the most predictive factor of success when compared with other types of intelligence. Since it is believed to increase performance levels, EI study has been given more relevance (Goleman, 2009). EI development studies show contradictory results, becoming necessary to prove the benefits of the development programs. Purposes: This study aimed to confirm the importance of the EI in health care management; to perceive the EI development potential of specific programs; to analyze the optional curricular unit of Emotion, Coaching and Leadership in Health Management; and to build a model that proposes to evaluate the student’s EI development. Methods: After the Literature Revision, the Case Study of the Curricular Unit allowed to compare it with other existing theories. The Model of EI evaluation consists on a quasi-experimental study. Conclusions: EI is an essential factor for success, mainly in Health Care Management, because of its market and organizations characteristics. The ability instruments of EI evaluation are those which show the least limitations. The Curricular Unit represents only 3,33% of the ECTS provided by this Health Management Master. Only 36.6% of master’s students chose to participate in this curricular unit. The structure of the curricular unit is lined up with the guide-lines of other theories. However, being a 6 weeks program, it could represent a limitation. It is suggested to create an individual and longitudinal tutorial support. The EI evaluation model proposed represents the first attempt to evaluate de EI development in Health Management programs in Portugal. Its application could increase the manager’s development efficacy.