Reducing the number of membership functions in linguistic variables

Dissertation presented at Universidade Nova de Lisboa, Faculdade de Ciências e Tecnologia in fulfilment of the requirements for the Masters degree in Mathematics and Applications, specialization in Actuarial Sciences, Statistics and Operations Research

New ultrasonic-based methods in proteomics

Dissertação apresentada para obtenção do Grau de Doutor em Bioquímica pela Universidade Nova de Lisboa, Faculdade de Ciências e Tecnologia.A presente dissertação foi preparada no âmbito do convénio bilateral existente entre a Universidade Nova de Lisboa e a Universidade de Vigo.

Identificação forense de ossadas por tomografia computorizada

A antropologia forense é uma disciplina das ciências forenses que trata da análise de restos cadavéricos humanos para fins legais. Uma das suas aplicações mais populares é a identificação forense que consiste em determinar o perfil biológico (idade, sexo, ancestralidade e estatura) de um indivíduo. No entanto, este processo muitas vezes é dificultado quando o corpo se encontra em avançado estado de decomposição apenas existindo restos esqueléticos. Neste caso, áreas médicas comummente utilizadas na identificação de cadáveres, como a patologia, tem de ser descartadas e surge a necessidade de aplicar outras técnicas. Neste contexto, muitos métodos antropométricos são propostos de forma a caracterizar uma pessoa através do seu esqueleto. Contudo, constata-se que a maioria dos procedimentos sugeridos é baseada em equipamentos básicos de medição, não usufruindo da tecnologia contemporânea. Assim, em parceria com a Delegação Norte do NMLCF, I. P., esta Tese teve na sua génese a criação de um sistema computacional baseado em imagens de Tomografia Computorizada (TC) de ossadas que, através de ferramentas open source, permita a realização de identificação forense. O trabalho apresentado baseia-se no processo de gestão de informação, aquisição, processamento e visualização de imagens TC. No decorrer da realização da presente Tese foi desenvolvida uma base de dados que permite organizar a informação de cada ossada e foram implementados algoritmos que levam a uma extracção de características muito mais vasta que a efetuada manualmente com os equipamentos de medição clássicos. O resultado final deste estudo consistiu num conjunto de técnicas que poderão ser englobadas num sistema computacional de identificação forense e deste modo criar uma aplicação com vantagens tecnológicas evidentes.

Using Baseline Methods to Identify Non-technical Losses in the Context of Smart Grids

Demand response has gained increasing importance in the context of competitive electricity markets and smart grid environments. In addition to the importance that has been given to the development of business models for integrating demand response, several methods have been developed to evaluate the consumers’ performance after the participation in a demand response event. The present paper uses those performance evaluation methods, namely customer baseline load calculation methods, to determine the expected consumption in each period of the consumer historic data. In the cases in which there is a certain difference between the actual consumption and the estimated consumption, the consumer is identified as a potential cause of non-technical losses. A case study demonstrates the application of the proposed method to real consumption data.

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.

Consumers Performance Evaluation of the Participation in Demand Response Programs Using Baseline Methods

Demand response has gain increasing importance in the context of competitive electricity markets environment. The use of demand resources is also advantageous in the context of smart grid operation. In addition to the need of new business models for integrating demand response, adequate methods are necessary for an accurate determination of the consumers’ performance evaluation after the participation in a demand response event. The present paper makes a comparison between some of the existing baseline methods related to the consumers’ performance evaluation, comparing the results obtained with these methods and also with a method proposed by the authors of the paper. A case study demonstrates the application of the referred methods to real consumption data belonging to a consumer connected to a distribution network.

Analysis of Consumption Data to Detect Commercial Losses Using Performance Evaluation Methods in a Smart Grid

Electric power networks, namely distribution networks, have been suffering several changes during the last years due to changes in the power systems operation, towards the implementation of smart grids. Several approaches to the operation of the resources have been introduced, as the case of demand response, making use of the new capabilities of the smart grids. In the initial levels of the smart grids implementation reduced amounts of data are generated, namely consumption data. The methodology proposed in the present paper makes use of demand response consumers’ performance evaluation methods to determine the expected consumption for a given consumer. Then, potential commercial losses are identified using monthly historic consumption data. Real consumption data is used in the case study to demonstrate the application of the proposed method.

A study on parallel versus sequential relational fuzzy clustering methods

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Informática

Industry level foresight: designing foresight methods for Lithuanian energy sector

Enterprise and Work Innovation Studies,6,IET, pp.9-51

Extremum estimators and stochastic optimization methods

Submitted in partial fulfillment for the Requirements for the Degree of PhD in Mathematics, in the Speciality of Statistics in the Faculdade de Ciências e Tecnologia

Condicionamento acústico e certificação energética de edifícios

O presente relatório desenvolvido no âmbito do estágio curricular realizado na empresa – ASL & Associados, com duração de seis meses, tem como objetivo a elaboração e desenvolvimento de estudos acústicos de edifícios e elaboração de certificados energéticos de edifícios existentes. Inicialmente, será feita uma descrição da empresa acolhedora expondo a sua missão, valores e o portfólio abarcando projetos e revisão de projetos, certificação energética, ensaios acústicos, gestão e fiscalização de empreendimentos. As atividades desenvolvidas no estágio englobam a certificação energética de edifícios existentes aplicando a nova regulamentação térmica (REH), apresentando as simplificações de cálculo aplicadas a edifícios existentes e dois exemplos específicos de uma fração autónoma e um edifício unifamiliar. No campo da acústica foram estudados três edifícios, um habitacional, um misto e um de serviços. Para o condicionamento acústico dos casos de estudo serão aplicados métodos de cálculo utilizados na empresa e um método de cálculo para avaliação e classificação da qualidade acústica, o qual foi desenvolvido pelo Laboratório Nacional de Engenharia Civil – LNEC. Por fim, foram elaborados as ponderações sobre a experiência vivida, como considerações sobre os resultados obtidos tendo em conta os objetivos propostos para o desenvolvimento do estágio.

Recommending media content based on machine learning methods

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Informática

Comparison of different methods for work accidents investigation in hospitals: A Portuguese case study

BACKGROUND: The hospital environment has many occupational health risks that predispose healthcare workers to various kinds of work accidents. OBJECTIVE: This study aims to compare different methods for work accidents investigation and to verify their suitability in hospital environment. METHODS: For this purpose, we selected three types of accidents that were related with needle stick, worker fall and inadequate effort/movement during the mobilization of patients. A total of thirty accidents were analysed with six different work accidents investigation methods. RESULTS: The results showed that organizational factors were the group of causes which had the greatest impact in the three types of work accidents. CONCLUSIONS: The methods selected to be compared in this paper are applicable and appropriate for the work accidents investigation in hospitals. However, the Registration, Research and Analysis of Work Accidents method (RIAAT) showed to be an optimal technique to use in this context.